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44-B+树_MySQL数据库索引是如何实现的

阅读数:96次 2019-08-10
字数统计: 4.6k字   |   阅读时长: 16分

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  1. 1. 前言
  2. 2. 算法解析
    1. 2.1. 1. 解决问题的前提是定义清楚问题
    2. 2.2. 2. 尝试用学过的数据结构解决这个问题
    3. 2.3. 3. 改造二叉查找树来解决这个问题
  3. 3. 总结引申
  4. 4. 思考
  5. 5. 扩展

Author: haoransun
Wechat: SHR—97

学习来源:极客时间-算法之美,本人购买课程后依据图文讲解汇总成个人见解。

前言

作为一个软件开发工程师,你对数据库肯定再熟悉不过了。作为主流的数据存储系统,它在我们的业务开发中,有着举足轻重的地位。在工作中,为了加速数据库中数据的查找速度,我们常用的处理思路是,对表中数据创建索引。那你是否思考过,数据库索引是如何实现的呢?底层使用的是什么数据结构和算法呢?

算法解析

思考的过程比结论更重要。

1. 解决问题的前提是定义清楚问题

如何定义清楚问题呢?除了对问题进行详细的调研,还有一个办法,那就是,通过对一些模糊的需求进行假设,来限定要解决的问题的范围。

如果你对数据库的操作非常了解,针对我们现在这个问题,你就能把索引的需求定义得非常清楚。但是,对于大部分软件工程师来说,我们可能只了解一小部分常用的 SQL 语句,所以,这里我们假设要解决的问题,只包含这样两个常用的需求:

  • 根据某个值查找数据,比如 select * from user where id=1234;

  • 根据区间值来查找某些数据,比如 select * from user where id > 1234 and id < 2345。

除了这些功能性需求之外,这种问题往往还会涉及一些非功能性需求,比如安全、性能、用户体验等等。限于专栏要讨论的主要是数据结构和算法,对于非功能性需求,我们着重考虑性能方面的需求。性能方面的需求,我们主要考察时间和空间两方面,也就是执行效率和存储空间。

在执行效率方面,我们希望通过索引,查询数据的效率尽可能的高;在存储空间方面,我们希望索引不要消耗太多的内存空间。

2. 尝试用学过的数据结构解决这个问题

问题的需求大致定义清楚了,我们现在回想一下,能否利用已经学习过的数据结构解决这个问题呢?支持快速查询、插入等操作的动态数据结构,我们已经学习过散列表、平衡二叉查找树、跳表。

我们先来看散列表。散列表的查询性能很好,时间复杂度是 O(1)。但是,散列表不能支持按照区间快速查找数据。所以,散列表不能满足我们的需求。

我们再来看平衡二叉查找树。尽管平衡二叉查找树查询的性能也很高,时间复杂度是 O(logn)。而且,对树进行中序遍历,我们还可以得到一个从小到大有序的数据序列,但这仍然不足以支持按照区间快速查找数据。

我们再来看跳表。跳表是在链表之上加上多层索引构成的。它支持快速地插入、查找、删除数据,对应的时间复杂度是 O(logn)。并且,跳表也支持按照区间快速地查找数据。我们只需要定位到区间起点值对应在链表中的结点,然后从这个结点开始,顺序遍历链表,直到区间终点对应的结点为止,这期间遍历得到的数据就是满足区间值的数据。

这样看来,跳表是可以解决这个问题。实际上,数据库索引所用到的数据结构跟跳表非常相似,叫作 B+ 树。不过,它是通过二叉查找树演化过来的,而非跳表。为了给你还原发明 B+ 树的整个思考过程,所以,接下来,还会再从二叉查找树讲起,看它是如何一步一步被改造成 B+ 树的。

3. 改造二叉查找树来解决这个问题

为了让二叉查找树支持按照区间来查找数据,我们可以对它进行这样的改造:树中的节点并不存储数据本身,而是只是作为索引。除此之外,我们把每个叶子节点串在一条链表上,链表中的数据是从小到大有序的。经过改造之后的二叉树,就像图中这样,看起来是不是很像跳表呢?

改造之后,如果我们要求某个区间的数据。我们只需要拿区间的起始值,在树中进行查找,当查找到某个叶子节点之后,我们再顺着链表往后遍历,直到链表中的结点数据值大于区间的终止值为止。所有遍历到的数据,就是符合区间值的所有数据。

但是,我们要为几千万、上亿的数据构建索引,如果将索引存储在内存中,尽管内存访问的速度非常快,查询的效率非常高,但是,占用的内存会非常多。

比如,我们给一亿个数据构建二叉查找树索引,那索引中会包含大约 1 亿个节点,每个节点假设占用 16 个字节,那就需要大约 1GB 的内存空间。给一张表建立索引,我们需要 1GB 的内存空间。如果我们要给 10 张表建立索引,那对内存的需求是无法满足的。如何解决这个索引占用太多内存的问题呢?

我们可以借助时间换空间的思路,把索引存储在硬盘中,而非内存中。我们都知道,硬盘是一个非常慢速的存储设备。通常内存的访问速度是纳秒级别的,而磁盘访问的速度是毫秒级别的。读取同样大小的数据,从磁盘中读取花费的时间,是从内存中读取所花费时间的上万倍,甚至几十万倍。

这种将索引存储在硬盘中的方案,尽管减少了内存消耗,但是在数据查找的过程中,需要读取磁盘中的索引,因此数据查询效率就相应降低很多。

二叉查找树,经过改造之后,支持区间查找的功能就实现了。不过,为了节省内存,如果把树存储在硬盘中,那么每个节点的读取(或者访问),都对应一次磁盘 IO 操作。树的高度就等于每次查询数据时磁盘 IO 操作的次数。

我们前面讲到,比起内存读写操作,磁盘 IO 操作非常耗时,所以我们优化的重点就是尽量减少磁盘 IO 操作,也就是,尽量降低树的高度。那如何降低树的高度呢?

我们来看下,如果我们把索引构建成 m 叉树,高度是不是比二叉树要小呢?如图所示,给 16 个数据构建二叉树索引,树的高度是 4,查找一个数据,就需要 4 个磁盘 IO 操作(如果根节点存储在内存中,其他节点存储在磁盘中),如果对 16 个数据构建五叉树索引,那高度只有 2,查找一个数据,对应只需要 2 次磁盘操作。如果 m 叉树中的 m 是 100,那对一亿个数据构建索引,树的高度也只是 3,最多只要 3 次磁盘 IO 就能获取到数据。磁盘 IO 变少了,查找数据的效率也就提高了。

如果我们将 m 叉树实现 B+ 树索引,用代码实现出来,就是下面这个样子(假设我们给 int 类型的数据库字段添加索引,所以代码中的 keywords 是 int 类型的):

1
2
3
4
5
6
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24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
/**
* 这是B+树非叶子节点的定义。
*
* 假设keywords=[3, 5, 8, 10]
* 4个键值将数据分为5个区间:(-INF,3), [3,5), [5,8), [8,10), [10,INF)
* 5个区间分别对应:children[0]...children[4]
*
* m值是事先计算得到的,计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小:
* PAGE_SIZE = (m-1)*4[keywordss大小]+m*8[children大小]
*/
public class BPlusTreeNode {
public static int m = 5; // 5叉树
public int[] keywords = new int[m-1]; // 键值,用来划分数据区间
public BPlusTreeNode[] children = new BPlusTreeNode[m];//保存子节点指针
}

/**
* 这是B+树中叶子节点的定义。
*
* B+树中的叶子节点跟内部节点是不一样的,
* 叶子节点存储的是值,而非区间。
* 这个定义里,每个叶子节点存储3个数据行的键值及地址信息。
*
* k值是事先计算得到的,计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小:
* PAGE_SIZE = k*4[keyw..大小]+k*8[dataAd..大小]+8[prev大小]+8[next大小]
*/
public class BPlusTreeLeafNode {
public static int k = 3;
public int[] keywords = new int[k]; // 数据的键值
public long[] dataAddress = new long[k]; // 数据地址

public BPlusTreeLeafNode prev; // 这个结点在链表中的前驱结点
public BPlusTreeLeafNode next; // 这个结点在链表中的后继结点
}

稍微解释一下这段代码。

对于相同个数的数据构建 m 叉树索引,m 叉树中的 m 越大,那树的高度就越小,那 m 叉树中的 m 是不是越大越好呢?到底多大才最合适呢?

不管是内存中的数据,还是磁盘中的数据,操作系统都是按页(一页大小通常是 4KB,这个值可以通过 getconfig PAGE_SIZE 命令查看)来读取的,一次会读一页的数据。如果要读取的数据量超过一页的大小,就会触发多次 IO 操作。所以,我们在选择 m 大小的时候,要尽量让每个节点的大小等于一个页的大小。读取一个节点,只需要一次磁盘 IO 操作。

尽管索引可以提高数据库的查询效率,但是,作为一名开发工程师,你应该也知道,索引有利也有弊,它也会让写入数据的效率下降。这是为什么呢?

数据的写入过程,会涉及索引的更新,这是索引导致写入变慢的主要原因。

对于一个 B+ 树来说,m 值是根据页的大小事先计算好的,也就是说,每个节点最多只能有 m 个子节点。在往数据库中写入数据的过程中,这样就有可能使索引中某些节点的子节点个数超过 m,这个节点的大小超过了一个页的大小,读取这样一个节点,就会导致多次磁盘 IO 操作。我们该如何解决这个问题呢?

实际上,处理思路并不复杂。我们只需要将这个节点分裂成两个节点。但是,节点分裂之后,其上层父节点的子节点个数就有可能超过 m 个。不过这也没关系,我们可以用同样的方法,将父节点也分裂成两个节点。这种级联反应会从下往上,一直影响到根节点。这个分裂过程,你可以结合着下面这个图一块看,会更容易理解(图中的 B+ 树是一个三叉树。我们限定叶子节点中,数据的个数超过 2 个就分裂节点;非叶子节点中,子节点的个数超过 3 个就分裂节点)。

正是因为要时刻保证 B+ 树索引是一个 m 叉树,所以,索引的存在会导致数据库写入的速度降低。实际上,不光写入数据会变慢,删除数据也会变慢。这是为什么呢?

我们在删除某个数据的时候,也要对应的更新索引节点。这个处理思路有点类似跳表中删除数据的处理思路。频繁的数据删除,就会导致某些节点中,子节点的个数变得非常少,长此以往,如果每个节点的子节点都比较少,势必会影响索引的效率。

我们可以设置一个阈值。在 B+ 树中,这个阈值等于 m/2。如果某个节点的子节点个数小于 m/2,我们就将它跟相邻的兄弟节点合并。不过,合并之后节点的子节点个数有可能会超过 m。针对这种情况,我们可以借助插入数据时候的处理方法,再分裂节点。

文字描述不是很直观,我举了一个删除操作的例子,你可以对比着看下(图中的 B+ 树是一个五叉树。我们限定叶子节点中,数据的个数少于 2 个就合并节点;非叶子节点中,子节点的个数少于 3 个就合并节点。)。

数据库索引以及 B+ 树的由来,到此就讲完了。你有没有发现,B+ 树的结构和操作,跟跳表非常类似。理论上讲,对跳表稍加改造,也可以替代 B+ 树,作为数据库的索引实现的。

B+ 树发明于 1972 年,跳表发明于 1989 年,我们可以大胆猜想下,跳表的作者有可能就是受了 B+ 树的启发,才发明出跳表来的。不过,这个也无从考证了。

总结引申

今天,我们讲解了数据库索引实现,依赖的底层数据结构,B+ 树。它通过存储在磁盘的多叉树结构,做到了时间、空间的平衡,既保证了执行效率,又节省了内存。

前面的讲解中,为了一步一步详细地给你介绍 B+ 树的由来,内容看起来比较零散。为了方便你掌握和记忆,这里再总结一下 B+ 树的特点:

  • 每个节点中子节点的个数不能超过 m,也不能小于 m/2;

  • 根节点的子节点个数可以不超过 m/2,这是一个例外;

  • m 叉树只存储索引,并不真正存储数据,这个有点儿类似跳表;

  • 通过链表将叶子节点串联在一起,这样可以方便按区间查找;

  • 一般情况,根节点会被存储在内存中,其他节点存储在磁盘中。

除了 B+ 树,你可能还听说过 B 树、B- 树,我这里简单提一下。实际上,B- 树就是 B 树,英文翻译都是 B-Tree,这里的“-”并不是相对 B+ 树中的“+”,而只是一个连接符。这个很容易误解,所以我强调下。

而 B 树实际上是低级版的 B+ 树,或者说 B+ 树是 B 树的改进版。B 树跟 B+ 树的不同点主要集中在这几个地方:

  • B+ 树中的节点不存储数据,只是索引,而 B 树中的节点存储数据;

  • B 树中的叶子节点并不需要链表来串联。

就是说,B 树只是一个每个节点的子节点个数不能小于 m/2 的 m 叉树。

思考

1 B+ 树中,将叶子节点串起来的链表,是单链表还是双向链表?为什么?

2 我们对平衡二叉查找树进行改造,将叶子节点串在链表中,就支持了按照区间来查找数据。我们在散列表讲到,散列表也经常跟链表一块使用,如果我们把散列表中的结点,也用链表串起来,能否支持按照区间查找数据呢?

回答:

1
第一题: 对于B+tree叶子节点,是用双向链表还是用单链表,得从具体的场景思考。我想,大部分同学在开发中遇到的数据库查询,都遇到过升序或降序问题,即类似这样的sql: select name,age, … from where uid > startValue and uid < endValue order by uid asc(或者desc),此时,数据底层实现有两种做法:

1)保证查出来的数据就是用户想要的顺序

2)不保证查出来的数据的有序性,查出来之后再排序

以上两种方案,不加思考,肯定选第一种,因为第二种做法浪费了时间(如果选用内存排序,还是考虑数据的量级)。那如何能保证查询出来的数据就是有序的呢?单链表肯定做不到,只能从头往后遍历,再想想,只能选择双向链表了。此时,可能有的同学又问了:双向链表,多出来了一倍的指针,不是会多占用空间嘛? 答案是肯定的。可是,我们再细想下,数据库索引本身都已经在磁盘中了,对于磁盘来说,这点空间已经微不足道了,用这点空间换来时间肯定划算呀。顺便提一下:在实际工程应用中,双向链表应用的场景非常广泛,毕竟能大量减少链表的遍历时间

2
答案是「肯定的」

JDK中的LinkedHashMap为了能做到保持节点的顺序(插入顺序或者访问顺序),就是用双向链表将节点串起来的。

扩展

个人觉得B+tree理解起来真不难,抓住几个要点就可以了:

1. 理解二叉查找树

2. 理解二叉查找树会出现不平衡的问题(红黑树理解了,对于平衡性这个关键点就理解了)

3. 磁盘IO访问太耗时

4. 当然,链表知识跑不了 —— 别小瞧这个简单的数据结构,它是链式结构之母

5. 最后,要知道典型的应用场景:数据库的索引结构的设计

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    2022-06-15

    #人工智能#目标检测

  • 10-Harris和Shi-Tomas算法

    2022-06-06

    #人工智能#OpenCV

  • 9-角点特征

    2022-06-03

    #人工智能#OpenCV

  • 8-图像变换-傅里叶变换

    2022-05-29

    #人工智能#OpenCV

  • 7-模板匹配与霍夫变换

    2022-05-15

    #人工智能#OpenCV

  • 6-边缘检测

    2022-05-08

    #人工智能#OpenCV

  • 5-直方图

    2022-04-28

    #人工智能#OpenCV

  • 4-图像平滑

    2022-04-26

    #人工智能#OpenCV

  • 3-形态学操作

    2022-04-22

    #人工智能#OpenCV

  • 2-几何变换

    2022-04-20

    #人工智能#OpenCV

  • 1-图像的基础操作

    2022-04-18

    #人工智能#OpenCV

  • 0-OpenCV简介

    2022-04-15

    #人工智能#OpenCV

  • Ubuntu18.04下安装OpenCV3.4

    2022-04-01

    #人工智能#OpenCV

  • 后 R-CNN时代, Faster R-CNN、SSD、YOLO 各类变体统治下的目标检测综述:Faster R-CNN系列胜了吗?

    2022-03-28

    #人工智能#目标检测

  • SKLearn学习总结

    2022-03-20

    #人工智能#SkLearn

  • 详细了解PyCharm支持的4种Python Interpreter和配置方法

    2022-03-02

    #Tools

  • Pycharm远程连接

    2022-02-26

    #Tools

  • JupyterLab学习总结

    2022-02-19

    #Tools#人工智能

  • Anaconda学习总结

    2022-02-13

    #Tools#人工智能

  • Ubuntu下安装lrzsz工具

    2022-02-08

    #Tools

  • 13-RNN

    2022-02-05

    #人工智能

  • 12-加速深度学习的算法和硬件-讲座

    2022-01-10

    #人工智能

  • 11-深度学习硬件算力基础-GPU与TPU与英特尔神经棒

    2021-12-26

    #人工智能

  • 10-经典卷积神经网络架构案例分析

    2021-12-16

    #人工智能

  • 9-迁移学习与fine-tuning

    2021-12-11

    #人工智能

  • 8-CNNS in Practice-卷积神经网络工程实践技巧

    2021-11-28

    #人工智能

  • 7-训练神经网络-下

    2021-11-09

    #人工智能

  • 6-训练神经网络-上

    2021-11-05

    #人工智能

  • 5-可视化并理解卷积神经网络

    2021-10-25

    #人工智能

  • 4-Convolutional-Neural-Networks

    2021-10-18

    #人工智能

  • 3-神经网络与反向传播

    2021-10-10

    #人工智能

  • 2-损失函数和梯度下降

    2021-09-25

    #人工智能

  • 1-KNN&线性分类器

    2021-09-20

    #人工智能

  • 0-机器学习基础

    2021-09-15

    #人工智能

  • 入门人工智能算法工程师-先来碗毒鸡汤

    2021-07-30

    #人工智能

  • 3-如何高效阅读机器学习顶会论文

    2021-07-15

    #论文

  • 2-论文ABC类与一二区的区别

    2021-06-10

    #论文

  • 1-学术小白

    2021-06-06

    #论文

  • 领域驱动设计在互联网业务开发中的实践

    2020-09-13

    #系统架构

  • 领域驱动设计

    2020-07-12

    #系统架构

  • DDD模式-从天书到实践

    2020-06-28

    #系统架构

  • DDD-马什么梅

    2020-06-14

    #系统架构

  • FaaS-又一个为未来

    2020-05-17

    #系统架构

  • 分布式ID的花拳绣腿

    2020-04-19

    #面试#系统架构#分布式

  • 4-Dockerfile上

    2020-04-08

    #Docker

  • 3-Docker存储卷

    2020-04-07

    #Docker

  • 2-Docker容器网络

    2020-04-06

    #Docker

  • 1-安装_使用Docker

    2020-04-05

    #Docker

  • 45-自增ID用完怎么办

    2020-03-11

    #MySql

  • 44-一些常见问题

    2020-03-09

    #MySql

  • 43-要不要使用分区表

    2020-03-08

    #MySql

  • 42-grant之后要跟着flush privileges吗

    2020-03-07

    #MySql

  • 41-如何最快的复制一张表

    2020-03-06

    #MySql

  • 40-insert语句的锁为什么这么多

    2020-03-04

    #MySql

  • 39-自增主键为什么不是连续的

    2020-03-03

    #MySql

  • 38-都说InnoDB好_那还要不要使用Memory引擎

    2020-03-02

    #MySql

  • 37-什么时候会使用内部临时表

    2020-03-01

    #MySql

  • SpringBoot_RabbitMQ配置参数详解

    2020-02-26

    #MQ

  • RabbitMQ安装

    2020-02-26

    #MQ

  • ELK日志平台-中

    2020-02-11

    #日志#ELK

  • ELK日志平台-上

    2020-02-10

    #日志#ELK

  • Java8新特性

    2020-02-08

    #Java

  • 1-Hystrix知多少

    2020-01-01

    #面试#Hystrix

  • 25-Nginx变量原理-应用

    2019-12-13

    #Nginx

  • 24-详解HTTP过滤模块

    2019-12-12

    #Nginx

  • 23-详解HTTP请求的11个阶段

    2019-12-11

    #Nginx

  • 22-如何找到处理请求的Server指令块

    2019-12-10

    #Nginx

  • 21-Nginx中的正则表达式

    2019-12-09

    #Nginx

  • 20-处理HTTP请求头部流程

    2019-12-09

    #Nginx

  • 19-Nginx中Listen指令用法

    2019-12-08

    #Nginx

  • 18-Nginx冲突的配置指令以谁为准

    2019-12-08

    #Nginx

  • 17-Nginx动态模块

    2019-12-07

    #Nginx

  • 16-Nginx容器

    2019-12-06

    #Nginx

  • 15-Worker集成协同工作的关键

    2019-12-06

    #Nginx

  • 14-Nginx连接池处理网络请求-内存池对性能的影响

    2019-12-05

    #Nginx

  • 13-Nginx模块

    2019-12-04

    #Nginx

  • 12-网络收发与Nginx事件模型

    2019-12-03

    #Nginx

  • 11-Nginx架构_相关流程

    2019-12-02

    #Nginx

  • LinkedHashMap实现原理_探险

    2019-11-28

    #Java#源码解析

  • HashTable实现原理_探险

    2019-11-22

    #Java#源码解析

  • HashMap实现原理_探险

    2019-11-20

    #Java#源码解析

  • LinkList实现原理_探险

    2019-11-17

    #Java#源码解析

  • ArrayList实现原理_探险

    2019-11-16

    #Java#源码解析

  • 10-OpenResty用Lua语言实现简单服务

    2019-11-12

    #Nginx

  • 9-SSL-Nginx

    2019-11-11

    #Nginx#SSL

  • 8-Nginx配置文件简易解析

    2019-11-10

    #Nginx

  • 7-Nginx安装详解

    2019-11-09

    #Nginx

  • 6-GoAccess实现可视化并实时监控access日志

    2019-11-08

    #Nginx#Tools#日志

  • 5-Nginx搭建具备缓存功能的反向代理

    2019-11-05

    #Nginx

  • 4-Nginx搭建静态资源Web服务器

    2019-11-01

    #Nginx

  • SpringBoot中jar为什么可以直接运行

    2019-10-30

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot全局异常处理

    2019-10-29

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot事件和监听器

    2019-10-29

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot启动原理

    2019-10-29

    #面试#SpringBoot

  • 36-为什么临时表可以重名

    2019-10-28

    #MySql

  • 35-join语句如何优化

    2019-10-27

    #MySql

  • 34-到底可不可以使用join

    2019-10-26

    #MySql

  • 33-我查这么多数据_会不会把数据库内存打爆

    2019-10-24

    #MySql

  • 32-为什么有kill不掉的语句

    2019-10-23

    #MySql

  • 31-误删数据后除了跑路_还能怎么办

    2019-10-22

    #MySql

  • 3-Nginx命令行演示-重载-热部署-切割

    2019-10-20

    #Nginx

  • 2-Nginx配置语法

    2019-10-17

    #Nginx

  • 1-Nginx的前世今生

    2019-10-15

    #Nginx

  • 0-Nginx访问日志配置及信息详解

    2019-10-11

    #Nginx

  • 分布式事务

    2019-09-19

    #面试#系统架构#分布式

  • 分布式锁

    2019-09-18

    #面试#系统架构#分布式

  • 分布式锁与事务

    2019-09-16

    #面试#系统架构#分布式

  • 数据结构与算法第四阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 数据结构与算法第三阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 数据结构与算法第二阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 数据结构与算法第一阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 2018-2019工作总结

    2019-09-15

    #搬砖结晶

  • 开发常见问题

    2019-09-14

    #Java

  • 52-算法实战(五)_如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统

    2019-09-14

    #算法

  • 30-用动态的观点看加锁

    2019-09-13

    #MySql

  • 29-如何判断一个数据库是不是出问题了

    2019-09-12

    #MySql

  • 28-读写分离有哪些坑

    2019-09-11

    #MySql

  • 51-算法实战(四)_剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法

    2019-09-09

    #算法

  • 50-算法实战(三)_剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法

    2019-09-06

    #算法

  • 49-算法实战(二)_剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法

    2019-09-02

    #算法

  • 27-主库出问题了_从库怎么办

    2019-08-29

    #MySql

  • 26-备库为什么会延迟好几个小时

    2019-08-28

    #MySql

  • 25-MySQL是怎么保证高可用的

    2019-08-27

    #MySql

  • 24-MySQL是怎么保证主备一致的

    2019-08-26

    #MySql

  • 48-算法实战(一)_剖析Redis常用数据类型对应的数据结构

    2019-08-25

    #算法

  • 47-并行算法_如何利用并行处理提高算法的执行效率

    2019-08-20

    #算法

  • 46-索引_如何在海量数据中快速查找某个数据

    2019-08-16

    #算法

  • 45-搜索_如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能

    2019-08-13

    #算法

  • 44-B+树_MySQL数据库索引是如何实现的

    2019-08-10

    #算法

  • 43-向量空间_如何实现一个简单的音乐推荐系统

    2019-08-08

    #算法

  • 42-概率统计_如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信

    2019-08-05

    #算法

  • 41-位图_如何实现网页爬虫中的URL去重功能

    2019-08-02

    #算法

  • 40-最短路径_地图软件是如何计算出最优出行路径的

    2019-07-28

    #算法

  • 39-拓扑排序_如何确定代码源文件的编译依赖关系

    2019-07-24

    #算法

  • 38-动态规划实战_如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能

    2019-07-20

    #算法

  • 23-MySQL是如何保证数据不丢的

    2019-07-19

    #MySql

  • 22-MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法

    2019-07-18

    #MySql

  • 21-为什么我只改一行的语句_锁还这么多

    2019-07-17

    #MySql

  • 20-幻读是什么_幻读有什么问题

    2019-07-16

    #MySql

  • 19-只查一行的语句为何执行这么慢

    2019-07-15

    #MySql

  • 37-动态规划理论_一篇文章带你彻底搞懂最优子结结构_无后效性_重复子问题

    2019-07-13

    #算法

  • 36-初识动态规划_如何巧妙解解决“双十一”购物时的凑单问题

    2019-07-09

    #算法

  • 35-回溯算法_从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想

    2019-07-06

    #算法

  • 34-分治算法_谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想

    2019-07-04

    #算法

  • 33-贪心算法_如何用贪心算法实现Huffman压缩编码

    2019-07-01

    #算法

  • 32-AC自动机_如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能

    2019-06-25

    #算法

  • 18-SQL语句逻辑相同_性能却为何差异巨大

    2019-06-23

    #MySql

  • 17-如何正确的显示随机消息

    2019-06-22

    #MySql

  • 16-MySQL中order by是如何工作的

    2019-06-20

    #MySql

  • 15-日志和索引有关问题

    2019-06-18

    #MySql

  • RocketMQ探索

    2019-06-17

    #MQ

  • 14-count(\*)为什么这么慢

    2019-06-16

    #MySql

  • 13-为什么表数据删掉一半而表文件大小不变

    2019-06-15

    #MySql

  • 12-为什么我的MySQL会“抖”一下

    2019-06-13

    #MySql

  • 11-怎么给字符串字段加索引

    2019-06-12

    #MySql

  • 10-MySQL为什么有时候会选错索引

    2019-06-11

    #MySql

  • 3-3-Docker容器用法

    2019-06-10

    #Docker

  • RabbitMQ详解

    2019-06-08

    #MQ

  • 5-分布式会话_锁_事务_高并发系统设计

    2019-06-07

    #面试

  • 3.2-Docker镜像用法

    2019-06-05

    #Docker

  • 4-Zookeeperer使用场景

    2019-06-04

    #面试

  • Dubbo知多少

    2019-06-03

    #面试#Dubbo

  • 3-分布式系统中接口调用顺序性如何保证

    2019-06-03

    #面试#Dubbo

  • 2-分布式系统中接口的幂等性该如何保证_比如不能重复扣款

    2019-06-02

    #面试#Dubbo

  • 1-分布式系统连环炮_Dubbo有关知识点

    2019-06-01

    #面试#Dubbo

  • 9-普通索引和唯一索引如何选择

    2019-05-30

    #MySql

  • 8-事务到底是隔离的还是不隔离的

    2019-05-29

    #MySql

  • 7-行锁功过_怎么减少行锁对性能的影响

    2019-05-28

    #MySql

  • 6-全局锁和表锁_给表加个字段怎么有这么多阻碍

    2019-05-27

    #MySql

  • 5-深入浅出索引(下)

    2019-05-26

    #MySql

  • 4-深入浅出索引(上)

    2019-05-25

    #MySql

  • 3.1-Docker用法

    2019-05-24

    #Docker

  • 2.2-Docker启动报错

    2019-05-23

    #Docker

  • 3-事务隔离_为什么你改了我还看不见

    2019-05-21

    #MySql

  • MySQL重要日志

    2019-05-20

    #面试#MySql

  • 2-日志系统_一条SQL更新语句是如何执行的

    2019-05-20

    #MySql

  • 1-基础架构_一条SQL查询语句是如何执行的

    2019-05-19

    #MySql

  • 2.1-Docker安装与部署

    2019-05-18

    #Docker

  • 1-Docker缘由

    2019-05-12

    #Docker

  • 0-Docker配置国内免费registry_mirror

    2019-05-08

    #Docker

  • 5-分布式搜索引擎如何部署

    2019-04-26

    #Elasticsearch#面试

  • 4-ES如何在几十亿数据场景下优化查询性能

    2019-04-23

    #Elasticsearch#面试

  • 3-ES读写数据的工作原理

    2019-04-22

    #Elasticsearch#面试

  • 2-分布式搜索引擎的架构是如何设计的

    2019-04-21

    #Elasticsearch#面试

  • 1-面试官对分布式搜索引擎的4个连环炮

    2019-04-20

    #Elasticsearch#面试

  • 8-如何设计一个消息队列

    2019-04-10

    #面试#MQ

  • 7-消息队列如何解决延迟_过期失效_积压消息等问题

    2019-04-10

    #面试#MQ

  • JWT学习

    2019-04-09

    #Java#Jwt

  • 6-消息队列如何保证消息的顺序性

    2019-04-08

    #面试#MQ

  • 5-消息队列如何保证可靠性传输(消息丢了怎么办)

    2019-04-07

    #面试#MQ

  • 4-消息队列消费到重复数据怎么办

    2019-04-06

    #面试#MQ

  • 3-消息队列如何保证高可用性

    2019-04-03

    #面试#MQ

  • 2-消息队列引入原原因_优缺点_应用场景_技术选型

    2019-04-02

    #面试#MQ

  • 1-面试官对消息队列的10个连环炮

    2019-04-01

    #面试#MQ

  • Git常见200+条命令

    2019-03-28

    #Git

  • 8-GitLab简单操作

    2019-03-25

    #Git

  • 31-Trie树_如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能

    2019-03-12

    #算法

  • 7-基于GitHub进行团队协作

    2019-03-09

    #Git

  • 30-字符串匹配基础下_如何借助BM算法轻松理解KMP算法

    2019-03-06

    #算法

  • 29-字符串匹配基础中_如何实现文本编辑器中的查找功能

    2019-03-03

    #算法

  • 28-字符串匹配基础上_如何借助哈希算法实现高效字符串匹配

    2019-03-01

    #算法

  • 6-GitHub的认识与使用

    2019-02-25

    #Git

  • 5-Git集成使用禁忌

    2019-02-15

    #Git

  • 27-深度和广度优先搜索_如何找出社交网络中的三度好友关系

    2019-02-13

    #算法

  • 26-图的表示_如何存储微博微信等社交网络中的好友关系

    2019-02-10

    #算法

  • 国内地图坐标系转换

    2019-02-08

    #地图坐标转换

  • 4-Git多人单分支集成协作时的常见场景

    2019-02-08

    #Git

  • 微服务架构-下篇

    2019-02-06

    #系统架构

  • 微服务架构-中篇

    2019-02-03

    #系统架构

  • 微服务架构-上篇

    2019-02-01

    #系统架构

  • Python数据分析工具

    2019-01-30

    #Python

  • Python高级篇

    2019-01-29

    #Python

  • Python中级篇_下

    2019-01-28

    #Python

  • Python中级篇_上

    2019-01-27

    #Python

  • Python初级篇

    2019-01-26

    #Python

  • Python前世今生

    2019-01-25

    #Python

  • 源码分析-MyBatis数据源与连接池

    2019-01-23

    #MyBatis

  • MyBatis初始化做了什么

    2019-01-21

    #MyBatis

  • 3-Git与GitHub简单同步

    2019-01-20

    #Git

  • 2-Git常用场景

    2019-01-18

    #Git

  • 1-Git安装及简单操作

    2019-01-15

    #Git

  • SpringCloud探索与实战

    2019-01-13

    #SpringCloud

  • MyBatis架构与原理

    2019-01-09

    #MyBatis

  • MyBatis原理概括

    2019-01-08

    #MyBatis

  • MyBatis多数据源配置

    2019-01-07

    #MyBatis

  • JVM(八):Jvm知识点概览

    2019-01-06

    #Jvm

  • JVM(七):Jvm调优-工具

    2019-01-05

    #Tools#Jvm

  • JVM(六):Java服务GC参数调优案例

    2019-01-03

    #Jvm

  • JVM(五):GC分析

    2019-01-02

    #Jvm

  • JVM(四):Jvm调优-命令

    2019-01-01

    #Jvm

  • JVM(三):GC算法_垃圾收集器

    2019-01-01

    #Jvm

  • 25-堆的应用_如何获取Top10最热门的搜索关键词

    2018-12-30

    #算法

  • 24-堆和堆排序_为什么说堆排序没有快速排序快

    2018-12-29

    #算法

  • 23-递归树_如何借助树来求解递归算法的时间复杂度

    2018-12-27

    #算法

  • 22-红黑树下_实现红黑树的技巧

    2018-12-25

    #算法

  • 21-红黑树上_为什么工程中都用红黑树这种二叉树

    2018-12-23

    #算法

  • 应用架构演变过程

    2018-12-20

    #Photo

  • MyBatis常用插件

    2018-12-14

    #MyBatis

  • JVM(二):Jvm内存结构

    2018-12-11

    #Jvm

  • JVM(一):Java类加载机制

    2018-12-10

    #Jvm

  • Map-Reduce学习

    2018-11-20

    #BigData

  • 20-二叉树基础下_有了如此高效的散列表—_为什么还需要二叉树

    2018-11-18

    #算法

  • 19-二叉树基础上_什么样的二叉树适合用数组来存储

    2018-11-16

    #算法

  • 18-哈希算法下_哈希算法在分布式系统中有哪些应用

    2018-11-15

    #算法

  • 17-哈希算法上_如何防止数据库中的用户信息被脱库

    2018-11-13

    #算法

  • Hadoop学习

    2018-11-10

    #BigData

  • 16-散列表下_为什么散列表和链表经常一起使用

    2018-11-09

    #算法

  • 15-散列表中_如何打造一个工业级水平的散列表

    2018-11-09

    #算法

  • 14-散列表上_Word文档中的单词拼写检查功能如何实现

    2018-11-08

    #算法

  • 13-跳表_为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合

    2018-11-06

    #算法

  • 12-二分查找下_如何快速定位IP对应的省份地址

    2018-11-04

    #算法

  • 11-二分查找上_如何用最省内存的方式实现快速查找功能

    2018-11-02

    #算法

  • 10-排序优化_如何实现一个通用的高性能的排序函数

    2018-11-01

    #算法

  • 9-线性排序_如何根据年龄给100万用户数据排序

    2018-10-28

    #算法

  • 8-排序下_如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素

    2018-10-24

    #算法

  • 7-排序上_为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎

    2018-10-22

    #算法

  • 6-递归_如何用三行代码找到最终推荐人

    2018-10-20

    #算法

  • 高性能队列-Disruptor

    2018-10-18

    #MQ#Java

  • 5-队列_队列在线程池等有限资源池中的应用

    2018-10-16

    #算法

  • 4-栈_如何实现浏览器的前进和后退功能

    2018-10-13

    #算法

  • Quartz学习

    2018-10-09

    #Java#定时任务#Quartz

  • 3-链表下_如何轻松写出正确的链表代码

    2018-10-06

    #算法

  • 2-链表上_如何实现LRU缓存淘汰算法

    2018-10-06

    #算法

  • 1-数组_为什么很多编程语言中数组都从0开始编号

    2018-10-02

    #算法

  • 复杂度分析-下部

    2018-09-29

    #算法

  • 复杂度分析-上部

    2018-09-28

    #算法

  • 数据结构与算法概览

    2018-09-26

    #算法

  • 请求与响应

    2018-09-17

    #HTTP

  • TextRank基本了解

    2018-09-01

    #算法

  • (5)Hexo踩坑_主题优化

    2018-08-21

    #Hexo-yilia

  • (4)Hexo撰写文章

    2018-08-19

    #Hexo-yilia

  • (3)Hexo常用命令详解

    2018-08-19

    #Hexo-yilia

  • (2)Hexo配置文件详解

    2018-08-17

    #Hexo-yilia

  • 关于Firewalld二三事

    2018-08-15

    #Linux

  • (1)Hexo博客搭建

    2018-08-11

    #Hexo-yilia

  • 修改Vim_tab为4个空格

    2018-08-06

    #Linux

  • CentOs7防火墙开端口测试

    2018-08-01

    #Linux

  • 10-Redis的并发竞争问题及生产环境集群部署架构

    2018-07-30

    #面试#Redis

  • 9-如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性

    2018-07-29

    #面试#Redis

  • 8-如何应对缓存雪崩及穿透问题

    2018-07-28

    #面试#Redis

  • 7-Redis集群模式原理

    2018-07-26

    #面试#Redis

  • Redis所需安装包及各种依赖

    2018-07-25

    #Redis

  • 6-Redis挂掉重启后数据如何进行恢复

    2018-07-24

    #面试#Redis

  • 5-Redis高并发高可用有关问题

    2018-07-21

    #面试#Redis

  • 4-Redis过期策略_手写LRU

    2018-07-19

    #面试#Redis

  • 3-Redis常用数据类型及使用场景

    2018-07-18

    #面试#Redis

  • 2-Redis线程模型_单线程效率高的原因

    2018-07-17

    #面试#Redis

  • 1-项目中缓存如何使用

    2018-07-16

    #面试#Redis

  • AWK三剑客

    2018-07-15

    #Linux

  • Maven插件-assembly插件基本使用

    2018-06-28

    #Java#Maven

  • Maven知多少

    2018-06-27

    #Java#Maven

  • 1-分库分表知多少

    2018-06-25

    #面试#MySql

  • MySQL基本用法

    2018-06-21

    #MySql

  • MySQL安装

    2018-06-20

    #MySql

  • Swagger2学习与集成

    2018-05-20

    #SpringBoot#Swagger2

  • SpringBoot面试

    2018-05-16

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot+Docker简单配置

    2018-05-15

    #Docker#SpringBoot

  • Java定时任务

    2018-05-13

    #Java#定时任务

  • Netty知多少

    2018-05-05

    #网络编程

  • Java编程瞎侃

    2018-04-18

    #Java

  • Vim常用操作

    2018-03-25

    #Linux

  • Linux定时任务Crontab详解

    2018-03-23

    #Linux

  • Linux常用插件及乱码

    2018-03-20

    #Linux

  • Linux安装常用软件

    2018-03-19

    #Linux

  • Idea常用插件及个性化配置

    2018-03-18

    #Tools#IDEA

  • Host-Vm相互ping不同到的解决办法

    2018-03-16

    #Linux

  • GitHub
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  • 纯洁的微笑
  • 我没有三颗心脏
  • 阿里巴巴开源镜像网站
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