随着广告市场日益壮大，能否让用户、广告主以及广告平台，各取所需，实现共赢，成为各个广告平台的核心目标。用户：推送用户真正感兴趣的内容； 广告平台：满足用户以及广告主的共同诉求；广告主：通过精准定向来节省整体推广的预算和成本，提升投放效果。而这些都涉及到广告系统中绕不开的环节——定向，今天我们就来全面了解一下。认识广告定向根据中国广告协会的定义，互联网定向广告是“通过收集一段时间内特定计算
计算广告学涉及到很多的不同的学科知识，包括大规模搜索，文本分析，机器学习，信息检索以及经济学等等。在计算广告中，其核心问题是在给定的环境下，找到用户和广告之间的最佳匹配
原创
2023-06-14 19:33:30
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广告收入支撑着互联网的大半壁江山，由于互联网广告的存在，用户可以享受到互联网免费提供的聊天、搜索、邮件
原创
2023-07-31 10:38:53
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什么是再营销广告定向再营销是利用用户在互联网上的行为进行精准定向的广告策略。其中的行为可能包含浏览网页、搜索
原创
2023-07-31 10:43:09
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作者：似水牛年B-树B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树。 它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图： B-树 B-树有如下特点:所有键值分布在整颗树中；任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；搜索有可能在非叶子结点结束；在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找；B+ 树B+树是B-
文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
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2023-09-21 08:09:16
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我们限定下本文的适用范围，其一是广告，与推荐不同，比如广告召回可能受限于某些定向条件，排序标准也不一样；其二基于ecpm，ecpm=ctcvr*bid，有很多变种，但最终都是在某个跟ecpm类似的可归一比较数值首先是召回，业界比较常用的是离线看hitrate或者召回率，线上看单路曝光量和预估的ctcvr。比如在这个文章了描述了不少，。然后是粗排，粗排由于是排序，会有很多跟精排相同的指标来衡量。今天
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2024-09-11 13:04:03
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索引文件是按照不同的数据结构来存储的，数据结构的不同也产生不同的索引类型：全文索引空间数据索引(R-Tree)哈希索引树索引全文索引全文索引主要用于海量数据的搜索，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎如Sphinx或Solr丰富。需求比较简单时可以试用。空间数据索引R-Tree，空间索引可用于地理数据存储，需要GIS相关函数支持，由于MySQL的GIS支持并
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2024-01-12 11:49:45
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二叉树（Binary Search Trees）二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（Left Subtree）和“右子树”（Right Subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树有如下特性：每个结点都包含一个元素以及 n 个子树，这里 0≤n≤2。左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。左子树的值要小于父结点，右子树的值要大于父结
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2024-06-06 15:13:40
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1. 索引的代价1.1 空间上的代价每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成1.2 时间上的代价每次对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去修改各个B+树索引。B+树每层节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中的记录，还是内节点中的记录（也就是不论是用户记录
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2024-02-28 11:21:10
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根据前面所讲，我们应该比较熟悉B+树的属性：每个索引对应一棵B+树，Innodb引擎默认会为我们建立以主键为规则的聚簇索引聚簇索引的叶子节点保存用户的完整记录二级索引是索引列+主键的组合，与聚簇索引不同的是，二级索引不会保存用户的完整记录B+树的每层页面都会按索引键升序排列，并会组成双向链表，用户的记录会组成单向列表1、索引的代价 每建立一个索引就会生成一棵B+树，就会多
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2024-06-16 20:38:37
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mysql中的索引其主要内容包括Mysql常用的的索引类型（主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引和组合索引）和两种常用的结构B-tree、哈希索引（自定义哈希索引和Innodb自适应哈希索引）B-tree(MongoDB)B-Tree就是我们常说的B树，B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。每次磁盘IO读取的数据我们称之为一页（page）。一页的大小与操作系统有关，一般
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2024-03-28 18:45:27
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产生背景地理空间数据涉及各种海量且复杂的数据，找到合适的索引对空间数据的处理至关重要。 传统的B树索引针对字符、数字等一维属性数据的主关键字而设计，不适用于具有多维性的地理空间数据。 在GIS和CAD系统对空间索引需求的推动下，为满足二维及多维空间数据快速检索与分析， Guttman于1984年提出了R树索引结构。定义R树是一种多级平衡树，它是B树在多维空间上的扩展。其运用了空间分割的理念，存放的
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2023-08-01 12:07:35
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1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+树文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引：为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
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2023-10-03 11:19:37
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B*树索引与位图索引使用情况比较
原创
2018-02-23 14:38:50
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目录一.索引介绍1.什么是索引2.索引类型介绍3.索引管理4.实例（参考）5.索引操作6.前缀索引7.联合索引8.创建索引总结：一.索引介绍1.什么是索引1）索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。2）让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。2.索引类型介绍1)BTREE:B+树索引 ( Btree B+tree B*tree)
2)HASH：HASH索引
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2024-01-21 02:47:46
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索引结构mysql索引结构分为哈希和b+树（1）HASH 用于对等比较，如"=“和” <=>"，查询单条快，范围查询慢 （2）BTREE b树/b+树，层数越多，数据量指数级增长（mysql innodb默认）用在像 "=，>，>=，<，<=、BETWEEN、Like"等操作符查询效率较高当然Mysql默认就是BTREE方式。b+树是基础，看其他
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2023-08-11 21:45:56
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B树B 树，平衡多路查找树。B 树是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找树。B 树结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。上图就是一个 B 树，紫色为 Key，黄色为 data，蓝色为指针。相比于之前的 BST 多了在每一个磁盘页的索引比较，但是因为磁盘页已经被磁盘 IO 操作读取到了内存中。因为内存 IO 操作比磁盘 IO 操作省时很多根本不在一个数量级所以可以忽略不计，所以磁盘 IO 操
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2023-07-04 20:19:19
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b+树的查找过程：如上图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针， &nbs
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2024-03-25 22:02:58
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一、索引1.查询效率问题在很多页中查找记录的情况下，不论是根据主键列或者非主键列进行查找，如果不能快速定位到记录所在的页，就只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，然后在每一个页中针对主键或非主键分别采用二分法或遍历单向链表中每一条记录，这种方式可能需要遍历所有页以及页中所有记录，极为耗时。所以要快速定位到需要查找的记录所在的索引页，同样需要为索引页建立一个目录，也就是索引。2.建立索引建立目录，就
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2023-10-12 16:18:29
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