文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章. 关于 B 树与 B+ 树,网上有一个比较经典的问题:为什么 MongoDb 使用 B 树,而 MySQL 索引使用 B+ 树? 但实际上 MongoDb 真的用的是 B 树吗? 通过查阅资料,我从 MongoDb 的官网和 WiredTiger 官网找到了答案.MongoDb 官网关于存储引擎(Storage Engine)的描述写道:从 Mon

引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业.毕竟现在对后端开发的要求越来越高,大家要做好各种准备. 因此,大家有可能遇到如下问题 为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树? 回答这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 文末附面试指南! 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和B+

引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业. 今天讲的这个主题,是<面试官:谈谈你对mysql索引的认识>,里头提到的一个坑. 也就是说,如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和

统计难题 ?戳这里可以前往原题 Problem Description Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀). Input 输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串. 注意:本题只有一组测试数据,处理到文件

题目链接:http://codeforces.com/contest/876/problem/D 题解:一道简单的类似模拟的题目.其实就是看右边连出来有多少连续不需要换的假设位置为pos只要找pos-1左边一共有多少x就行(x是什么看一下样例) 第一个是正常解法第二个是用线段树写的,其实正常写就是模拟一下就好 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdlib> #i

索引是数据库常见的数据结构,每个后台开发人员都应该对索引背后的数据结构有所了解. 本文通过分析B-Tree及B-/+Tree数据结构及索引性能分析及磁盘存取原理尝试着回答一下问题: 为什么B-Tree适合数据库索引及红黑树的二叉平衡树不适合作为索引 B+Tree比BTree做索引的优势 为什么MongoDB采用B-Tree作为索引结构而MySQL采用B+Tree作为索引存储结构 B-Tree B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 \(O(\lg n)\)

目录 一.MongoDB相关概念 1.1 业务应用场景 1.1.1 而MongoDB可应对"三高"需求· 1.1.2 什么时候选择MongoDB? 1.1.3 如果用mysql? 1.1.4MongoDB的特点 二.MongoDB简介 三.体系结构 3.1 数据模型 四.官网下载 五.启动方式 5.1 命令启动 5.2 制作系统服务 5.3 配置文件启动 5.4 Linux系统中的安装启动和连接 六.Xshell链接(Mongo命令) 七.Compass-图形化界面客户 八.常用基础命

前言 如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和B+树 开头,我们先回忆一下,B树和B+树的结构以及特点,如下所示:B树 注意一下B树的两个明显特点 树内的每个节点都存储数据 叶

C. Sasha and Array time limit per test:5 seconds memory limit per test:256 megabytes input:standard input output: standard output Sasha has an array of integers a1, a2, ..., an. You have to perform m queries. There might be queries of two types: 1 l

Nosql简介1.1系统对数据的需求        Nosql[Nosql主要用途大数据处理]的全称为”not only sql”,为非关系型数据库[非关系型数据库就是关系型数据库的所有特点都没有了,主外键,约束也没有了,sql语句也没有了.].这类数据库的主要特点是:非关系型.分布式.开源的.水平可扩展的.Nosql最典型的应用为key-value存储.Nosql的最主要的用途是大数据的处理,这个问题在传统的关系型数据库中有严重的系统瓶颈,而nosql的诞生很好的解决了这个问题.传统的数据库在

最近在部署公司服务器的nginx + mongodb + gridfs环境: 搜索了N多文档,基本上都一样,期间遇到很多问题: 下面是整理的一份搭建文档: 摘要 nginx-gridfs是一个nginx的扩展模块,用于支持直接访问MongoDB的GridFS文件系统上的文件并提供 HTTP 访问. 一.安装mongodb MongoDB在linux下是无需安装的,从官网上下载下安装包后解压,直接执行mongod,就可以启动MongoDB服务器,当然mongod还有很多的启动选择项,运行mongo

题目大意就是说帮你给一些(n个)乱序的数,让你求冒泡排序需要交换数的次数(n<=500000) 此题最初真不会做,我也只是在听了章爷的讲解后才慢慢明白过来的 首先介绍线段树的解法: 我们先将原数组每个值附上一个序号index,再将它排序.如题目的例子: num:   9  1  0  5  4 index:  1  2  3  4  5 排序后: num:   0  1  4  5  9 index:  3  2  5  4  1 然后由于排序后num为0的点排在原来数组的第3个,所以为了将它排

Trie树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种. 典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串), 所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. 字典树(Trie)可以保存一些字符串->值的对应关系.基本上,它跟 Java 的 HashMap 功能相同,都是 key-value 映射,只不过 Trie 的 key 只能是字符串. Trie 的强大之处就在于它的时间复杂度.它的插入和查询时间复杂度都为 O(k) ,其中 k 为 key 的长度,与 Trie 中保存了多少

题目链接: 题目 C. Civilization time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output 问题描述 Andrew plays a game called "Civilization". Dima helps him. The game has n cities and m bidirectional roads. Th

Problem Description N个气球排成一排,从左到右依次编号为1,2,3-.N.每次给定2个整数a b(a <= b),lele便为骑上他的"小飞鸽"牌电动车从气球a开始到气球b依次给每个气球涂一次颜色.但是N次以后lele已经忘记了第I个气球已经涂过几次颜色了,你能帮他算出每个气球被涂过几次颜色吗? Input 每个测试实例第一行为一个整数N,(N <= 100000).接下来的N行,每行包括2个整数a b(1 <= a <= b <= N

原文:6天通吃树结构-- 第五天 Trie树 很有段时间没写此系列了,今天我们来说Trie树,Trie树的名字有很多,比如字典树,前缀树等等. 一:概念 下面我们有and,as,at,cn,com这些关键词,那么如何构建trie树呢? 从上面的图中,我们或多或少的可以发现一些好玩的特性. 第一:根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一个字符. 第二:从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,就是该节点对应的字符串. 第三:每个单词的公共前缀作为一个字符节点保存. 二:使用范围 既然

原文地址 一.介绍 我们已经很清楚索引会提高查询效率.如果没有索引,MongoDB必须对全部集合进行扫描,即,扫描集合中每条文档以选择那些符合查询条件的文档.对查询来说如果存在合适的索引,则MongoDB可以利用索引减少扫描的文档数. 索引是一种特殊的数据结构,其中存储了集合的数据集的一小部分,以便容易遍历.索引本质上存储的其实是单个字段或者字段组的值,并根据字段值进行排序.索引的排序支持有效的相等比较和基于范围的查询操作.另外,MongoDB通过索引中的排序返回存储的结果. 下图说明了一个查询

线段树不是完全二叉树,是平衡二叉树 堆也是平衡二叉树 堆满二叉树: h层,一共有2^h-1个节点(大约是2^h) 最后一层(h-1层)有2^(h-1)个节点 最后一层的节点数大致等于前面所有层节点之和 如果区间有n个元素,数组表示需要4n的空间 不考虑添加元素,使用4n的静态空间即可 接口: public interface Merger<E> { E merge(E a, E b); } public class SegmentTree<E> { private E[] tree

题目 :Bovine Genomics G奶牛基因组 传送门: 洛谷P3667 题目描述 Farmer John owns NN cows with spots and NN cows without spots. Having just completed a course in bovine genetics, he is convinced that the spots on his cows are caused by mutations in the bovine genome. At

出自——博客园-zhouzhendong ~去博客园看该题解~ 题目 POJ3321 Apple Tree 题意概括 有一颗01树,以结点1为树根,一开始所有的结点权值都是1,有两种操作: 1.改变其中一个结点的权值(0变1,1变0) 2.询问子树X的节点权值和. 输入描述 一组数据. 先是一个数n,表示有n个节点. 接下去n-1行,每行表示一条边. 然后一个数m,表示有m个操作. 然后m行,每行一个字母一个数x,如果字母是Q,则是询问:否则是修改. 输出描述 每一个询问一行,表示答案. 题解