首先：JOIN 通常与 ON 关键字搭配使用 其次我们来看我们的两个表格： table1: ? table2: ?...在这里，INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。...，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。...是否输出的结果把两表给结合起来了，你们发现，age1不同的数据并没有输出出来，其实这样的结果比较像数学中的交集呢？这个就是 INNER jion
比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。 大多数时候，我们不知道某一条记录在第几个位置，只知道主键（primary key）的值。...比如上图中，最多的一个节点容纳了4个值。 （2）除非数据已经填满，否则不会增加新的层。也就是说，B树追求"层"越少越好。 （3）子节点中的值，与父节点中的值，有严格的大小对应关系。...一般来说，如果父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。...比如上图中，父节点有两个值（7和16），就对应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。...可以对姓名建立索引文件，该文件以B树格式对姓名进行储存，每个姓名后面是其在数据库中的位置（即第几条记录）。查找姓名的时候，先从索引中找到对应第几条记录，然后再从表格中读取。
比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。 大多数时候，我们不知道某一条记录在第几个位置，只知道主键（primary key）的值。...比如上图中，最多的一个节点容纳了4个值。 （2）除非数据已经填满，否则不会增加新的层。也就是说，B树追求"层"越少越好。 （3）子节点中的值，与父节点中的值，有严格的大小对应关系。...一般来说，如果父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。...比如上图中，父节点有两个值（7和16），就对应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。 这种数据结构，非常有利于减少读取硬盘的次数。...可以对姓名建立索引文件，该文件以B树格式对姓名进行储存，每个姓名后面是其在数据库中的位置（即第几条记录）。查找姓名的时候，先从索引中找到对应第几条记录，然后再从表格中读取。
为了方便读取，数据必须分成记录，每一条记录的长度规定为等长。比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。...比如上图中，最多的一个节点容纳了4个值。 （2）除非数据已经填满，否则不会增加新的层。也就是说，B树追求"层"越少越好。 （3）子节点中的值，与父节点中的值，有严格的大小对应关系。...一般来说，如果父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。...比如上图中，父节点有两个值（7和16），就对应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。 这种数据结构，非常有利于减少读取硬盘的次数。...可以对姓名建立索引文件，该文件以B树格式对姓名进行储存，每个姓名后面是其在数据库中的位置（即第几条记录）。查找姓名的时候，先从索引中找到对应第几条记录，然后再从表格中读取。
优势： 开源 成本低 快平台性 容易使用 数据库操作 关系模型 关系数据库是建立在关系模型上的。而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表，可以吧他们看作很多Excel表。...例如: 表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑上的数据。 表的每一列称为字段(Column),同一个表的每一刚记录都拥有相同的若干字段。...设置表字段的主键约束(PRIMARY KEY,PK) 主键是表的一个特殊字段，能唯一标识该表中的每条信息。主键和记录的关系，如同身份证和人的关系。主键用来标识每个记录，每个记录的主键值都不同。...设置外键约束的两个表之间具有父子关系，即子表中某个字段的取值范围由父表决定。例如，表示一个班级和学生关系，即每个班级有多个学生。...UK约束在创建数据库时为某些字段加上“UNIQUE”约束条件，保证所有记录中该字段上的值不重复。如果在用户插入的记录中该字段上的值与其他记录中该字段上的值重复，那么数据库管理系统会报错。
为了方便读取，数据必须分成记录，每一条记录的长度规定为等长。比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。...比如上图中，最多的一个节点容纳了4个值。 （2）除非数据已经填满，否则不会增加新的层。也就是说，B树追求”层”越少越好。 （3）子节点中的值，与父节点中的值，有严格的大小对应关系。...一般来说，如果父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。...比如上图中，父节点有两个值（7和16），就对应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。...可以对姓名建立索引文件，该文件以B树格式对姓名进行储存，每个姓名后面是其在数据库中的位置（即第几条记录）。查找姓名的时候，先从索引中找到对应第几条记录，然后再从表格中读取。
在SQL中，通常会转换为以下形式的查询： ? 如果使用这种形式的查询，该语句的优化潜力非常小。我们必须读取patients表中的每条记录，并检查每条记录是否存在于子查询。...然后MySQL自动在tmp.patient_id上添加索引，并执行以下操作：从patients读取一条记录，使用该索引在tmp中查找匹配项，如果没有匹配项，则发出patients记录。...幸运的是，MySQL有一个基于成本的优化器，它将考虑两种不同的策略，根据表中记录的数量，条件的选择性，索引的可用性来计算其成本，并选择成本最低的策略。...第一个是EXISTS类型，MySQL将其视为半连接（MySQL 5.6中引入的优化）。第二个子查询的类型为NOT EXISTS，因此可以作为反连接进行处理。...因此，有时依赖关系是从上到下，有时是从下到上，通常是……两种都有。 将子查询合并到一个反连接中，我们可以避免这个问题：我们将所有表放到一个计划阶段，这种计划可以做出明智的选择。
但是，实际上对于子查询，外部查询的每条符合条件的记录，都会把子查询执行一次。如果遇到子查询查询量比较大或者索引不合理的情况，sql就变慢查。...官方含义为： SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT； DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询 ，注意如果外部查询的结果集数量比较大，比如几十万上百万...优化策略 MySQL子查询优化策略大致分为： 半连接（semi-join): 半连接优化本质上是把子查询上拉到父查询中，与父查询的表做join/semi-join的操作。关键词上拉。...物化子查询(Materialization)：子查询的结果通常缓存在内存或临时表中。 EXISTS strategy：把半连接转换为EXISTS操作。本质上是把父表的条件下推到子查询中关键词下推。...; 获取一个结果集 第二部 拿第一步中的结果500多行每一个记录去执行 子查询，每次遍历70w行左右。
️1、索引 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速查找到所需的内容。 在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。...每个红色节点必须有两个黑色的子节点。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点。） 从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点。...在 B 树中，内部（非叶子）节点可以拥有可变数量的子节点（数量范围预先定义好）。当数据被插入或从一个节点中移除，它的子节点数量发生变化。为了维持在预先设定的数量范围内，内部节点可能会被合并或者分离。...如果没有显式指定，则 MySQL 系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则 MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段 rowid 作为主键，这个字段长度为 6
一、log4cxx命名规则 Logger由一个String类的名字识别，logger的名字是大小写敏感的，且名字之间具有继承的关系，子名有父名作为前缀，用点号.分隔。...因此，如果在包com.foo.bar中创建一个日志记录器（Logger）并且没有设置级 别，那它将会继承在包com.foo中创建的日志记录器（Logger）的级别。...如果在com.foo中没有创建日志记录 器（Logger）的话,那么在com.foo.bar中创建的日志记录器（Logger）将继承root 日志记录器（Logger） 的级别，root日志记录器（Logger...Level类中预定义了五个level，它们的大小关系如下：Level.ALL 父Logger的appender，也就是说子Logger会在父Logger的appender里输 出。
每条声明都包含一个 CSS 属性名称和一个值，以冒号分隔。 多条 CSS 声明用分号分隔，声明块用花括号括起来。 五类对象 AST 用五类对象描述 CSS 语法。...type 标记当前对象的类型 parent 记录父对象的实例 prop 记录声明中的属性名 value 记录声明中的值 raws 字段记录声明前的字符串、声明属性和值之间的符号的字符串 其余字段解释见代码中的注释...type 记录对象的类型 parent 记录父对象的实例 nodes 记录子对象的实例 selector 记录选择器的字符串 raws 记录选择器前的字符串、选择器和大括号之间的字符串、最后一个声明和结束大括号之间的字符串...上边 app.css 文件中 root 对象是(每个字段的含义和功能已经以注释的形式进行了解释)： { nodes: [AtRule, Rule], // nodes 记录子对象（选择器和 @开头的对象...prototype type: 'root' // type 记录对象类型，是个枚举值，声明语句的 type 固定是 root } AtRule 对象 CSS 中除了选择器
整个模型中有且仅有一个节点没有父节点，其余的节点必须有且仅有一个父节点，但是所有的节点都可以不存在子节点； 2....所有的子节点不能脱离父节点而单独存在，也就是说如果要删除父节点，那么父节点下面的所有子节点都要同时删除，但是可以单独删除一些叶子节点； 3....层次数据模型只能表示实体之间的1:n的关系，不能表示m:n的复杂关系，因此现实世界中的很多模型不能通过该模型方便的表示； 3.查询节点的时候必须知道其双亲节点的，因此限制了对数据库存取路径的控制...因此节点之间的对应关系不再是1:n，而是一种m:n的关系，从而克服了层次状数据模型的缺点。 特征： 1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点； 2....定义：使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。 关系型数据库是目前最流行的数据库，同时也是被普遍使用的数据库，如MySQL就是一种流行的数据库。
1、MySQL的优势 运行速度快 使用成本低 可移植性强 适用用户广 2、MySQL的运行机制 一个SQL语句，如select * from tablename ，从支持接口进来后，进入连接池后做权限...databases; 8、选择数据库 语法：use 数据库名; 注：使用数据前必须先选择该数据库！...允许为空，但只能有一个空值 主键约束 PRIMARY KEY(PK) 设置该字段为表的主键 可唯一标识该表记录 外键约束 FOREIGN KEY(FK) 用于在两表之间建立关系...,一个汉字要用两个unicode的char,而在mysql中由于使用了utf-8,所以无论汉字还是字母,都是一个长度的char,所以就不用分nvarhcar和varchar了,一律作varchar SQL...,字段n=值n [where 条件]; 2)删除数据记录 DELETE FROM 表名 [WHERE条件]; TRUNCATE TABLE 表名; TRUNCATE语句删除后将重置自增列，表结构及其字段
编码器选择 因此，如果我们想建立一个“快速”的 DNS 隧道，我们需要能够将尽可能多的数据打包到每个请求中，每个查询的数据越多，我们需要为给定消息发送的查询就越少。...每个查询的字节数 由于用于发送数据的编码器是在运行时选择的，如上所述，可以编码到查询中的字节数取决于父域的长度和选择的编码器。因此，给定一些n字节消息，我们必须动态确定发送消息需要多少查询。...首先我们计算总域中有多少个字符可以用来编码数据，这取决于父域的长度。无论子域的数量如何，每个域始终最多应用 254 个字符。...可用于表示数据的字符数我称之为“子数据空间”（即不计算父域和.'...所以每条消息的字节本质上是n字节编码长度必须等于或小于子数据空间。重要的是要注意，由于编码器效率低下，将单字节输入添加到 Base32 或 Base58 可能会导致 +2 输出字符。
InnoDB在把磁盘数据读入到磁盘时会以页为基本单位，在查询数据时如果一个页中的每条数据都能有助于定位数据记录的位置，这将会减少磁盘I/O次数，提高查询效率。...所有叶子结点都出现在同一层次上； B-Tree定义二： 为了描述B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data]，key为记录的键值，对于不同数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除...每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中dn<=2d。 子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶节点的指针均为null。...因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，...而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。
举例：假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的開始位置就在3200字节。 大多数的时候我们不知道某一条记录在第几个位置，仅仅知道主键的值。这时为了读取数据，能够一条条比对记录。...(2)左子树都为小于父节点的值，右子树都为大于父节点的值。 (3)在n个节点中找到目标值，一般仅仅须要log(n)次比較。 二叉查找树的结构不适合数据库，由于他的查找效率与层数有关。...(2)除非数据已经填满，否则不会添加�新的层，也就是说，B树追求“层”越少越好。 (3)子节点的值，与父节点中的值有严格的大小相应关系。一般来说，假设父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。...比方上图中，父节点有两个值(7和16),就应相应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。...员工相应的工资数据， 事实上就都保存在叶子结点上，内部结点和根结点保存的仅仅是其子结点数据的最大值。 这里如果每一个叶子结点上的工资值所在的那条记录索引并没有画出来。
类----------表 类中属性----------表中字段 对象----------记录 1.3 表数据 根据表字段所规定的数据类型，我们可以向其中填入一条条的数据，而表中的每条数据类似类的实例对象...表记录与java类对象的对应关系 第2章 MySql数据库 2.1 MySql安装 安装 自行百度 安装后，MySQL会以windows服务的方式为我们提供数据存储功能。...定义太绕了，简单点: 2NF---唯一性 数据表中的每条记录必须是唯一的。...可能是CLERK、MANAGER、PRESIDENT中任何一个，MySQL会默认选择job列在分组集合中的第一个值作为代表值。...FROM先执行，获取了数据表的每条记录，再去WHERE进行筛选，万一有上万条数据呢？
该专栏的上一篇博客Mysql进阶优化篇03——多表查询的优化已经总结了优化器选择的规律：两表中一个表有索引，一个表没有索引，则没有索引的为驱动表，有索引的为被驱动表；两个表都没有索引，则小表驱动大表。...驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故 MySQL 优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表（外表）。...注意： 这里缓存的不只是关联表的列，sql中select 后面要查询的列也会缓存起来。 在一个有 N 个 join 关联的 SQL 中会分配 N-1 个 join buffer。...减少外层循环的次数。 (4)INNER JOIN 时，MySQL 会自动将小结果集的表选为驱动表 。选择相信 MySQL 优化策略。 (5)能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。...，Nested Loop 是个较好的选择。
MySQL 服务启动与关闭 MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，通过启动和关闭MySQL服务，可以控制数据库的运行状态。...本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。...每个数据库都有一个对应的子目录，其中包含表的数据文件。 etc目录：包含了MySQL的配置文件，如my.cnf。 var目录：用于存储MySQL的临时文件和日志文件。...数据表（Table）：数据表是数据库中的主要对象，用于存储数据。数据表由行和列组成，行代表记录，列代表字段。 字段（Column）：字段是数据表中的一个列，用于存储特定类型的数据。...子查询（Subquery）：子查询是嵌套在其他查询中的查询，通常用于从内部查询中获取数据以供外部查询使用。
对于大数据分析而言，数据检查点操作成本较高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低，同时会消耗大量存储资源。 Spark选择记录更新的方式。...■ 一个子RDD分区对应N个父RDD分区（如co-paritioned（协同划分）过的Join）。...依赖关系在lineage容错中的应用总结如下： 1）窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据计算得到子RDD对应的某块数据；宽依赖则要等到父RDD所有数据都计算完成，并且父RDD的计算结果进行...更深入地来说：在窄依赖关系中，当子RDD的分区丢失，重算其父RDD分区时，父RDD相应分区的所有数据都是子RDD分区的数据，因此不存在冗余计算。...而在宽依赖情况下，丢失一个子RDD分区重算的每个父RDD的每个分区的所有数据并不是都给丢失的子RDD分区使用，其中有一部分数据对应的是其他不需要重新计算的子RDD分区中的数据，因此在宽依赖关系下，这样计算就会产生冗余开销
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