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B树、B+树索引算法原理(下)
在上一篇文章中,介绍了数据库索引的简单概念,以及B树的结构及核心算法,这一篇将继续介绍B树的变形B+树。
B树、B+树索引算法原理(上)
这一段时间由于在阅读boltdb代码的缘故,找机会学习了B树及B+树的算法原理,这个系列会花两个篇幅分别介绍这两种数据结构的实现,其用于数据库索引中的基本原理。
SQL优化(3)-索引与优化原理(上)
这一篇我们回归现实中的MySQL数据库,初步学习具体的SQL优化原则,并尝试从索引底层原理出发,分析为什么会有那么多的“规则”。
SQL优化(2)-索引与B+树
对于60%的程序员而言,Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”,特别是到了Dao层,提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子,只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼,只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战,你砍我一刀,我刺你一剑。
诚然,很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜,闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表,表里面存着很多行数据,再详细一点的呢?不知道。
MySQL有太多太多细节,根本无法用四、五篇文章说透,但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程,让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架,方便日后学习其他专栏时进一步拓展。
Spring 应用合并之路
公司最近一年在推进降本增效,在用尽各种手段之后,发现应用太多,每个应用都做跨机房容灾部署,则最少需要 4 台机器(称为容器更合适)。那么,将相近应用做一个合并,减少维护项目,提高机器利用率就是一个可选方案。
经过前后三次不同的折腾,最后探索出来一个可行方案。记录一下,分享出来,希望对有相关需求的研发童鞋有所帮助。
Github commit 签名+合并 Commit
借着这个机会也了解了 rebase 的骚操作挺多的,不过我平时用的最多的还是 merge,这个倒没有好坏之分,只要同组的开发者都达成一致即可。
基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐
目前,美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条,如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引,是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作,通过基于AI+数据驱动的索引推荐,来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引,以提升推荐效果。
又是面试题?对,合并有序序列。
题面很简单:写一个 C 函数,合并两个有序数组。
- “最好能通用一点”,面试官补充说。
- “可以用 C++ 模板吗?”
- “最好还是用 C 。”
好多年以后,当我开始面试别人了,发现这道题确实很好用。
Linux下大文件切割与合并
往往是因为网络传输的限制,导致很多时候,我们需要在 Linux 系统下进行大文件的切割。这样将一个大文件切割成为多个小文件,进行传输,传输完毕之后进行合并即可。
