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+

TODO:MongoDB MySQL数据库备份 1. MongoDB使用命令备份 mongodump进行整个数据库备份,主要用到的命令参数: -d 要备份的数据库 -o 输出的路径 ./mongodump –d databasename –o /data/dbbak 备份成功后会在/data/dbbak创建以数据库名的文件夹,文件夹下都是备份文件 2. MongoDB使用命令还原 mongorestore进行数据库还原,主要用到的命令参数: -d 要恢复的数据库 -directoryperdb

在日常的web应用开发过程中,一般会涉及到数据库方面的操作,其中查询又是占绝大部分的.我们不仅要会写查询,最好能系统的学习下与查询相关的知识点,这篇随笔我们就来一起看看MySQL查询知识相关的树是什么样的. MySQL查询知识树: 一.查询的方式 二.查询的原理 三.查询的应用场景 四.查询的效率比较 五.查询的优化 一.查询的方式 MySQL的查询可以分为交叉连接.内连接.外连接.自然连接.   下述对于连接查询的学习,会用到以下两张表: create table t_commodity_ty

1.redis mongodb mysql的python包都提供了批量插入操作,但需要自己在外部对一个例如1000 001个任务进行分解成每1000个为1个小批次,还要处理整除批次数量后的余数,如果做一次还可以,如果是很多任务多要这样做,有点麻烦. 例如redis的,mongo的也一样,需要在外部自己准备一个批量列表,循环完后不要遗漏了没达到批次数量的任务. city_items是一个迭代器,长度有点大,一下子不好分均匀,每次为了划割批次和兼容余数都要写一坨,如下 for city_item i

本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要

DB-Engines Ranking http://db-engines.com/en/ranking The DB-Engines Ranking ranks database management systems according to their popularity. The ranking is updated monthly. Read more about the method of calculating the scores. http://db-engines.com/en

最近对数据库比较感兴趣,于是就去研究了下部分相关热门的数据库. MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性(self-describing),呈

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

搭建目标如下: 图:系统架构图 这个系统可以提供web服务及其它查询应用服务,我用其做一个二手房信息搜集.处理及分发的系统,可以通过浏览器访问,也可以通过定制的客户端进行访问. 一.安装篇 1.下载安装python # wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tgz # # tar xvfz Python-2.7.3.tgz # cd Python-2.7.3 #./configure # make # sudo make

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

MongoDB 什么是MongoDB? MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,由C++语言编写,皆在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.它支持的数据结构非常松散,是类似于Json的bson 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型,MongoDB最大的特点是它支持的查询语言方法非常强大,其语言的特点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似于关系数据库单表查询的绝大部分功

数据库基础 1:mongodb基础教程 1:pymongo基础教程  2:Mysql基础教程 3:redis基础教程

// 云环境下更新包 (center os)yum update (多更有益) 修改yum包管理配置:vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.4.repo // 会自动新建mongodb-org-3.4.repo文件复制下面配置信息:[mongodb-org-3.4]name=MongoDB Repositorybaseurl=https://repo.mongodb.org/yum/amazon/2013.03/mongodb-org/3.4/x86_64/gpgc

mysql版本(5.5.6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver.oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历的子节点.本程序重点参考了下面的资料,写了两个sql存储过程,子节点查询算是照搬了,父节点查询是逆思维弄的. 表结构和表数据就不公示了,查询的表user_role,主键是id,每条记录有parentid字段(对应该记录的父节点,当然,一个父节点自然会有一个以上的子节点嘛) CREATE FUNCTION `getChildList`(rootId INT) RETURNS

可能和大家熟悉的是LAMP,Linux+Apache+Mysql+PHP,在Windows上,可能大家比较熟悉的是WAMP,Windows+Apache+Mysql+PHP,这是一个集成环境,说到集成环境,与大家一样,我刚开始学习PHP的时候用的是集成环境(应该和大家一样),这样用着虽然是方便,但是如果想把某个配件,比如apache或者Mysql进行升级,就极其蛋疼.今天和大家分享一下我的集成环境,PHPnow,以及在PHPnow的集成环境之上,在Apache.MySQL上进行了某些修改和升级使

    年前项目组接微信公众号. 上线之后,跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍!思考这个问题思考了非常久.从出现以来一直是我心头的一个结.cid这一列是建了索引的,普通的cid列更新都没问题,为何仅仅有微信的有问题?同样的前缀又是怎样影响索引的?    分析过程     1.explain下微信cid的查询.微信的cid会以mid-qqwanggou001为前缀插入数据 explain select * from analysis_sessions where cid = "m

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

一.MySQL Index 的插入 有如下B+树,其高度为2,每页可存放4条记录,扇出为5.所有记录都在叶子节点上, 并且是顺序存放,如果用户从最左边的叶子节点开始顺序遍历,可以得到所有简直的顺序 排序:5.10.15.20.25.30.50.55.60.65.75.80.85.90. B+树的插入操作,分为三种情况 1.Leaf Page和Index Page都没满 用户插入28这个值,Leaf Page和Index Page都没满,直接插入即可 2.Leaf Page已经满了,Index P

一.MongoDB 1.1概述 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库:表与表之间存在关系 所有的关系型数据可以都需要通过sql语言来操作 所有的关系型数据库在操作之前都需要设计表结构 所有关系型数据库支持约束: 唯一的 主键 默认值 非空 非关系型数据库

1.背景 购物软件中提供推荐注册返利机制,A->B,A->C,B->D,B->E.被邀请人只有一对一的上级,上级对下级是一对多,用户可以一直邀请用户. 2.实现方法 2.1.MySQL中常使用的. 单独建立一张表:id(用户id).pid(上级节点id).level(当前第几级). 当数据足够大的时候,单独查询一条线路上的所有数据会比较麻烦,如果没有修改的需求,可以考虑加所有上级数据. 2.2.MongoDB中考虑使用的方法 使用内嵌的方法来解决注册机制(前提:用户量不大,文档有1