相关分享
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。
竞业协议的相关文章收集
在国内互联网行业,竞业协议已经有点被滥用了——因为依据《劳动合同法》只有高级管理人员、高级技术人员和其他负有保密义务的人员才可被列于竞业限制的对象;但是现在,全员竞业,入职时就要求签署,不签没法入职。
为了给自己一点保障,多学习一点知识,所以简单整理一下竞业协议的简单内容,方便查阅和参考。
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。
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。
一次关于Mysql索引优化的思考
查看系统性能监控,发现有十多条慢查询,决定将其优化。挑选其中一条典型Sql记录其优化历程。
这是我看过关于微服务架构最好的文章
本文将介绍微服务架构和相关的组件,介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景,因此不会涉及具体如何使用组件等细节。
MaxCompute - ODPS重装上阵 第六弹 - User Defined Type
MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用,支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外,也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力,提高广大ODPS开发者的生产力。
基于MaxCompute InformationSchema进行血缘关系分析
在实际的数据平台运营管理过程中,数据表的规模往往随着更多业务数据的接入以及数据应用的建设而逐渐增长到非常大的规模,数据管理人员往往希望能够利用元数据的分析来更好地掌握不同数据表的血缘关系,从而分析出数据的上下游依赖关系。本文将介绍如何去根据MaxCompute InformationSchema中作业ID的输入输出表来分析出某张表的血缘关系。
