文章目录B+Tree索引Hash索引B+树索引和hash索引的明显区别自适应hash索引 B+Tree索引B+Tree首先是有序结构，为了不至于树的高度太高，影响查找效率，在叶子节点上存储的不是单个数据，提高了查找效率； 为了更好的支持范围查询，B+树在叶子节点冗余了非叶子节点数据，为了支持翻页，叶子节点之间通过指针相连； 2、B+树算法： 通过继承了B树的特征，通过非叶子节点查询叶子节点获取对
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2024-04-03 09:37:10
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哈希表定义哈希表（Hash table），是根据关键码值(Key - value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。HashTable(key,value)就是把key通过一个固定的算法即哈希函数（散列函数）转换成一个整型数字，然后就将数字对数组的长度取余，把这个结果值作为数组的下
( 1 ) 主要区别 当你不再需要该表时， 用 drop; drop一般用于删除整体性数据 如表，模式，索引，视图，完整性限制等当你仍要保留该表，但要删除所有记录时， 用 truncate; TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。当你要删除部分记录时（alwa
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2024-04-15 17:32:13
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索引
聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。 &nbs
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2024-03-27 21:35:50
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# Java列表按索引取值
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Java中按索引取值。在本文中，我将为你提供一个简单的步骤流程，并给出每一步所需的代码示例及其注释。
## 步骤流程
下面是整个过程的步骤流程，我们将按照这些步骤逐一实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个列表 |
| 2 | 向列表中添加元素 |
| 3 | 检查列表的大小 |
原创
2023-11-20 12:35:33
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## List按索引取值 Java
在Java中，List是一种常用的数据结构，用于存储一组元素。我们可以通过索引来访问List中的元素。本文将详细介绍如何使用Java中的List按索引取值，并提供相应的代码示例。
### List的基本概念
在开始之前，让我们先了解一下List的基本概念。List是一种有序的集合，允许存储重复的元素。每个元素在List中都有一个对应的索引，索引从0开始递增
原创
2023-09-18 19:12:52
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## 如何实现“redis zset 按索引取值”
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接到Redis] --> B[获取zset中的元素数量]
B --> C[获取指定索引的元素]
C --> D[返回结果]
```
### 详细步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到Redis |
| 2
原创
2024-06-24 04:33:50
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背景：最近在mysql性能优化中遇到一个findinset（）函数的性能问题：坦然说在数据量低的情况下，find_in_set的性能还是不错的，但是在30w左右开始严重劣化，到那时数据库结构已经定下来了，拆表的代价太大，而且带来很多冗余数据，找了很多方法还是不行，甚至我都开始考虑用ES来做了，但是自己搭一套ES集群实在麻烦，最终跑到隔壁组找了个专业dba，很快就解决了我的问题，看来专业的事情还是得
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2024-05-09 16:08:04
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HashMap的数据存储结构是一个 Node<K,V> 数组，每一个Node包含一个key-value键值对。（Java 7 中是 Entry<K,V> 数组，但结构相同）它的存储结构是数组加链表的形式，如下图。 数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的， 如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null），那么查找，添加等
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2023-12-07 09:15:00
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# Java对List按下标索引取值的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java对List按下标索引取值的方法。在本文中，我将提供整个流程的步骤，并给出每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的步骤。下面的表格将展示每个步骤及其相应的操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个List对象 |
|
原创
2023-10-29 11:54:11
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一、列表推导表达式 1.列表的符号是[]中括号 列表可以存储多个元素 2,可以用append来进行列表的添加 3.三目运算 list_b=[i for i in range ( 参数) if in %2==0] 4.列表推导表达式语法:[要添加的元素,for 变量 in 要迭代的对象 筛选条件(可选)] 例: li=[i for i in str_a if i!=0] 5.列表推导表达式可以快速生
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2024-02-17 13:35:17
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列表（list）基础及基础操作+tuple的小范围知识list一个排列有序的线性结构队列，由若干个元素组成（元素可以是任意对象）列表是可变类型list（） ：new empty（空） listlist（iterable）：new list initialized from's items iterable：可迭代对象 例：lt = list（range(10)）列表不能一开始就定义其大小索引，也叫
写在前面作为Android开发者，Java集合可能是开发中最常使用的类之一了。但很多人可能跟我一样，对Java集合只停留在“使用”的层面上，而对其的实现、原理如何只是略知一二，所以有时可能忽略了一些小细节。这些细节可能对项目的整体性能影响不大，但我觉得，要成为一个好的程序员，必须要精益求精，对代码性能“锱铢必较”。举个例子，各位在创建ArrayList实例时有没有想过到底要不要指定其初始容量？指定
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2023-10-06 11:57:37
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# Python批量索引取值
在Python中，我们经常会遇到需要对大量数据进行处理的情况，其中涉及到了对多个元素进行索引取值的操作。这时，我们可以利用Python的一些库和技巧来批量索引取值，提高代码的效率和可读性。
## 列表推导式
在Python中，我们可以使用列表推导式来快速生成一个列表，并对列表中的元素进行操作。下面我们通过一个例子来演示如何使用列表推导式来批量索引取值：
```
原创
2024-06-06 05:42:27
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NumPy入门(一)Numpy提供了高效存储和操作密集数据缓存的接口，是整个Python数据科学工具生态系统的核心。在某些方面，NumPy数组和python内置列表类型非常相似，但是随着数组在维度上变大，NumPy数组提供了更加高效的存储和数据操作。1，导入习惯上会以np为别名导入Numpy包import numpy as np2，从python列表创建数组python提供了几种数据存在有效的、固
truncate操作 同没有where条件的delete操作十分相似。
1、无论truncate大表还是小表速度都非常快。delete要产生回滚信息来满足回滚需求，而truncate是不产生的。
2、truncate是DDL语句进行隐式提交，不能进行回滚操作。
3、truncate重新设定表和索引的HWM（高水标记），由于全表扫描和索引快速扫描都要读取所有的数据块知道HWM为止。
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2024-10-28 09:18:18
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在现代Web开发中，使用`jQuery`来管理数组是一项基本技能，尤其是在前端开发中需要频繁地进行索引取值时。掌握`jQuery`数组索引取值的方法可以帮助我们更高效地处理数据，优化用户体验。接下来，我将以`jQuery`数组索引取值为核心，逐步探讨相关的协议背景、抓包方法、报文结构等内容。
### 协议背景
为了更好地理解`jQuery`数组索引取值在现代Web开发中的重要性，我们需要从协议
索引的作用：加快select语句的执行速度，当涉及到大量数据和跨表查询时，效果相当明显为什么需要索引：cpu对数据进行高速处理读取的是内存中的数据。当数据量很大时，数据被存放在磁盘中，需要将磁盘中的数据复制到内存中再进行操作。如果进行的是普通的顺序查找，在最坏情况下，磁盘I/O将会消耗大量时间（和运算操作所花时间不是一个数量级），所以需要一种合理高效的外存数据结构来进行快速定位，减少磁盘I/O的次
二维数组〖语法分析〗 一维数组在编程中多用于描述线性的关系：如一组数；一组成绩；一组解答等。数组元素只有一个下标，表明该元素在数组中的位置。二维数组在编程中多数用于描述二维的关系：如地图、棋盘、城市街道、迷宫等等。而二维数组元素有两个下标：第一个下标表示该元素在第几行，第二个下标表示在第几列。二维数组的定义格式如下：var
a：array[1..10,1..5] of integer；
Python的字典操作Python提供了多种应用于字典的操作。因为字典为容器，内建len函数可以将字典当作单一参数使用听切返回字典对象中项目（键／值对）的数目。字典会员在Python2.2以及后面版本，D中的k运算符检测是否对象k是字典D中的键。如果是返回True如果不是返回False。相似的，索引一个字典字典D中的值与相关的键k被索引表示为：D[k]。索引字典没有的键会引起意外。例如：d = {
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2023-08-11 10:46:18
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