背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_

转载于:http://vlambda.com/wz_wvS2uI5VRn.html 同样都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,为什么Lucene或基于Lucene的Elasticsearch会比关系型数据库如MySQL搜索性能更优?两者有什么区别?各自选型的依据是什么?它们各自又有什么优势? 本文针对于以上问题,基于个人理解及参考网上相关资料,给出说明.由于个人技术能力有限,若文章中有任何不妥之处,还望各位看官指正. 本文将从以下各模块进行阐述: 什么是索引 MySQL索引是如何实现的 Luc

分享嘉宾:何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理:孙锴 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 导读:阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台,2018年广告营收超过1500亿,近乎占据中国广告市场收入的半壁江山.如何驱动这艘商业航母不断前行,阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略,而 TDM 正是在这一战略指导下,由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究.设计.应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表. 今天的主要内容分为

[功能实现]菜单树检索 背景介绍 实际工作中很多前端攻城狮都会遇到这样一个需求:在多级菜单树中模糊搜索匹配的菜单项,并显示出来. 本题需要在已提供的基础项目中使用 Vue.js 知识,实现对已提供的二级菜单树的动态渲染及模糊搜索功能,最终将符合搜索要求的二级菜单树显示在页面中. 步骤准备 在开始答题前,你需要在线上环境终端中键入以下命令,下载并解压所提供的文件. wget https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/7835/exam11-imi.zip &

[TOC] 概述 本质:数据库维护某种数据结构以某种方式引用(指向)数据 索引取舍原则:索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数 B树 满足的条件 d为大于1的一个正整数,称为B-Tree的度 h为一个正整数,称为B-Tree的高度 每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成,其中d<=n<=2d 每个叶子节点最少包含一个key和两个指针,最多包含2d-1个key和2d个指针,叶节点的指针均为null 所有叶节点具有相同的深度,等于树高h key和指针互相间隔,节点两端是指针

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索

一 基础知识 二叉树 根节点,第一层的节点 叶子节点,没有子节点的节点. 非叶子节点,有子节点的节点,根节点也是非叶子节点. B树 B树的节点为关键字和相应的数据(索引等) B+树 B+树是B树的一个变形,非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中, B+树的叶子节点为链表,链表放数据,非叶子节点是索引. 二 对比 1.B树和B+树同样适用于高度越低,查询越快. 2.B树查找节点,B+树只需要查询所有节点(索引),B树查询索引和数据.虽然可能第一个就找到,但在极端情况下,需要

三者之间区别 历史 1 Oracle:中文译作甲骨文,这是一家传奇的公司,有一个传奇的大老板Larry Ellision. Ellision 32岁还一事无成,读了三个大学,没得到一个学位文凭,换了十几家公司,老婆也离他而去.开始创业时只有1200美元,却使得Oracle公司连续12年销售额每年翻一番. Oracle成立于1977年,早期的理论基础,反而来自于一篇IBM的论文<A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks>[1].

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct TrieNode_t { char data; short int end_flag;//字符串完全添加标志位 ]; } TrieNode; TrieNode root = { }; //添加字符串到树中 void InsertString(char a[], int len) { int i; TrieNode *p =

检索单个列  mysql> SELECT  列名  FROM  表名; 如下,从表products中检索prod_name列 mysql> SELECT  prod_name  FROM  products; 检索多个列  mysql> SELECT  列名,列名...  FROM  表名; 如下,从表products中检索prod_name,prod_price列 mysql> SELECT  prod_name,prod_price  FROM  products; 检索所有列

1.文件很大,不可能全部存储在内存中,所以要存在磁盘上 2.索引的组织结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关) 3.B+树所有的data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来,这样遍历叶子节点就能获得全部数据 二.什么是聚簇索引 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,有存储了行数据,这种数据成为‘聚簇索引’ 三.为什么MongoDB采用B树索引,而mysql用B+树做索引 b+树只有叶节点存放数

1.mysql 提供单个用逗号隔开判断某个字符串是否包含在其他字符串的之内:FIND_IN_SET('需要匹配的字符串','源字符串'); demo: select FIND_IN_SET('111','111,22,3333,43') from user;  -- user 是测试表名 返回值:  select FIND_IN_SET('7777','111,22,3333,43') from user; 返回值: 总结:FIND_IN_SET 方法 若包含则返回1 否则返回0: 2:当遇到多

一.B+树概述 B+树是B树的变种,有着比B树更高的查询效率. 一棵 B+ 树需要满足以下条件: 节点的子树数和关键字数相同(B 树是关键字数比子树数少一) 节点的关键字表示的是子树中的最大数,在子树中同样含有这个数据 叶子节点包含了全部数据,同时符合左小右大的顺序 如下图一个M=3 的B+树: 简单概括下 B+ 树的三个特点: 关键字数和子树相同 非叶子节点仅用作索引,它的关键字和子节点有重复元素 叶子节点用指针连在一起 第一点:在 B 树中,节点的关键字用于在查询时确定查询区间,因此关键字数

MySQL索引(二)B+树在磁盘中的存储 回顾  上一篇文章<MySQL索引为什么要用B+树>讲了MySQL为什么选择用B+树来作为底层存储结构,提了两个知识点: B+树索引并不能直接找到行,只是找到行所在的页,通过把整页读入内存,再在内存中查找. 索引的B+树高度一般为2-4层,查找记录时最多只需要2-4次IO. 为进一步知其所以然,今天来聊聊B+树索引在物理磁盘上是怎么设计存储的. 一.理解为什么要减少磁盘IO次数 众所周知,MySQL的数据实际是存储在文件中,而磁盘IO的查找速度是要远

SQL兼容性 PostgreSQL 9.5 兼容 SQL:2011 子集 http://www.postgresql.org/docs/9.5/static/features-sql-standard.html MySQL 5.7 兼容 SQL:1999 子集 功能差异 - 高级SQL 递归查询, connect by, 树形查询 PostgreSQL 通过(with 或 tablefunc支持)支持,MySQL 不支持 例子 https://yq.aliyun.com/articles/240

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

B树是为磁盘存储而专门设计的一类平衡搜索树,B树的高度仅随着它所包含的节点数按对数增长,不过因为单个节点可以包含多个关键字,所以对数的底数可以比较大,实际应用中一般是50~2000,给个直观的数字,一棵分支因子为1001.高度为2(不包含根节点)的B树,可以存储超过10亿个关键字! 1.从磁盘结构讲起 计算机的机械磁盘,为了摊还机械移动花费的等待时间,磁盘会一次存取多个数据项而不是一个,这样的一次读取的信息单元是page,我们可以用读或写的页数作为磁盘存取总时间的主要近似值,在任何时刻,B树算法

FROM:http://blog.csdn.net/tianmo2010/article/details/7930482 ①MySQL Index 一.SHOW INDEX会返回以下字段 1.Table 表的名称. 2. Non_unique 如果索引不能包括重复词,则为0,如果可以则为1. 3. Key_name 索引的名称 4. Seq_in_index 索引中的列序列号,从1开始. 5. Column_name 列名称. 6. Collation 列以什么方式存储在索引中.在MySQL中,

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

重点是第二种用法,需要深入的了解. 先看一个例子: mysql> explain select * from t_order; +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ | id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extr