综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。字典树经常被用来统计、排序和保存大量的字符串。它利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起，易于数据压缩，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。关于前者，本博主涉其未深，不便胡说，倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法，可以写出来与众看客们分享一二三点。
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略，实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
我会以比较学习的方式，主要拿Python和我之前学习的javascript进行比较，拿学习javascript的学习经历来迁移到学习Python，如果你在此之前有一门编程思维，那么你可以这么做，如果没有的话，也不用担心，跟着我一步一步来，不要急，当然，我的这个教程也不是那么全面，还是要自己花时间，精力去专研的，想成为什么人，就得在某个地方使劲，往对的地方使劲，读不懂的，可以使劲读完，然后反复读，进而读得更懂，今天我们换种方式来学习 python
Kylin OLAP引擎基础框架，包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Cube构建引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求。
综上，选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度，同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中，可以尝试使用不同的压缩算法，通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
在处理大规模数据时，要合理选择数据结构、设置合理的过期时间、使用索引和分布式锁等优化手段，以提高Redis字典的性能和可靠性。
最近武汉的天气越来越恶劣了。动不动就下雨，所以，拥有一款好的天气预报工具，对于我们大学生来说，还真是挺重要的了。好了，自己动手，丰衣足食，我们来用Python打造一个天气预报的微信机器人吧。
这些都是数据结构与算法，一部分方法是团队其他成员实现的，一部分我自己做的，有什么其他实现方法或错误，欢迎各位大佬指点，感谢。
我们都使用过主流的搜索引擎，谷歌、 bing，当然还有搜狗、百度之类。当你搜索某一关键词时，它会贴心在下拉框补全一些热门关键词，像下图这样：
Asp.Net Web API第一课——入门http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3432158.html
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
本文主要介绍了MySQL与InnoDB存储引擎中的索引机制，包括聚集索引、非聚集索引、B+树索引和索引查找算法等。聚集索引是一种基于B+树的索引，将每张表的数据存储顺序与索引顺序对应，以最大程度地提高查找效率。非聚集索引则将索引字段值与数据行存储在一起，每个叶子节点存储一个键值对。B+树是一种平衡树，每个节点包含关键字和指针，并且叶子节点包含数据行。索引查找算法主要包括顺序查找、二分查找、二叉树查找等，每种算法都有其优缺点和适用场景。
Trie 树，也叫「前缀树」或「字典树」，顾名思义，它是一个树形结构，专门用于处理字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：
Trie 树（又叫「前缀树」或「字典树」）是一种用于快速查询「某个字符串 / 字符前缀」是否存在的数据结构。
首先，我们将描述一种查找一组字符串的最长公共前缀 LCP(S_1 \ldots S_n)LCP(S1…Sn) 的简单方法。 我们将会用到这样的结论：
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
场景：小时候我们都使用过新华字典，妈妈叫你翻开第38页，找到“坑爹”所在的位置，此时你会怎么查呢？毫无疑问，你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描，直到找到“坑爹”二字为止。这种搜索方法叫做顺序扫描法。对于少量的数据，使用顺序扫描是够用的。但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时，你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去，那你真的是被坑了。此时你就需要用到索引。索引记录了“坑”字在哪一页，你只需在索引中找到“坑”字，然后找到对应的页码，答案就出来了。因为在索引中查找“坑”字是非常快的，因为你知道它的偏旁，因此也就可迅速定位到这个字。
我们的项目如果是使用flask框架开发的话，那么可以使用flask中提供的安全模块，将密码进行加密。这样做的好处是保障用户信息安全，要不然公司内任何一个程序员都可以从数据库查询到相关的私密敏感信息，如果发生泄漏，后果不堪设想。这只是一种小概率事件，那么大概率事件是什么呢？如果网站做的足够大，用户群体十分庞大，那么肯定会有一些不法分子会入侵，攻破网站盗取数据啊，如果我们加密之后，是不是就安全多了呢？
simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 1 前言 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的
字典树是一个比较简单的数据结构，字典树可以利用字符串的公共前缀减少查询字符串的时间，因此字典树常常用在需要大量查询字符串的操作任务中。本文主要从最基本的字典树入手，介绍什么是字典树以及字典树的增删改查，着重介绍字典树的插入和查询操作，最后通过伪代码的形式更好的介绍字典树。
Python dict即字典，是一种非常有用的数据结构，相当于其他语言的Map，这种数据结构采用键值对(key-value)形式存储，具有非常快的查询速度，即使在数据量十分庞大的情况下也依然如此。 P
从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码，longRunningOperations是个很耗时的方法（调用一次要几十秒甚至几分钟），比如：
Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包，基于JAVA语言编写。
List是python中的基本数据结构之一，和Java中的ArrayList有些类似，支持动态的元素的增加。list还支持不同类型的元素在一个列表中，
高级面向对象编程是在基础面向对象编程的基础上进一步深入和拓展的一种编程范式。它强调封装、继承和多态的概念，并引入了泛型编程和集合类型等高级特性。高级面向对象编程提供了更灵活、可扩展和可复用的代码结构，能够帮助开发者构建更复杂、更高效的应用程序。高级面向对象编程中，泛型编程使得代码可以更加通用和灵活，能够处理不同类型的数据而无需重复编写相似的代码。集合类型则提供了丰富的数据结构和算法，使得数据的管理和操作更加便捷和高效。 通过深入理解和应用高级面向对象编程的概念和特性，开发者可以设计出更可靠、可维护和可扩展的软件系统。这种编程范式在现代软件开发中扮演着重要的角色，为开发者提供了强大的工具和思维方式，能够更好地满足不断变化的需求和挑战。
言归正传，上周更新了 cim 第一版：为自己搭建一个分布式的 IM 系统。没想到反响热烈，最高时上了 GitHubTrendingJava 版块的首位，一天收到了 300+ 的 star。
在Asp.Net Web API中,一个控制器就是一个处理HTTP请求的类，控制器的public方法就被叫做action方法或简单的Action。当Web API接收到一个请求的时候，它将这个请求路由到一个Action。
然而，仅仅掌握好它们不足以应付大厂的算法面试的。为了达到对时间和空间复杂度的理想要求，本节课探究高级数据结构，它们的实现要比那些常用的数据结构要复杂得多。其中重点介绍：
可以直接使用list()创建一个新的列表，或者，使用list()将一个对象转换成列表。
今天是算法和数据结构专题的第28篇文章，我们一起来聊聊一个经典的字符串处理数据结构——Trie。
有位粉丝面试高开的时候被问到，为什么SQL语句命中索引比不命中索引要快？虽然自己也知道答案，但被问到的瞬间，就不知道如何组织语言了。今天，我给大家深度分析一下。
大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
面对快速增长的在线数据，尤其在例如订单、交易、日志等场景，数据往往多呈现为流水型特征，写入一段时间后即不会再次访问或更新；对访问频率很低甚至为0的数据，其占用的在线业务库固态存储空间，造成了大量硬件资源浪费，堆高企业的IT成本。同时，传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行，难以在并发和效率上有效控制，很容易对在线数据库产生影响，严重的甚至导致生产数据误删事故。
今天推荐一个 MyBatis - Plus 官方发布的神器：mybatis-mate 。
1、输入：JSON {"a":"aa","b":"bb","c":{"d":"dd","e":"ee"}} 输出：字典 {'a': 'aa', 'b': 'bb', 'd': 'dd', 'e': 'ee'}
字典树，是一种空间换时间的数据结构，又称Trie树、前缀树，是一种树形结构(字典树是一种数据结构)，典型用于统计、排序、和保存大量字符串。所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）由于跨域不匹配（cross-domain mismatch），通常在新域表现不佳。而无监督域自适应（UDA）技术则可通过利用未标记的目标域样本缓解跨域不匹配问题。 近日，特斯联科技集团首席科学家邵岭博士及合作者们提出了基于类别对比的新颖方法Category Contrast (CaCo)，并公布了所取得的最新研究成果。该方法在视觉UDA任务的实例判别之上引入了语义先验。该研究成果（标题为: Category Contrast for Uns
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后，接下来面临的一个问题就是，数据库的分片规则：有那么多 MySQL ，一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中？这就是我们今天要讨论的问题。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云大数据ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 日志成本下降25%+！腾讯云大数据ES Lucene压缩编码深度优化大揭秘 导语：Lucene作为Elasticsearch的底层索引引擎，提供了灵活的数据检索能力。但在日志数据领域，Lucene现有的设计导致数据膨胀较为严重，本文介绍了关于Lucene底层文件格式的系统性优化思路。这些优化特
python中，一共有四种组合数据类型，他们分别是列表（list），元组（tuple），集合（set），字典（dict）。而这些数据类型分别都有什么作用？他们有哪些共同点，又有哪些不同呢？接下来我们就一起看一下。
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