一、mysql group replication 生来就要面对两个问题： 一、主节点宕机如何恢复。 二、多数节点离线的情况下、余下节点如何继续承载业务。 在这里我们只讨论第一个问题、也就是说当主结点宕机之后、我们怎么把它从新加入到高可用集群中去。这个问题又可以细分成 两种情况： 1、温和打击：主结点的数据还在、宕机期间集群中的其它结点的binlog日志也都还在
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2023-07-04 20:21:13
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B Tree 能够很好的利⽤操作系统和磁盘的交互特性， MySQL为了很好的利⽤磁盘的预读能⼒，将⻚⼤⼩设置为16K，即将⼀个节点（磁盘块）的⼤⼩设置为16K，⼀次IO将⼀个节点（16K）内容加载进内存。这⾥，假设关键字类型为int，即4字节，若每个关键字对应的数据区也为4字节，不考虑⼦节点引⽤的情况下，则上图中的每个节点⼤约能够存储（16 * 1000）/ 8 = 2000个关键字，共2001
架构分为管理阶段、SQL节点和数据节点。数据组：每个数据组包含多个数据节点，组内数据节点的数据相同。不同组见的数据节点不同。同一个组内每个节点具有相同的分区。NDB硬件要求多台电脑：多个节点也可部署在一台电脑上。网络：数据同步依赖于网络，最低100M网络，最好有独立的子网。内存：==所有数据存储在内存==，对内存要求较高NDB限制见官网文档NDB与InnoDB区别功能InnoDB 1.1NDB C
关于mysql块内存储长度的研究。欢迎指正。。mysql存储，一行最多存储65532字节，即所有字段加起来，长度不能超过这个值。65532字节换算下就是63.99KB(64KB=65536字节)。BLOB and TEXT列在一行中只会占8个字节，因为它们是另外单独存储的。关于null值和非null值存储引擎不同，储的方式不同，具体参照官网。参考:http://dev.mysql.com/doc/
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2023-08-27 20:22:27
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提到 MySQL，想必大多后端同学都不会陌生，提到 B + 树，想必还是有很大部分都知道 InnoDB 引擎的索引实现，利用了 B + 树的数据结构。那 InnoDB 的一棵 B + 树可以存放多少行数据？它又有多高呢？到底是哪些因素会对此造成影响呢，今天我们就来展开聊一下。 1 InnoDB 引擎数据存储在计算机中，磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是
如何实现“Python XML 一个节点多个值”
## 1. 简介
在Python中，我们可以使用XML来存储和传输数据。XML是一种标记语言，它使用标签来定义数据的结构和属性。一个XML文档由一个根元素和零个或多个子元素组成。每个元素可以包含文本、属性和子元素。
有时候，我们的XML数据可能要求一个节点包含多个值。这可以通过在节点内部创建多个子元素来实现。本文将介绍如何在Python中使用E
## 如何在 Java xml 中实现一个节点多个属性
作为一个经验丰富的开发者，我们经常会遇到在 Java 中操作 xml 文件的情况。有时候，我们需要在一个节点中包含多个属性，这对于刚入行的小白来说可能会比较困惑。在本文中，我将会向你展示如何在 Java xml 中实现一个节点多个属性的操作。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建 Docume
背景说明需求：MySQL树形结构， 根据指定的节点，获取其下属的所有叶子节点。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，获取叶子节点。2、直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList，通过两层while循环，实现对指定节点的所有叶子节点进行查询。 功能实现1、创建数据表
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2023-07-04 20:23:28
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# MySQL缓存页的大小
在学习MySQL数据库时，了解缓存页的大小是重要的。这关系到性能优化和资源管理。本文将为您介绍MySQL缓存页的基本概念及其相关代码示例，并借助图形化工具，展示缓存页的工作流程。
## 一、什么是缓存页
缓存页（buffer page）是MySQL存储引擎中用于提升性能的核心机制之一。它充当内存和文件系统之间的桥梁，将数据存储在内存中，从而减少磁盘I/O的频率。缓
最近在看点不知道什么鬼的东西，看得到了一个让我眼前一亮的新东西，感觉很有趣，记录一下； 我们怎么知道一个java对象的大小呢？比如HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();,这个map对象在堆中多大呢？占多少个字节呢？ 我们可以借助apache的一个类RamUsageEstimator来计算，例如下面这种：<de
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2023-05-31 22:56:14
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简介本文将介绍如何从二叉查找树中删除某个任意的节点。由于二叉树特有的结构，即： （1）所有左子树中的节点小于等于根节点 （2）所有右子树中的节点大于等于根节点 （3）对于任意节点满足（1）（2）所以二叉查找树节点删除关键在于如何保证不破坏二叉查找树的性质。问题分析二叉查找树删除节点可以分成三种情况： （1）删除叶子节点 叶子节点删除是最简单的情况，由于叶子节点没有左右子树，删除后不会破坏
一、B树1、B树的结构：多路搜索树。定义任意非叶子结点最多只有M个儿子，且M>2。根结点的儿子数为[2, M]。除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]。每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）。非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1。非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]，且K[i] <= K[i+1]。非
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2023-08-10 11:41:14
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这一篇首先会说说前面剩余的一点知识2-3树，然后简单说说B树，不写代码，只是简单看看原理吧！ 为什么要说一下2-3树呢？了解2-3树之后能更快的了解B树； 1.简单看看2-3树 其实我们学过了前面的2-3-4树之后，再看2-3树就太容易了，2-3树中任意一个节点最多只有三个子节点，而且节点中只有两个空位置可以存数据；除了分裂，其他的都和2-3-4树一样的，就不多说了，下面我们就随
首先，我们第一个问到的问题就是：删除一个节点应该怎样删除？看下面的二叉查找树： 当我们想删除2这个节点时，会发现如果就简单的给删除，不知道是将1给连接到11后面还是将7连接到11的后面。当然可以将7连接上去，然后将1的做孩子连接到5节点，但是当1后面有左孩子时，我们是不是又要去找1为根的子树的最大值呢？而且将5连接上去那会不会造成树的极度不平衡呢？其实不考虑效率，这是一种可以的方法的。为了满
红黑树节点的删除分为两步：第一步与二叉查找树的删除操作相似，第二步为调整节点的着色，使其满足红黑树性质。 节点删除 首先查找待删除的节点z，找到它的位置，此时有如下情况需要考虑： 节点z为根节点，即节点z的父节点为NIL节点 节点z的两个孩子均为NIL节点 节点z的两个孩子中仅有一个孩子为NIL 节点z的两个孩子都不是NIL 下面分别讨论以上情况： 情况1：删除节点z并将红黑树的根节点置
mysql的页的存储方式mysql的页中有是有很多个行的。 数据是以行格式存储。默认的行格式是dynimc 记录行的头部存储了变长字段长度的列表，null值列表，头信息，然后是每个字段的值。 每个行都有下一条记录的相对位置，nextrecord形成双向链表。 每一页会有系统生成一个最小记录和最大记录固定不变。infimum和supremum。查询的时候查询id是否在这两个记录的范围内 页会把这些双
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2023-08-04 16:57:34
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# Java获取树的最后一个节点
树是一种非常常见的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有零个或多个子节点。在实际开发中，我们经常需要对树进行操作，比如查找树的最后一个节点。本文将介绍如何使用Java语言来获取树的最后一个节点，并给出代码示例。
## 树的最后一个节点是什么？
在树的结构中，树的最后一个节点指的是树中最底层的、没有子节点的节点。这个节点也可以称为叶子节点。获取树的最后一个
什么是索引？索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+树。 Memony就是是哈希表B树什么？B的意思是平衡。 B树是一种自平衡树数据结构，它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B树是二叉搜索树的一般化，可以有两个以上的子节点。B树非常适合读取和写入相对较大的数据
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2023-07-04 20:21:52
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对于一般的二叉树来说，删去树中的一个结点是没有意义的，因为它将使以被删除的结点为根的子树变成森林，破坏了整棵树的结构 但是，对于二叉排序树，删去树上的一个结点相当于删去有序序列中的一个记录，只要在删除某个结点后不改变二叉排序树的特性即可。 在二叉排序树上删除一个结点的算法如下：
B+ 树和 B 树区别：①B+ 树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储键值，也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中 页的大小是固定的，InnoDB 中页的默认大小是 16KB。如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点 树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数又会再次减少，数据查询的效率也会更快。②因为 B+
