1. 主键和二级索引1.1 multi_index的主键必须是唯一的，且类型是uint64_t，且须实现primary_key()方法返回主键字段。eosio::multi_index支持类似的语义，但是该对象的主键在eosio::multi_index容器必须是唯一的无符号64位整数。eosio::multi_index中的对象容器按主键索引按无符号64位整数主键的升序排序。1.2 二级索引Mu
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2023-09-22 21:12:08
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Clustered and Secondary Indexes(聚集索引和二级索引)Every InnoDB table has a special index called the clustered index where the data for the rows is stored. Typically, the clustered index is synonymous with the
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2024-04-21 13:42:39
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跳表1.如何理解“跳表”？2.用跳表查询到底有多快？-时间复杂度3.跳表是不是很浪费内存？-空间复杂度4 高效的动态插入和删除5 跳表索引动态更新6 为什么 Redis 要用跳表来实现有序集合，而不是红黑树？7 总结 1.如何理解“跳表”？这种链表加多级索引的结构，就是跳表;2.用跳表查询到底有多快？-时间复杂度每两个结点会抽出一个结点作为上一级索引的结点，那第一级索引的结点个数大约就是 n/2
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2024-04-09 02:14:13
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文章目录一、索引1. 索引概述2. 索引结构1. BTree结构2. B+Tree结构3. MySQL中的B+Tree3. 索引分类4. 索引语法4.1 创建索引4.2 查看索引4.3 删除索引4.4 ALTER指令5. 索引的基本设计原则二、视图 一、索引1. 索引概述MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者
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2024-04-09 09:25:28
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目标：学会多层索引的创建学会多层索引的取值学会多层索引的排序一、多层索引的创建1、给Series创建索引① ⽅式⼀：直接使⽤index参数创建 在使⽤index参数时，index的值是⼀个列表，其中的元素是多个列表，每个列表就是⼀层索 引，举个栗⼦：import pandas as pd# 创建Series索引s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=[['张三','张三
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2023-12-12 15:36:21
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redis多级别缓存按照粒度由粗到细:以商品详情页为例1,页面级别缓存（有时也叫url级别缓存，将页面手动渲染存到redis（key=商品id,val="商品详情页面，以后再次请求这个页面时，从redis中获取，直接向前端返回text/html,并且可以告诉浏览器在本地缓存该页面，缺点是页面数据更新不及时）2，对象级别缓存（如商品数据，（key= 商品id，val=“数据库查出的商品数据”）将查询
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2023-09-18 23:08:18
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概述多关键字文件的特点 在对文件进行检索操作时： 不仅对主关键字进行检索 还经常对次关键字进行检索若文件组织中只有主关键字索引，那么在处理对次关键字的询问时，只能顺序存取文件中的每一个记录进行比较，效率很低 因此需要建立一系列的次关键字索引次关键字索引可以是稠密的，也可以是非稠密的 次关键字索引表可以是顺序表，也可以是树表 与主关键字索引表不同，每个索引项应包含：次关键字、具有同一次关键字的过个记
术语解释：Lucene:是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎
海量小文件问题综述海量小文件LOSF问题是工业界和学术界公认的难题，分析了LOSF问题的由来以及典型的应用场景，并简要阐述了当前文件系统在LOSF优化方面的进展。重点分析LOSF问题的根本原因，并给出具体的优化方法和策略，期望对LOSF问题的研究和优化实践提供一定的理论指导。1、LOSF问题概述在互联网(尤其是移动互联网)、物联网、云计算、大数据等高速发展的大背景下，数据呈现爆炸式地增长。根据ID
1.（判断）答案：错缓冲区有两块:高速缓存区（物理存在）和磁盘缓存区（逻辑存在，实际是内存一块），都不在外存（硬盘）。 2.操作系统的功能：处理机管理（进程管理）、作业管理、存储管理、设备管理、文件管理。对程序的编译是编译应用程序来完成的。 3.答案：A 采用索引这种结构，逻辑上连续的文件可以存放在若干不连续的物理块中，但对于每个文件，在存储介质中除存储文件本身外，还要求系统另
Hint是Oracle数据库灵活性的体现。由于Hint具有最高的优先级，因此可以通过Hint使优化器根据用户的需要来生成指定的执行计划。Oracle的hint种类繁多，大致可以分为下面几类：优化方式和目标：如RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS、ALL_ROWS等。访问路径：如INDEX、FULL、CLUSTER、INDEX_FFS等。查询转换：如MERGE、USE_CONCAT、NO_E
索引的定义：是帮助MySql高速获取的数据结构，类比字典。详解：在数据之外数据库还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式应用（指向）数据。这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。 提高查找效率的原因：通过事先排好序，从而在查找时可以应用二分查找等高效率的算法。索引的存储形式：索引本身也很大，不可能存储在内存中，它是以文件的形式存储在磁盘上的。索引的类型
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2024-06-28 10:16:29
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# MySQL多级索引浅析
在现代的数据库管理系统中，索引扮演着至关重要的角色，它能够显著提高数据检索的效率。尤其是在处理海量数据时，索引的优势愈发显现。MySQL作为一种广受欢迎的开源数据库，支持多种类型的索引，其中“多级索引”是一个重要的概念。本文将深入探讨MySQL中的多级索引，结合代码示例和状态图，帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是多级索引？
*多级索引*指的是在数据库索引结
原创
2024-08-26 07:24:03
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# MySQL 多级索引的科普文章
在数据库管理系统中，索引是一种特殊的数据结构，用于提高数据检索的速度。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，提供了多种类型的索引，包括单级索引和多级索引。本文将聚焦于MySQL中的多级索引，并通过示例帮助您理解其工作原理。
### 什么是多级索引？
多级索引，顾名思义，是一种由多个层级组成的索引结构。它通常通过增加索引的层次来减少数据检索的范围，从而提
mysql高级特性：一、索引： 分类： 1、主键索引：设置为主键的列会创建主键索引，主键唯一非空 如果你给一个数据表字段设置为主键，呢么他会自动创建一个主键索引，在数据库中，索引分为主键索引（聚簇索引）和非主键索引（二级索引）， 他们之间的区别是：非主键索引的叶子节点存放的是主键的值，而主键索引的叶子节点存放的是整行数据。 任何二级索引的调用，都是先查询到叶子节点的主键值，然后再根据主键索引查询数
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2024-04-23 17:37:47
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今天要解决的问题：如何设计图书的多级分类问题？我们有很多的图书，图书有很多分类。比如：人文-》哲学-》宗教哲学等涉及的统计可能有：某个分类下所有图书的数量（包括子分类）；每个分类可能有上级分类和下级分类；什么是索引索引，我个人理解是一种对数据做了特殊结构处理的数据结构，它可以优化我们查找数据的速度。这些数据以一定数据结构的方式存在（如B树、哈希）。为什么使用索引当然是为了查询更快。好的设计是，我
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2024-06-26 12:17:56
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搜索引擎是互联网上的百科全书，借助它你可查找和过滤你想要的信息。任何一个搜索引擎，都有自己的一些技巧来准确的发现你想要的信息。你有必要理解一下搜 索引擎是如何工作的，看它是如何理解你的查询条件的。通过提供高级查询表单，或更准确的解释你的查询目标，或通过建议关键词和提示哪些是无效内容，高级别的搜索引擎通常会让你事半功倍。本文将向您介绍五个具有高级功能的搜索引擎。 1
通用
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2024-03-12 10:50:30
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redis最全详解-05-Redis缓存设计与性能优化多级缓存架构 缓存设计缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。造成缓存穿透的基本原因有两个：第一， 自身业务代码或者数据出现问题。第二， 一些恶意攻击、
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2024-06-27 11:16:24
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目录多级缓存架构缓存设计缓存穿透缓存失效(击穿)缓存雪崩热点缓存key重建优化缓存与数据库双写不一致开发规范与性能优化一、键值设计二、命令使用三、客户端使用多级缓存架构缓存设计缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。造
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2023-09-08 10:28:13
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多级缓存应用场景：我们知道redis的tps读写能力在10w/s左右，在大促或者双11场景，很多商品的访问高达百万千万级别，如果只使用redis缓存，是不能满足业务需要。缓存混合存在问题基于以上场景，我们需要使用多级缓存实现，利用本地缓存与redis缓存来实现：本地缓存 ，使用ehcache来实现，ehcache作为JVM级别的缓存，不能够保证分布式集群部署一致性，无法实现分布式场景下缓存共享；本
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2023-10-23 13:30:18
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