https://zhuanlan.zhihu.com/p/449555826?utm_source=weibo&utm_medium=social&utm_oi=27124941455360&utm_content=snapshot 导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引
1导读 本文花了比较多的时间梳理了InnoDB page的结构以及对应的分裂测试，其中测试部分大部分是参考了叶老师在《InnoDB表聚集索引层什么时候发生变化》一文中使用的方法，其次，本文中的测试工具用到了如下两个工具： innblock：https://github.com/gaopengcarl
KingbaseES数据库结构 [kingbase@postgresV8]$ tree -LP2data/.├── data│ ├── base # 存储用户创建的数据库文件及隶属于用户数据库的所有关系.比如表、索引...│ ├── current_logfiles. # 记录当前被日志收集器写入的
https://zhuanlan.zhihu.com/p/261115166 Percolator - 分布式事务的理解与分析 概述 一个web页面能不能被Google搜索到，取决于它是否被Google抓取并存入了它的倒排索引。Google管理着万亿级别的倒排索引，并且每天都有着几十亿级别的数据更新
overview TiFlash 是 TiDB HTAP 形态的关键组件，它是 TiKV 的列存扩展，在提供了良好的隔离性的同时，也兼顾了强一致性。列存副本通过 Raft Learner 协议异步复制，但是在读取的时候通过 Raft 校对索引配合 MVCC 的方式获得 Snapshot Isolat
金仓数据库KingbaseES表空间定义 金仓数据库KingbaseES中的表空间允许在文件系统里定义那些代表数据库对象的文件存放位置，比如表和索引等。一旦表空间被创建，那么就可以在创建数据库对象时通过名称来引用他。 一个数据库可以有一个或多个表空间，创建数据库时自动创建系统表空间sys_defau
TiFlash 是 TiDB HTAP 形态的关键组件，它是 TiKV 的列存扩展，在提供了良好的隔离性的同时，也兼顾了强一致性。列存副本通过 Raft Learner 协议异步复制，但是在读取的时候通过 Raft 校对索引配合 MVCC 的方式获得 Snapshot Isolation 的一致性隔
https://cn.pingcap.com/blog/percolator-and-txn 本文先概括的讲一下 Google Percolator 的大致流程。Percolator 是 Google 的上一代分布式事务解决方案，构建在 BigTable 之上，在 Google 内部 用于网页索引更
https://www.jianshu.com/p/d5ee4dca66d8 TiDB概览 先来一段官网的描述 TiDB server：无状态SQL解析层，支持二级索引，在线ddl,兼容MySQL协议，数据转储SQL输入->解析语法树（AST）->逻辑计划分析->执行计划优化->cost-base
目录 数组数组定义方法数组包括的数据类型获取数组长度读取某下标赋值 数组遍历数组切片数组替换删除数组追加数组中的元素从函数返回数组加法传参运算乘法传参运算 数组排序算法冒泡排序直接选择排序反转排序 数组 数组中可以存放多个值（bash 只支持一维数组）数组元素的索引从0开始数组在括号内指定数组的值，
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tidb-limitations 本文会将详细描述 TiDB 中常见的使用限制，包括：标识符长度，最大支持的数据库、表、索引、分区表、序列等的个数。 标识符长度限制 标识符类型最大长度（字符） Database 64 T
一：基础的函数组成 ’’‘Series.str.contains（pat，case = True，flags = 0，na = nan，regex = True)’’'测试pattern或regex是否包含在Series或Index的字符串中。 返回布尔值系列或索引，具体取决于给定模式或正则表达式是
一：导入案例数据及X-MIND 二：实例 2.1 显示摘要信息 2.2显示描述性统计信息 2.3显示 前后n行 2.4显示索引、列信息 2.5显示每列的数据类型
选择排序原理介绍 选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，其实现原理如下： 遍历待排序数组，从第一个元素开始。 假设当前遍历的元素为最小值，将其索引保存为最小值索引（minIndex）。 在剩余的未排序部分中，找到比当前最小值还要小的元素，并更新最小值索引。 在遍历结束后，将找
在笔者上篇文章`《驱动开发：内核扫描SSDT挂钩状态》`中简单介绍了如何扫描被挂钩的SSDT函数，并简单介绍了如何解析导出表，本章将继续延申PE导出表的解析，实现一系列灵活的解析如通过传入函数名解析出函数的RVA偏移，ID索引，Index下标等参数，并将其封装为可直接使用的函数，以在后期需要时可以被直接引用，同样为了节约篇幅本章中的`LoadKernelFile()`内存映射函数如需要使用请去前一
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix） Python Numpy 切片和索引（高级索引、布尔索引、花式索引） Python NumPy 广播(Broadcast) 张量（Tensor）：Tensor = multi-dimensional array
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix） Python Numpy 切片和索引（高级索引、布尔索引、花式索引） Python NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方
看了还不懂b+tree的本质就来打我 数据检索系列视频 大家好，我是蓝胖子。 今天我们来看看b+tree这种数据结构，我们知道数据库的索引就是由b+tree实现，那么这种结构究竟为什么适合磁盘呢，它又有哪些缺点呢？ 我将不会对b+tree的一些定义做过多的讲解，因为这些东西网上一大推，关键还是要抓住
# es mysql 适用场景对比 ## 问题一 ### 全文检索毫无疑问直接上es，那么除了这种场景，什么时候该选es？为啥mysql不行？ #### 对枚举字段的搜索 mysql创建索引的原则是对于那些区别度高字段建立索引，区别度越高的索引，在数据量大的情况下，索引效果越好。 因为mysql建立
《MongoDB实战》笔记 第一章 为现代Web而生的数据库 特性 mongodb适合做水平扩展的数据库。 mongodb把文档组织成集合，无schema。 索引 mongodb的二级索引是B树实现。 每个集合最多可以创建64个索引， 副本集 mongodb通过副本集（replication set
