这里写的是一个系列，这是系列的第三篇，这个系列主要是针对SQL优化，前两篇的地址下文字的最下方。
数据结构与算法 数据结构 什么是数据结构？ 逻辑、存储、运算 数据（data） 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定
这学期终于要开始数据结构啦，由于学校这门课安排得比较晚，应该安排上一学期的，可毕竟是学校安排的。于是小编就趁着没事时学了一点，哈哈哈。
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上，支持 PB 级别、百万列的数据存储。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
也称为普林斯顿结构，即程序将指令存储器和数据存储器合并在一起的存储结构，程序与数据公用1个存储空间，只是程序指令存储地址与数据存储地址指向同一存储器的不同物理地址；采用单一的地址及数据总线，程序指令与数据的宽度相同，在告诉运算时，传输通道上存在着瓶颈效应。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
数据库设计是指按照特定的目标和需求，规划和创建数据库的过程。在数据库设计中，需要考虑到数据的组织结构、数据的存储方式、数据的关系以及数据的完整性等方面。主要包括以下几个方面：
说kafka延迟比rocketmq延迟高 是有一个前提的 就是topic较多的时候 这个和这2个MQ的数据存储结构有关系的 在topic少的时候延迟基本一致。
近几年是大数据的时代，其中有一个对象存储比较火，有一款“对象存储”的产品。对象存储到底是什么东西？它与传统存储方式，有什么区别呢？下面的文章就将为您分析对象存储和传统存储的区别。
数据结构是指带有结构特性的数据元素的集合。在数据结构中，数据之间通过一定的组织结构关联在一起，便于计算机存储和使用。从大类划分，数据结构可以分为线性结构和非线性结构，适用于不同的应用场景。
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
数据的布局结构深刻的影响着数据处理的效率与性能，在底层的存储系统之中如何组织数据。如何对数据进行布局会直接影响数据查询引擎的设计与实现，并且也影响着存储空间的利用效率。好的数据存储与布局能够更好的利用好存储空间，并且契合业务应用场景的查询实践。接下来，我们来看看存储数据的格式是如何随着数据需求的不同进行变迁的。
对客观事物的符号表示，在计算机可选中式指所能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称，他是计算机程序加工的“原料”
数据元素(Data Element) 是数据的基本单位，有时数据元素也称为元素、节点、顶点、记录。
其实这个问题的完整描述是：Java 中的 PriorityQueue 实现，其数据的逻辑结构是线性结构吗？其数据的物理结构又是什么？
我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的值，因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容例如，要存储这样一组数据：{张三，张四，张五，张六，张七}，数据之间具有这样的关系：张三是张四、张五的父亲，同时张四还是张六和张七的父亲，数据之间的关系如图所示：
顺序表的构建需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充(插入、删除)时又需要进行数据的搬迁，所以使用起来并不是很灵活。
在大规模数据存储和查询的应用中，数据库分页查询是一个常见的需求。传统的数据库分页查询可能会因为数据量大而导致性能下降，为了解决这个问题，我们可以借助Redis的List数据结构，实现高效的数据库分页查询。本文将介绍如何利用Redis List来提升数据库分页查询的性能，以及具体的实现步骤和注意事项。
VSAN是一种以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层，由VSAN进行控制和管理，形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。
REDIS 本身虽然是一个缓存式数据库，但他在缓存式数据库中并不单纯，REDIS 本身支持很多数据库结构，通过使用不同的数据结构来简化代码提高开发的效率。
前言：一个程序员前期可能需要各种业务和编程的能力，但是后期如果想要提高就需要有一个扎实的基础，厚积薄发，所以最近抽空学了下数据结构与算法，颇有感触，学习过程虽然很枯燥，但是坚持了下来，也收获了很多东西，准备总结一下自己得到的知识，一方面防止忘记，另一方面为更深入的知识面打打基础；接下来先介绍一下大概的知识框架
线性表是我们日常工作中最简单也是最常用的一种数据结构。 它有如下特点： 每个数据元素最多只能有一个直接前趋。 每个数据元素最多只能有一个直接后继。 只有第一个数据元素没有直接前趋。 只有最后一个数据元素没有直接后继。
HBase：HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，提供高可靠性 、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
近期准备重新学习一下常用数据结构和基本算法，并计划将这些内容的只是做一个整理和归类，准备慢慢写一个常用数据结构与基本算法的系列博文，博文列表参见：常用数据结构与基本算法博文系列，目前内容还比较少，后续慢慢补充。本文主要内容是介绍 数据结构--线性表和链表的基础知识。
1、数据：数据的基本单位是数据元素。数据元素可由一个或多个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位
数据库的监控分析：指管理员借助工具监测DBMS的整体运行情况掌握系统当前或以往的负荷、配置、应用等信息，并分析监测数据的性能参数和环境信息，评估整体DBMS的整体运行状态。
tips：本文介绍的知识只是作为一个引子，供小伙伴们参考学习，在学习过程中如果遇到问题，一定要多去搜索相关博客、文章、书籍等其他资料，作为补充学习。 废话不多说，我们开整！
计算机二级中的公告基础部分有关于数据结构的部分，因此保存从百度中找来这些来方便自己的复习。在公共基础部分中，有数据结构，程序设计基础，软件工程基础，数据库设计基础四种，虽然大纲的表示得到分数比重不多。
2）线性表的 链式存储：指用节点来存储数据元素，节点的空间可以是连续的，也可以是不连续的，因此存储数据元素的同时必须存储元素之间的逻辑关系。节点空间只有在需要的时候才申请，无须事先分配。
内容涵盖15大章节：综述，数组，简单排序，栈和队列，链表，递归，高级排序，二叉树，红-黑树，2-3-4树和外部存储，哈希表，堆，图，带权图，应用场合，共30W字。
NoSQL诞生的业务现象是由于传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈和扩展性不足的问题，而NoSQL数据库则能够更好地应对这些挑战，因此在大数据、互联网、移动应用等领域得到了广泛应用。NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能、灵活的数据模型等特点，能够满足不同业务场景的需求。因此，许多企业和组织都开始采用NoSQL数据库来支持其业务应用。
摘要总结：本文介绍了大数据领域的一些专业词汇，包括数据存储、数据仓库、数据湖、数据集市、元数据管理、数据质量管理、数据治理、数据生命周期管理、数据安全和数据隐私等。同时，文章还探讨了大数据技术如何帮助金融机构提升效率，降低成本，并分析了大数据技术在证券、银行、保险等行业的具体应用。
双向链表有两个指针：左指针（Llink）指向前件结点，右指针（Rlink）指向后件结点。
InnoDB 主要包括了内存池、后台线程以及存储文件。内存池又是由多个内存块组成的，主要包括缓存磁盘数据、redo log 缓冲等；后台线程则包括了 Master Thread、IO Thread以及 Purge Thread 等；由 InnoDB 存储引擎实现的表的存储结构文件一般包括表结构文件（.frm）、共享表空间文件（ibdata1）、独占表空间文件（ibd）以及日志文件（redo文件等）等。
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，总是颇有感慨。想对过去的一年做一些总结，但又觉得经历和精力总是不够。 俗话说，一年之计在于春，当然，新的一年，也总是计划着N多事情，想做什么事情？做到什么程度？哪些一定要做好？哪些一定要完成？每一年都会列出来，到最后却发现，在这走过的一年里，有时候完全没有按照原定的路线执行。所以，针对于此，我便不再对自己进行规划，当然并不代表没有目标。我把时间分的更加粗颗粒化，不再细化到没有余地，因为生活本来就充满了变化。人不能做到按照原定的计划一步一步的执行，我必须承认这一点。不是有句话吗，计划赶不上变化。 在这里，我要说的是，在这一年里，我会尝试着回顾一些基础的知识，比如数据结构，比如算法设计与分析。因为，自从大学毕业到现在也有2年了，数据结构和算法里面的N多概念已经忘记的快没有印象了。但我又不得不说的是，这些最基础的，对于一个程序员的提升也是最必要的。这大概就是程序员和工程师的区别吧。 我要声明的是，我在今后的日子里，会接二连三的更新一些关于数据结构和算法的知识。但时间会存在不确定性，可能会每隔两天就出一篇文章，可能是一个星期，当然也可能是一个月，这些东西是我不能控制的。所以，还请广大博友理解！ 废话少说，时间不等人，直入主题！ 数据结构这门课程不太好学，在大学的时候老师讲的都听明白了，但是现在依旧忘记了很多。如果你想让自己的编程能力有质的飞跃，不再停留于调用现成的东西而是追求更完美的实现，那么这是你大学毕业后的必修课！
文件的逻辑结构是用户组织文件时可见的结构，即用户所观察到的文件组织形式。文件的逻辑结构是用户可以直接处理的数据及其结构，它独立于物理特性，又称为文件组织。
三分技术，七分管理，十二分基础数据。十二分基础数据强调了数据的收集、入库、更新维护是数据库建设中的重要环节。
set存储结构是string类型的无序集合，内部存储时hash存储结构，因此添加、查找、删除的复杂度都是O(1)
2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，总是颇有感慨。想对过去的一年做一些总结，但又觉得经历和精力总是不够。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
作为一个对算法没有任何认知，非科班出身的前端程序员，如果想提高自己的能力，不再只写业务代码当一个应用工程师，算法是必须掌握的一门本领。算法也是一种思想，当你去读一些优秀框架的源码，如果对算法和数据结构一无所知，读起来很困难，你无法理解人家为什么要那样写，那样写的好处是什么，接下来就跟大家分享下作为一个前端程序员，如何学习数据结构与算法。
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门核心课程。 数据结构所要研究的主要内容简单归纳为以下3个方面： 研究数据元素之间的客观联系（逻辑结构）； 研究数据在计算机内部的存储方式（存储结构）； 研究如何在数据的各种结构上实施有效的操作或处理。 所以数据结构是一门抽象地研究数据之间的关系的学科。
栈和队列是两种常用的数据结构，它们的数据是按线性结构存储的，因此，栈和队列也属于线性表。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系 的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行速度和存储效率。数据结构主要包含以下 4 种逻辑结构:
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