BTree

点击上方 “ 码农沉思录 ” ，选择“设为星标” 优质文章，及时送达 日常在CURD的过程中，都避免不了跟数据库打交道，大多数业务都离不开数据库表的设计和SQL的编写，那如何让你编写的SQL语句性能更优呢？ 先来整体看下MySQL逻辑架构图： MySQL整体逻辑架构图可以分为Server和存储引擎层。 Server层： Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），以及存储过程、触发器、视图等跨存储引擎的实现也在这一层来实现。 连接器：负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。 分析器：SQL词法分析，SQL语法分析 优化器：索引选择，选择一个执行效率高的，生成执行计划 执行器：操作引擎，返回执行结果 ... 查询缓存：执行SQL语句之前，先查缓存，缓存结果可能是以key-value对方式存储的，key 是查询的语句，value 是查询的结果。 存储引擎层： 负责数据的存储和提取，是一种插件式的架构方式。支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。MySQL 5.5.5版本开始默认存储引擎是 InnoDB，也是目前常用的存储引擎。 今天我们来看下详细看下优化器里的执行计划如何分析，要分析一个 SQL 的执行效率，就要会看执行计划，根据执行计划优化 SQL，使其能达到高效查询的目的。

基础规范 表存储引擎必须使用 InnoDB 表字符集默认使用 utf8 ，必要时候使用 utf8mb4 说明： 1）通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节 2）`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集，有存储 4 字节例如表情符号时，使用它 禁止使用存储过程，视图，触发器，Event 说明： 1）对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层 2）调试，排错，迁移都比较困难，扩展性、移植性较差 禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径 禁止在线上环境做数据库压力测试 测试，开发，线上数据库环境必须隔离 ​ 命名规范 库名与应用名称尽量一致。 表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只 出现数字。 说明：MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。 正例：`aliyun_admin`，`rdc_config`，`level3_name` 反例：`AliyunAdmin`，`rdcConfig`，`level_3_name` 库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过 32 字符 说明： tmp ， wushan 谁知道这些库是干嘛的 禁用保留字，如 desc 、

今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题（终于可以装X了）。 看了他的需求描述，大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能，然后存储人物的特征，再扫脸比对。可是我不会啊。。。 不过，作为一个宠粉的暖男，别说有困难就是没困难制造困难也要上，既然人家这么真诚的咨询，说明我还是有被需要的价值，不会那就帮着查查资料吧！没想到还有意外的收获~ 看完他的境遇，忽然想起自己当年做毕设时那无助的样子，是何等的相似。每每看到有这样的咨询，能帮的我都尽自己最大努力帮，毕竟都是这么走过来的。 人脸识别SDK 人脸识别 技术是很复杂的，自己用 Java 手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！ 找了一圈发现一个免费的人脸识别SDK： ArcSoft :，地址： https://ai.arcsoft.com.cn 。 官网首页 -> 右上角开发者中心 -> 选择“人脸识别” -> 添加SDK ，会生成 APPID 、 SDK KEY 后续会用到，根据需要选择不同的环境（ 本文基于 windows环境 ），然后下载 SDK 是一个压缩包。 Java项目搭建 终于在我的苦苦搜寻之下终于，找到一个 ArcSoft 的 Java版本 Demo，开源真是一件美好的事情，话不多说开干！ 1、下载demo项目 github地址： https://github.com

Java技术栈 www.javastack.cn 关注阅读更多优质文章 作者：小小木的博客 www.cnblogs.com/wyc1994666/p/10831039.html 开门见山，直接上图，下面的思维导图即是现在要讲的内容，可以先有个印象～ 常见索引类型(实现层面) 索引种类(应用层面) 聚簇索引与非聚簇索引 覆盖索引 最佳索引使用策略 1.常见索引类型(实现层面) 首先不谈Mysql怎么实现索引的,先马后炮一下,如果让我们来设计数据库的索引，该怎么设计？ 我们首先思考一下索引到底想达到什么效果？其实就是想能够实现 快速查找 数据的策略，所以索引的实现本质上就是一个 查找算法 。 但是跟普通的查找有所不同，因为我们的数据有一下特征： 1.存储的数据是非常非常多的 2.并且还不断的动态变化 所以实现索引时需要考虑到这两个特点。我们需要找一个最合适的数据结构算法来实现查找功能。 下面一起看下常见的查找策略，如下图： 由于前面说的两个特点我们首先排除静态查找的算法。 至于查找树，我们有二叉树和多叉树两种选择： 二叉树 ：如果先泽二叉树的话，由于我们的数据量庞大，二叉树的深度会变得非常大，我们的索引树会变成参天大树，每次查询会导致很多磁盘IO。 多叉树 ：多叉树解决了了树的深度大的问题，那么我们到底选择B树还是B+树呢？ B树 摘自维基百科 https://zh.wikipedia

前几天下班回到家后正在处理一个白天没解决的bug，厕所突然传来对象的声音： 对象：xx，你有《时间简史》吗？ 我：我去！妹子，你这啥癖好啊，我有时间也不会去捡屎啊！ 对象：...人家说的是霍金的科普著作《时间简史》，是一本书啦！ 我：哦，那我没有... 对象：人家想看诶，你明天帮我去图书馆借一本吧... 我：我明天还要改... 对象：你是不是不爱我了，分手！ 我：我一大早就去~   第二天一大早我就到了图书馆，刚进门就看到一个索引牌，标识着不同楼层的功能，这样我很快能定位到我要找的目标所在的楼层了。      我到楼上后又看到每排的书架上又对书的分类进行了细分，这样我能更快的定位到我要找的书具体在哪个书架！   并且每个楼层都有一台查询终端，输入书名就能查到对应的唯一标识“索书号”，类似于P159-49/164这样的一个编码，书架上的书都是按照这个编码进行排序的！有了这个编码再去对应的书架上，很快就能找到对应的书在书架的具体位置了。      不到十分钟，我就从图书馆借好书出来了。   这么大的图书馆，我为什么能在这么短的时间内找到我要的书？如果这些书是杂乱无章的堆放，或者没有任何标识的放在书架，我还能这么快的找到吗？   这不禁让我想到了我们开发中用到的数据库，图书馆的书就类似我们数据表中的数据，楼层索引牌、书架分类标识、索书号就类似我们查找数据的索引。  

作者：字节跳动技术团队 技术架构团队来源：字节跳动技术团队 【责任编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】 https://database.51cto.com/art/202012/633379.htm 一、图状结构数据广泛存在 字节跳动的所有产品的大部分业务数据，几乎都可以归入到以下三种： 用户信息、用户和用户的关系(关注、好友等); 内容(视频、文章、广告等); 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。 这三种数据关联在一起，形成图状(Graph)结构数据。 为了满足 social graph 的在线增删改查场景，字节跳动自研了分布式图存储系统——ByteGraph。针对上述图状结构数据，ByteGraph 支持有向属性图数据模型，支持 Gremlin 查询语言，支持灵活丰富的写入和查询接口，读写吞吐可扩展到千万 QPS，延迟毫秒级。目前，ByteGraph 支持了头条、抖音、 TikTok、西瓜、火山等几乎字节跳动全部产品线，遍布全球机房。在这篇文章中，将从适用场景、内部架构、关键问题分析几个方面作深入介绍。 ByteGraph 主要用于在线 OLTP 场景，而在离线场景下，图数据的分析和计算需求也逐渐显现。2019 年年初，Gartner 数据与分析峰会上将图列为 2019 年十大数据和分析趋势之一，预计全球图分析应用将以每年 100% 的速度迅猛增长

什么是mysql? 如果你的回答是关系型数据库，那就会显得有些浅薄。我们平时工作中肯定会用到mysql,但是谈到mysql,就不能只说增删改查。 接下来我们从另一个角度认识一下mysql(其实不仅仅是mysql,对于任何一个产品、服务，我们都应该有一个抽象化的架构，而不能局限于这个产品的某一个区域) mysql的逻辑分层 连接层：提供客户端的连接功能和权限认证, 服务层： 提供用户使用的接口（curd,主从配置,数据备份等） sql优化器（mysql query optimizer） # 联合索引 a b c select * from table1 where a=xxx and c=xxx and b=xxx； #经过优化器优化后可以使用索引， 复制代码 引擎层 :提供存储数据的方式（innodb myisam archive ,memory,csv,federated ），Mysql在V5.1之前默认存储引擎是MyISAM；在此之后默认存储引擎是InnoDB，myisam 和innodb的区别：https://segmentfault.com/a/1190000021995700 mysql> show engines -> ; +--------------------+---------+------------------------------------------

点击上方 " 程序员小乐 "关注, 星标或置顶一起成长 每天凌晨00点00分, 第一时间与你相约 每日英文 A single hand that wipes tears during failures is much better than countless hands that come together to clap on success. 失败时有人伸出一只手来为你擦泪，会好过成功时无数人伸手为你鼓掌。 每日掏心 话 当看破一切的时候才知道，其实失去比拥有更踏实。 来自：NebulaGraph | 责编：乐乐 链接：my.oschina.net/u/4169309/blog/3216614 程序员小乐(ID:study_tech) 第 826 次推文 图片来自百度 往日回顾： Google 出品的 Java 编码规范，强烈推荐，权威又科学！ 正文 之前有过一次面试，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？ 索引是什么？ 数据库索引，是数据库管理系统(DBMS)中一个排序的数据结构，它可以对数据库表中一列或多列的值进行排序，以协助更加快速的访问数据库表中特定的数据。通俗的说，我们可以把数据库索引比做是一本书前面的目录，它能加快数据库的查询速度。 为什么需要索引？ 思考：如何在一个图书馆中找到一本书

作者：是虎子呀 https://my.oschina.net/u/4062805/blog/3216265 之前有过一次面试，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？ 索引是什么？ 数据库索引，是数据库管理系统(DBMS)中一个排序的数据结构，它可以对数据库表中一列或多列的值进行排序，以协助更加快速的访问数据库表中特定的数据。通俗的说，我们可以把数据库索引比做是一本书前面的目录，它能加快数据库的查询速度。 为什么需要索引？ 思考：如何在一个图书馆中找到一本书？设想一下，假如在图书馆中没有其他辅助手段，只能一条道走到黑，一本书一本书的找，经过3个小时的连续查找，终于找到了你需要看的那本书，但此时天都黑了。 为了避免这样的事情，每个图书馆才都配备了一套图书馆管理系统，大家要找书籍的话，先在系统上查找到书籍所在的房屋编号、图书架编号还有书在图书架几层的那个方位，然后就可以直接大摇大摆的去取书了，就可以很快速的找到我们所需要的书籍。索引就是这个原理，它可以帮助我们快速的检索数据。 一般的应用系统对数据库的操作，遇到最多、最容易出问题是一些复杂的查询操作，当数据库中数据量很大时，查找数据就会变得很慢，这样就很影响整个应用系统的效率，我们就可以使用索引来提高数据库的查询效率。 B-Tree和B+Tree

一面 osi七层网络模型，五层网络模型，每次层分别有哪些协议 死锁产生的条件， 以及如何避免死锁，银行家算法，产生死锁后如何解决 如何判断链表有环 虚拟机类加载机制，双亲委派模型，以及为什么要实现双亲委派模型 虚拟机调优参数 拆箱装箱的原理 JVM垃圾回收算法 CMS G1 hashset和hashmap的区别，haspmap的底层实现put操作，扩容机制，currenthashmap如何解决线程安全,1.7版本以及1.8版本的不同 md5加密的原理 有多少种方法可以让线程阻塞，能说多少说多少 synchronized和reetrantlock锁 AQS同步器框架，countdowmlatch，cyclebarrier，semaphore，读写锁 二面 B-Tree索引，myisam和innodb中索引的区别 BIO和NIO的应用场景 讲讲threadlocal 数据库隔离级别，每层级别分别用什么方法实现，三级封锁协议,共享锁排它锁，mvcc多版本并发控制协议，间隙锁 数据库索引？B+树？为什么要建索引？什么样的字段需要建索引，建索引的时候一般考虑什么？索引会不会使插入、删除作效率变低，怎么解决？ 数据库表怎么设计的？数据库范式？设计的过程中需要注意什么？ 共享锁与非共享锁、一个事务锁住了一条数据，另一个事务能查吗？ Spring bean的生命周期？默认创建的模式是什么