原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应…

原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应…

http://www.tamabc.com/article/85038.html 从MySQL Bug#67718浅谈B+树索引的分裂优化   原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills page…

浅谈oracle树状结构层级查询 oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常用到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的,虽然我是一个java程序开发者,我一直觉得只要精通数据库那么对于java开发你就成功了三分之一,本篇中主要介绍start with...connect by prior .order by .sys_connect_by_path. 概要:树状结构通常由根节点.父节点.子节点和叶节点组成,简单来说,一张表中存在两个字段,dept_id,par…

浅谈oracle树状结构层级查询 oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常用到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的,虽然我是一个java程序开发者,我一直觉得只要精通数据库那么对于java开发你就成功了三分之一,本篇中主要介绍start with...connect by prior .order by .sys_connect_by_path. 浅谈oracle树状结构层级查询的博客地址是 浅谈oracle树状结构层级查询之start with ....…

浅谈Trie树(字典树)         Trie树(字典树) 一.引入 字典是干啥的?查找字的. 字典树自然也是起查找作用的.查找的是啥?单词. 看以下几个题: 1.给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过. 答:简单!map,短小精悍. 好.下一个 2.给出n个单词和m个询问,每次询问一个前缀,回答询问是多少个单词的前缀. 答:map,把每个单词拆开. judge:n<=200000,TLE! 这就需要一种高级数据结构——Trie树(字典树) 二.原理 在本…

前端性能优化--为什么DOM操作慢?   作为一个前端,不能不考虑性能问题.对于大多数前端来说,性能优化的方法可能包括以下这些: 减少HTTP请求(合并css.js,雪碧图/base64图片) 压缩(css.js.图片皆可压缩) 样式表放头部,脚本放底部 使用CDN(这部分,不少前端都不用考虑,负责发布的兄弟可能会负责搞好) 缓存…… 等等…… 有兴趣的同学,可以自行搜索雅虎关于前端优化的十四条规则.但这些规则当中,有多少是需要前端工程师付诸实践的?就我来说,CDN.缓存的设置,就是不需要我去关…

数据库中B+树索引的分裂并不总是从页的中间记录开始,这样可能会导致空间的浪费,例如下面的记录: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 插入式根据自增顺序进行的,若这时插入10这条记录后需要进行页的分裂操作,那么根据B+树对半分裂的规则,会将记录5作为分裂点记录,分裂后得到下面两个页: P1: 1, 2, 3, 4 P2: 5, 6, 7, 8, 9, 10 然而由于插入是顺序的,P1这个页中将不再会有记录被插入,从而导致空间的浪费,而P2又会再次分裂.那么如何优化? InnoDB存…

出自:https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足…

背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查…

Mysql三剑客系列书籍: 大佬推荐 首先推荐<高性能 MySQL>,这本书是 MySQL 领域的经典之作,拥有广泛的影响力.不但适合数据库管理员(DBA)阅读,也适合开发人员参考学习.不管是数据库新手还是专家,都能从本书中有所收获. 其次如果你对 MySQL 的内部原理有兴趣的话,可以看一下这本书<MySQL 技术内幕:InnoDB 存储引擎>.当然,还有官网的MySQL Internals Manual . 另外个人认为数据库的索引设计和优化也是非常关键的,所以推荐另一本书&l…

B树即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如:        B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字:如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的…

锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB(被InnoDB取代) 有 有 锁的分类 表锁:开销小,加锁快,不会死锁,粒度大,冲突率高,并发低. 行锁:开销大,加锁慢,会死锁,粒度小,冲突率低,并发高. 页锁:处于表锁和行锁之间,会死锁. 锁的适用场景 表锁:更适用于查询为主,按少量索引条件更新. 行锁:更适用于大量按索引并发更新少量不同数据,同时又有并发查询. MyISAM表锁 查看锁争用相关参数:show status like 'table%'; Tabl…

所谓Huffman树,就是叶子结点带权的\(K\)叉树,假设每个叶子的权值为\(v\),到根的距离为\(dep\),那么最小化\(\sum v_i*dep_i\)就是\(Huffman\)树的拿手好戏. 为了最小化这个值,显然我们应该尽量让权值大的叶子深度浅,合并果子就是一个典型\(2\)叉\(Huffman\)树问题. 那么对于\(k\)叉\(Huffman\)树呢? 我们以\(3\)叉\(Huffman\)树为例,有这么\(6\)个数:\(1,2,3,5,8,9\) 按照合并果子这题的思路,…

本文章转自洛谷 原作者: _皎月半洒花 一.简介线段树 ps: _此处以询问区间和为例.实际上线段树可以处理很多符合结合律的操作.(比如说加法,a[1]+a[2]+a[3]+a[4]=(a[1]+a[2])+(a[3]+a[4])) 线段树之所以称为“树”,是因为其具有树的结构特性.线段树由于本身是专门用来处理区间问题的(包括RMQ.RSQ问题等. 图片来源于互联网. 对于每一个子节点而言,都表示整个序列中的一段子区间:对于每个叶子节点而言,都表示序列中的单个元素信息:子节点不断向自己的父亲节点…

接上一篇内容,InnoDB 的作者想到一种更灵活的方式来管理所有目录项,是什么? 一.目录项记录页 其实这些用户目录项与用户记录很像,只是目录项中的两个列记录的是主键和页号而已,那么就可以复用之前存储用户记录的数据页来存储目录项. 为了区分用户记录和目录项,仍然使用 record_type 这个属性,当值为 1 时,表示目录项记录,再来复习一遍: 0:普通用户记录 1:目录项记录 2:Infimum 记录 3:Supremum 记录 现在把目录项放到一个新页中,就变成了这样: 目录项记录 rec…

定义:又称字典树,单词查找树或者前缀树,是一种用于快速检索的多叉树结构, 如英文字母的字典树是一个26叉树,数字的字典树是一个10叉树. 核心思想:是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 三个基本性质: 1. 根结点不包含字符,除根结点外每一个结点都只包含一个字符. 2. 从根结点到某一结点,路径上经过的字符连接起来,为该结点对应的字符串. 3. 每个结点的所有子结点包含的字符都不相同. 优点:利用字符串的公共前缀来节约存储空间,最大限度地减少无谓的字符串比…

      Trie树(字典树) 一.引入 字典是干啥的?查找字的. 字典树自然也是起查找作用的.查找的是啥?单词. 看以下几个题: 1.给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过. 答:简单!map,短小精悍. 好.下一个 2.给出n个单词和m个询问,每次询问一个前缀,回答询问是多少个单词的前缀. 答:map,把每个单词拆开. judge:n<=200000,TLE! 这就需要一种高级数据结构——Trie树(字典树) 二.原理 在本篇文章中,假设所有单词都只由小…

原文地址:https://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGold/p/6290732.html Trie树(字典树) 一.引入 字典是干啥的?查找字的. 字典树自然也是起查找作用的.查找的是啥?单词. 看以下几个题: 1.给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过. 答:简单!map,短小精悍. 好.下一个 2.给出n个单词和m个询问,每次询问一个前缀,回答询问是多少个单词的前缀. 答:map,把每个单词拆开. judge:n<=2000…

treap树是一种平衡树,它有平衡树的性质,满足堆的性质,是二叉搜索树,但是我们需要维护他 为什么满足堆的性质?因为每个节点还有一个随机权值,按照随机权值维持这个堆(树),可以用O(logn)的复杂度维护他.树的期望深度是log n. 平衡树是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树.权值:右儿子大于爸爸大于左儿子. 那么如何维护他呢? 我们来看看维护treap树的几个操作. 1.左旋右旋: 旋转是什么?看图: 把父亲和他左(右)儿子及其各子树调换(…

Trie树,也叫字典树.顾名思义,它就是一个字典 字典是干什么的?查找单词!(英文字典哦) 个人认为字典树这个名字起得特别好,因为它真的跟字典特别像,一会r你就知道了. 注:trie的中文翻译就是单词查找树 一.引入 先来看一个题: 给你n个单词构成一个字典,再给你一个单词,问此单词在字典中有没有出现. 简单,暴力! 时间复杂度:n*单词长度 再来看一个题: 给你n个单词构成一个字典,再给你m个单词,问这m个单词在字典中有没有出现. 再暴力! 时间复杂度:n*单词长度+m*n*单词长度 n≤1e…

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); ,),,); create table t1 as select * from t; create table t2 as select * from t; create index ind_t2_id on t2(id); lottu=# analyze t1; A…

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); insert into t select generate_series(1,10000),'lottu'||generate_series(1,10000); create table t1 as select * from t; create table t2 a…

今天我们说说线段树. 我个人还是非常欣赏这种数据结构的.(逃)因为它足够优美,有递归结构,有左子树和右子树,还有二分的思想. emm这个文章打算自用,就不写那些基本的操作了... 1° 简单的懒标记(仅含加法) 当我们进行区间修改(比如同时加上一个数)时,我们现在也许暂时不用它,可以当需要用的时候再改.这个时候我们就需要做个标记,这个标记就是懒标记,$lazy$.如果在后续的指令中需要从p向下递归,我们这时候检查它是否有标记.若有,就按照标记更新两个子节点,同时为子节点增加标记,清除p的标记.…

定义:又称字典树,单词查找树或者前缀树,是一种用于高速检索的多叉树结构. 如英文字母的字典树是一个26叉树,数字的字典树是一个10叉树. 核心思想:是空间换时间.利用字符串的公共前缀来减少查询时间的开销以达到提高效率的目的. 三个基本性质: 1. 根结点不包括字符,除根结点外每个结点都仅仅包括一个字符. 2. 从根结点到某一结点,路径上经过的字符连接起来,为该结点相应的字符串. 3. 每一个结点的全部子结点包括的字符都不同样. 长处:利用字符串的公共前缀来节约存储空间,最大限度地降低无谓的字符串…

众所周知,线段树是algo中很重要的一项! 一.简介 线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点. 使用线段树可以快速的查找某一个节点在若干条线段中出现的次数,时间复杂度为O(logN).而未优化的空间复杂度为2N,实际应用时一般还要开4N的数组以免越界,因此有时需要离散化让空间压缩. 二.用途 单点 : 查询(query)修改(add,mul) 区间 : 查询(区间和),修改,最大值(max),最小值(min). 三. 实现方式…

树形$dp$利器——"$fake$"树(虚树$qwq$)  前置知识: $1.$$dfs$序 $2.$倍增法或者树链剖分求$lca$  问题引入: 在许多的树形动规中,很多时候点特别多,而又有一些毒瘤操作,导致很多时候,原本优秀的算法变得很鸡肋,而虚树就是解决这种问题的一把利器 那让我们来看一道例题: 洛谷P2495 [sdoi2011]消耗战 一句话题意:给定一棵$n$个节点的树,$m$次询问,每次给出几个点,要你删除若干条边使得这些点不和根节点联通 我们看到数据范围: $n<…

\(\;\) 本文是作者学习<算法竞赛进阶指南>的所得,有些语言是摘自其中. \(\;\) 基础知识 定义 \(\;\) 字典树(Trie):是一种支持字符串查询的多叉树结构.其中的每个节点,都有字符指针,指向了它的若干个儿子. 如图: \(\;\) 空间复杂度 \(\;\) \(O(NC)\) 其中\(N\)是节点个数,\(C\)是字符集的大小. \(\;\) Insert \(\;\) 找到这个字符串在Trie中的最大前缀,把前缀后面的部分插到这个节点的后面 code void Inser…

上一篇<详解 WebRTC 传输安全机制:一文读懂 DTLS 协议>详细阐述了 DTLS.本文将结合 DTLS 开发中遇到的问题,详细解读 DTLS 的一些基础概念以及 Fragment 的机制,并进一步深究 DTLS 协议. 作者|泰一 审校|进学.莫战 前言 最近在做 J 和 G 这两套 RTC 系统的 DTLS-SRTP 握手加密工作,要求使用 CA 机构颁发的证书.在本机调试的过程中发现:G 系统使用 CA 证书,DTLS 握手成功,而 J 系统则握手失败. 经过几番调试与分析,定位到…

引言 今天我们来谈一下Android中布局优化常用的一些手段.官方给出了3种优化方案,分别是</include>.</viewstub>.</merge>标签,下面我们就来介绍这些标签. include标签 include标签能够重用布局文件,我们在开发中经常有一些布局是通用的,比如每一个页面的头部和尾部,我们可以将其分离到独立的文件中,然后在需要的界面使用include进行嵌入即可.下面我们通过一个示例来看一下include标签的使用.示例如下: <?xml v…