前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的”。当时我就楞了
反向键索引（Reverse Key Index）也是一种B树索引，但是它与一般的B树索引相比又有一个很奇特的地方。反向键索引将索引键值的每一个字节做一个翻转变换，举一个例子：数字123456在反向键索引中的存储形式便是654321。读到这里很多读者就会觉得匪夷所思，因为这会使得本来邻近的整数在索引中变得分散，比如123456、123457被翻转后分别是654321、754321，那么转换后的数字就
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2024-04-07 10:02:03
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数据库索引帮助MySql高效获取数据的数据结构B- B+ treeorder 3, max. 3 children, 2 keys根节点至少有2个叶子节点每个节点最多有m-1个key，升序排列，value也按照键值排列，左边的小于key1，中间的在key1与key2之间，右边的大于key2除了跟节点外，其他节点至少有m/2取上整再减1个节点insert, delete, search O
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2023-12-21 10:36:10
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在远程连接mysql的时候，连接不上，出现如下报错： Lost connection to MySQL server at ‘waiting for initial communication packet’, system error: 0 截图如下： 原因分析： mysql开启了DNS的反向解析功能，这样mysql对连接的客户端会进行DNS主机名查找。 mysql处理客户端解析过程：
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2023-12-12 19:03:35
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反向键索引是一种B-tree索引，它在保持列顺序的同时，物理地改变每个索引键的字节（反向键索引除了ROWID和still之外，反转每个索引列的字节）。例如，如果索引键为20，如果在十六进制中存储为这个键的两个字节是C1，则是标准b树索引中的15个字节，那么一个反向键索引将字节存储为15,C1。 优点
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2018-03-23 09:46:00
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Vlookup函数是基本的数据查询函数，有时单条件的正向查找并不能满足我们的需求。这篇文章为朋友们分享Vlookup函数的三种偏门用法。一.Vlookup函数实现动态求和：1.动态效果图：2.操作方法：(1)在J2单元格通过数据验证制作一个简单的下拉列表，方便选择不同的姓名。(2)在K2单元格输入公式=SUM(VLOOKUP(J2,A:H,COLUMN(C1:H1),0))，输入公式要以Ctrl+
一 反向索引1.1 反向索引的定义反向索引作为B-tree索引的一个分支，主要是在创建索引时，针对索引列的索引键值进行字节反转，进而实现分散存放到不同叶子节点块的目的。1.2 反向索引针对的问题使用传统的B-tree索引，当索引的列是按顺序产生时，相应的索引键值会基本分布在同一个叶块中。当用户对该列进行操作时，难免会发生索引块的争用。使用反向索引，将索引列的键值进行反转，实现顺序的键值分散到不同的
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2024-04-08 16:06:07
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环境：postman适用于不同的操作系统，还支持postman 浏览器扩展程序、postman chrome应用程序等postman的安装：主要是浏览器插件和系统直接安排的版本，浏览器插件这里就不介绍了（特别说明2018年初chrome停止对chrome应用程序的支持），主要软件安装的版本！ postman说明基于Postman-win64-7.20.
谷粒商城学习笔记，第五天：ES全文检索一、基本概念注：ES7和8以后就不再支持type了1、Index索引
相当于MySQL中的Database
2、Type类型（ES8以后就不支持了）
相当于MySQL中的table
3、Document文档（JSON格式）
相当于MySQL中的数据倒排索引：正向索引：
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward
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2024-01-05 20:15:20
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GE为单元格字段值的子字符串查询提供了内置的反向索引支持。GE只索引TSL中标记为[index]属性的单元格字段值。只有具有字符串类型的单元格字段才能被索引。有两种情况。1）单元格字段的类型为string。在子字符串查询处理期间，如果其索引字段的值包含查询的子字符串，则匹配单元格。2）单元格字段是字符串的集合，例如，List<string> 或者 List<List<str
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2023-11-07 01:10:50
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为什么要有索引堆？ 原因如下主要有以下两个：1）如上图，对于一组数据来说，经过堆整理后，数据的大多数索引都发生了变化，之后如果还想改变数组内的值，会找不到对应的数据，除非去遍历数组，不过这样太消耗资源 2）如果这组数据中存储的是比较大的数据，如是1个10000字节长度的字符串，每次堆交换位置，也会消耗太大的资源。解决这个问题的关键就是索引堆，如下图解读：
1）indexex[]中存储的是data中
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2024-04-21 08:19:56
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简单的用POST方式发微博
//1.构造URL
NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"https://api.weibo.com/2/statuses/update.json"];
//2.构造Request
NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];
//(
目录数据排序普通降序或升序排序仅显示指定行的排序按照指定条件查询并排序数据查询普通查询查询列选择查询叮咚！你好哇，我是灰小猿！一个超会写GUB的程序猿！在上一篇文章中和大家分享了关于在SQL server数据库中的数据库操作、数据表操作以及一些简单的数据操作，感兴趣的小伙伴可以参考我的这篇文章“值得白嫖的数据库常用操作语句汇总（数据库、数据表、数据操作）”，今天就接着和大家分享一下在SQL ser
上一篇：ElasticSearch（6）—Kibana插件
1.正向索引和反向索引 涉及到索引的概念的时候，首先需要知道，索引可以分为正向索引和反向索引（也可以理解为倒排索引）。正向索引：从文档到单词。例如现在有4个文档，DocWordsDoc1On the road of lifeDoc2never retreat from the whole bodyDoc3enjoy its achiev
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2024-04-19 15:40:24
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也可以看看比较经典的书籍，如《高性能MySQL》等1、回表操作对于数据库来说，只要涉及到索引，必然绕不过去回表操作。这是理解索引下推的基础。说到回表，我们需要从索引开始说起。这里只是简单讲下主键索引与普通索引，目的是让大家对回表操作有个认识。这里我们只以 Innodb 存储引擎作为讲解对象。1.1 主键索引主键索引在底层的数据存储是通过 B+ 树来实现的。简单来说，就是除叶子节之外的其他节点都存储
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2024-03-19 22:01:21
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这是篇翻译文，图画的挺有意思。Elastic使用非常特殊的数据结构，称作反向索引。反向索引中，包括了一组document中出现的唯一的单词，和对应的单词，所出现的位置。反向索引是在ES中，document被创建的同时，创建的。创建的过程称作“分析”。接下来，会说明它是如何被创建以及如何被保存在shard中用来搜索docuemnt从Document到可被查找的索引・Client端发送命令在ELS中创
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2023-06-10 20:21:27
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1. 反向索引应用场合1）发现索引叶块成为热点块时使用通常，使用数据时（常见于批量插入操作）都比较集中在一个连续的数据范围内，那么在使用正常的索引时就很容易发生索引叶子块过热的现象，严重 时将会导致系统性能下降。2）在RAC环境中使用当RAC环境中几个节点访问数据的特点是集中和密集，索引热点块发生的几率就会很 高。如果系统对范围检索要求不是很高的情况下可以考虑使用反向索引技术来提高系统的性能。因此
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精选
2013-07-12 12:04:14
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文章目录MySQL学习笔记-日志和索引相关问题小结1.笔记图2.日志相关问题2.1 在两阶段提交的不同瞬间，MySQL 如果发生异常重启，是怎么保证数据完整性的？2.2 commit 的概念混淆说明3.业务设计问题 MySQL学习笔记-日志和索引相关问题小结1.笔记图2.日志相关问题2.1 在两阶段提交的不同瞬间，MySQL 如果发生异常重启，是怎么保证数据完整性的？情况一：描述：若写入 red
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2024-06-20 12:58:05
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Oracle 反向键索引的原理和用途（减少索引热点块）我们知道Oracle会自动为表的主键列建立索引，这个默认的索引是普通的B-Tree索引。对于主键值是按顺序(递增或递减)加入的情况，默认的B-Tree索引并不理想。这是因为如果索引列的值具有严格顺序时，随着数据行的插入，索引树的层级增长很快。搜索索引发生的I/O读写次数和索引树的层级数成正比，也就是说，一棵具有5个层级的B -Tree索引，在最
原创
2021-04-10 00:17:24
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创建文件文件夹名称文件名称目录结构加密接口测试方法:案例1https://postman-echo.com/basic-auth案例2https://postman-echo.com/digest-authDigest username="postman", realm="Users", nonce="ni1LiL0O37PRRhofWdCLmwFsnEtH1lew", uri="/digest-
