废话不说，直接上代码 table_name 表格名称 field 字段名称（删除删除的重复数据） DELETE FROM table_name WHERE id in ( #找出重复的数据，并且这个数据的...id索引不是最小的 select b.number from (SELECT bbb.id as number FROM table_name as bbb
一组节点构成一个集群（cluster）。 每个集群必须指定一个名字，默认是’elasticsearch’。节点通过集群名来发现和加入一个集群。 集群中的每个几点都可以独立运行并保存数据。...索引(Index) 索引是含有相同属性的文档集合。类似SQL中的数据库。 ES 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。...pretty=true' 根据规划，Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type，7.x 版将会彻底移除 Type。...5.分片：每个索引都有多个分片，每个分片都是一个Lucene索引。 分片可以分摊一个较大索引的压力，也可以进行水平的扩展和拆分，以及分布式的操作，提高操作效率。 6....ES在创建索引时，默认创建5个分片和1个备份，可以通过配置修改。此外，分片的数量只能在创建索引之前指定，无法进行动态修改，而备份数量可以动态修改。
一、跳跃表简介跳跃表SkipList是一种有序的数据结构，是Redis有序集合的底层实现之一。跳跃表中，数据被存储在节点中，每个节点包含一个数据元素和一组指向其他节点的指针。...跳跃表的数据结构跳跃表是一种扩展的有序链表，它通过维护一个多级索引结构来实现快速查找。在跳跃表中，每个节点包含一个数据元素和一组指向其他节点的指针。...这些指针分布在不同的层级，每个层级的指针数量都比下一层级少。最底层（第0层）包含所有的元素，而最高层则只包含少数几个元素。这样，查找操作可以在高层级开始，快速跳过那些不需要的元素。...插入操作 首先进行查找操作，找到插入位置。然后随机生成一个层数，根据这个层数在每一层插入新节点。 删除操作： 首先进行查找操作，找到要删除的节点。然后在每一层删除这个节点。 3....跳跃表支持有序操作，如获取最小值、最大值或进行范围查找。缺点：跳跃表的空间复杂度是O(N)，每个元素都需要存储在跳跃表中，这可能会占用较多的内存。
：任意节点到叶子节点拥有相同数量的黑节点（共有5个特征） 使用特点：红黑树通过变色和自旋来实现自平衡 B树 结构特征：每个节点可包含多个子节点，叶子节点位于同一层（每个节点保存索引和数据）...流程：先取出每个块中的最大值构成索引表，然后使用顺序查找或二分查找确定块，然后顺序查找当前块 时间复杂度：O(logn) 哈希查找 典型实现：HashMap，使用数组+链表的结构 时间复杂度...，通过分组避免大量的遍历操作 过程：根据增量分组，增量=元素/2(组数，例如8个数分为4组，16个数分为8组)，在组内排序。 ...（递归） 时间复杂度：O(nlogn) 计数排序 找出最大的数和最小的数 统计每个值出现的次数，值为数组下标，次数为数组的值 遍历数组，反向填充数组 当元素为n个0~k之间的整数时...，时间复杂度为O(n+k)，空间复杂度为O(n+k) 桶排序 类似HashMap数组+链表的结构，有一个索引函数，然后根据这个函数和输入的值计算数组下标。
每个partion 有多个 segement ，每个 segment 以 最小offset 来命名，如000.index存储offset为0~368795的消息，kafka就是利用分段+索引的方式来解决查找效率的问题...多个消费者可以组成一个消费组，每个消费组有一个组 id, 同一个消费组者的消费者可以消费同一个 topic 下不同分区的数据，但是不会组内多个消费者消费同一个分区的数据。一个分区只能被一个消费者消费。...怎么根据 segment + offset 查找到对应消息呢? 先找到offset的368801message所在的segment文件（利用二分法查找），这里找到的就是在第二个segment文件。...由于该文件采用的是稀疏索引的方式存储着相对offset及对应message物理偏移量的关系，所以直接找相对offset为5的索引找不到，这里同样利用二分法查找相对offset小于或者等于指定的相对offset...根据找到的相对offset为4的索引确定message存储的物理偏移位置为256。打开数据文件，从位置为256的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为368801的那条Message。 ?
索引类型 Hudi 提供了几种开箱即用的索引类型，以适应不同的流量模式和表大小。为每个表选择最合适的索引是一个关键的调整步骤。这篇文章很好地解释了做出正确选择的重要性。...然而 Bloom Index 背后的独特概念在于它最大限度地减少了用于查找的键和文件的数量，同时保持了较低的读取成本。 Bloom Index 采用 2 阶段过滤来减少用于查找的键和文件的数量。...• 第一阶段涉及将输入键与使用存储在基本文件页脚中的最小和最大记录键值构建的间隔树进行比较。超出这些范围的键代表新插入，而其余键则被视为下一阶段的候选键。...• 第二阶段根据反序列化的 Bloom 过滤器检查候选键，这有助于确定明确不存在的键和可能存在的键。然后使用筛选后的键和关联的基文件执行实际的文件查找，这些基文件随后返回用于标记的键和位置元组。...存储桶索引有两种变体 - 简单存储桶索引和一致存储桶索引。Simple Bucket Index 分配固定数量的存储桶，每个存储桶映射到一个文件组，这反过来又限制了表中文件组的总数。
在滚动合并和远程检索期间使用多页块I/O，而单页节点用于匹配索引查找，以最小化缓冲需求。设想256 KB的多页块大小包含根下的节点；根据定义，根节点始终是单个页面。 ...通常，为了保证LSM树中的所有条目都已检查，需要精确的匹配查找或范围查找来通过其索引结构访问每个组件Ci。然而，有许多可能的优化，其中该搜索可以局限于组件的初始子集。 ...我们现在可以最小化LSM树的总成本，内存加磁盘臂成本，通过改变S0的大小。对于给定数量的组件，实现最优总成本的适当过程如下例3.3所示。总成本中唯一剩余的自由变量是组件数量K+1。...根据定义1.1，账户ID | |时间戳索引的每个新条目插入将被放置在已经存在的230万页条目之一的一个非常随机的位置。...现在，230万页是一个连续体结构中9.2 GB条目的最小数量，并且假设每秒插入1000次，这样一个结构的每一页大约每2300秒访问一次新插入；根据五分钟规则，保持所有这些页面都处于缓冲状态是不经济的。
问题来源 价值 30 30 30 元的问答...，那天在准备去吃饭前刚好看到，几分钟搞定，午饭加个鸡腿~~ ---- 二、解决方法 实现代码如下： import os import pandas as pd path1 = "你放所有csv的文件夹路径..." # 你放所有csv的文件夹路径 path2 = "....还可加参数 engine="python" 或者指定编码 encoding="utf-8"就可以解决 df1 = pd.read_csv(file_path1) # 索引指定列的数据...、Pandas的读取数据、索引指定列的数据、保存数据就能解决（几分钟的事儿）。
▍四、页（Page） ---- 页是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单位，每个页默认16KB；InnoDB存储引擎从1.2.x版本碍事，可以通过参数innodb_page_size将页的大小设置为4K...这个过程就好比是给记录创建了一个目录： 将所有的记录分成几个组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录。...第 1 组，也就是最小记录所在的分组只有 1 个记录； 最后一组，就是最大记录所在的分组，会有 1-8 条记录； 其余的组记录数量在 4-8 条之间。...这样做的好处是，除了第 1 组（最小记录所在组）以外，其余组的记录数会尽量平分。 在每个组中最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录，作为 n_owned 字段。...如下图所示： 页目录存储的是槽，槽相当于分组记录的索引。我们通过槽查找记录，实际上就是在做二分查找。
但是如果有一个排序和一个范围......还有最小值和最大值！现在意味着每个 Parquet 文件的每一列都有明确定义的最小值和最大值（也可以为 null）。...最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...的查询 Q，我们可以根据存储在索引中的列统计信息评估这些谓词 P1、P2 等对于表的每个对应文件，以了解特定文件“file01”、“file02”等是否可能包含与谓词匹配的值。...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。...要配置文件组的数量，请使用以下配置（默认值为 2）： 如前所述，元数据表使用 HFile 作为其存储文件格式（这是一种非常有效的排序二进制键值格式），以便能够 • 有效地查找基于它们的键的记录以及 •
最后要注意的是，如果往不存在的 Topic 写数据，能不能写入成功呢？答案是：Kafka 会自动创建 Topic，分区和副本的数量根据默认配置都是 1。...如上图，这个 Partition 有三组 Segment 文件，每个 Log 文件的大小是一样的，但是存储的 Message 数量是不一定相等的（每条的 Message 大小不一致）。...文件的命名是以该 Segment 最小 Offset 来命名的，如 000.index 存储 Offset 为 0~368795 的消息，Kafka 就是利用分段+索引的方式来解决查找效率的问题。...kafka的consumer消费原则有两个： 多个消费者可以组成一个消费者组（Consumer Group），每个消费者组都有一个组 id！...根据找到的相对 Offset 为 4 的索引确定 Message 存储的物理偏移位置为 256。
n_owned 在页目录分组时使用，每个组的最后一条记录（也就是组内最大的那条记录）的头信息中的n_owned属性表示该记录拥有多少条记录，也就是该组内共有几条记录。...每个组的最后一条记录（也就是组内最大的那条记录）的头信息中的n_owned属性表示该记录拥有多少条记录，也就是该组内共有几条记录 将每个组的最后一条记录的地址偏移量单独提取出来，用作查找。...所以在一个数据页中查找指定主键值的记录的过程分为两步： 通过二分法确定该记录所在的槽，并找到该槽所在分组中主键值最小的那条记录。 通过记录的next_record属性遍历该槽所在的组中的各个记录。...在没有索引的情况下，不论是根据主键列或者其他列的值进行查找，由于我们并不能快速的定位到记录所在的页，所以只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，在每一个页中根据我们刚刚唠叨过的查找方式去查找指定的记录。...因为这些16KB的页在物理存储上可能并不挨着，所以如果想从这么多页中根据主键值快速定位某些记录所在的页，我们需要给它们做个目录，每个页对应一个目录项，每个目录项包括下边两个部分： * 页的用户记录中最小的主键值
四、页（Page） ---- 页是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单位，每个页默认16KB；InnoDB存储引擎从1.2.x版本碍事，可以通过参数innodb_page_size将页的大小设置为4K、...这个过程就好比是给记录创建了一个目录： 将所有的记录分成几个组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录。...第 1 组，也就是最小记录所在的分组只有 1 个记录； 最后一组，就是最大记录所在的分组，会有 1-8 条记录； 其余的组记录数量在 4-8 条之间。...这样做的好处是，除了第 1 组（最小记录所在组）以外，其余组的记录数会尽量平分。 在每个组中最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录，作为 n_owned 字段。...页目录存储的是槽，槽相当于分组记录的索引。我们通过槽查找记录，实际上就是在做二分查找。
Order:图中顶点的数量 Size:图中的边数 Vertex degree:与一个顶点关联的边的数量 Isolated vertex:图中与其他顶点没有连接的顶点 Self-loop:从顶点到自身的一条边...注意顶点是如何被发现(黄色)和被访问(红色)的。 应用 用于确定最短路径和最小生成树。 被搜索引擎爬虫用来建立网页的索引。 用来在社交网络上搜索。...算法 Dijkstra的最短路径算法 、bellman算法 应用 用于在谷歌maps或Apple maps等地图软件中查找从一个地方到另一个地方的路线。 用于网络中解决最小时延路径问题。...在社交网络中，用来寻找一群关系密切的人，并根据共同的兴趣提出建议。 拓扑排序 ? 图的拓扑排序是对它的顶点进行线性排序，因此对于排序中的每条有向边(u, v)，顶点u都在v之前。...如果一个匹配包含尽可能多的顶点匹配的边的最大数量，那么这个匹配被称为最大匹配。 图11显示了获得一个二分图的完全匹配的动画，该二分图有两组顶点，分别用橙色和蓝色表示。
，即一条消息可以被多个消费者组消费，只能被一个消费者组内的其中一个消费者消费；消费者组内的每个成员负责一定数量的分区，当消费者组内的消费者发生变动时，会触发分区的重平衡 pull消费模型：消费者向负责分区主动拉取消息...，将文件分段处理 记录消息到.log文件中的同时，会记录消息offset和物理偏移地址的映射作为索引，提升查找性能； 这个索引并不是按消息的顺序依次记录的，而是每隔一定字节的数据记录一条索引，降低了索引文件的大小...kafka查找消息时，只需要根据文件名和offset进行二分查找，找到对应的日志分段后，查找.index文件找到物理偏移地址，然后查.log读取消息内容 消费组与分区重平衡 当有新的消费者加入到消费者组时...根据集群的机器数量和需要的吞吐量来决定适合的分区数 Kafka目前有那些内部topic，它们都有什么特征？各自的作用又是什么？...被选为leader时会根据这个确定哪些消息可用 Kafka中有那些索引文件？
用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。...RLI 背后的核心概念是能够确定记录的位置，从而减少需要扫描以提取所需数据的文件数量。这个过程通常被称为“索引查找”。Hudi 采用主键模型，要求每个记录与一个键关联以满足唯一性约束。...重点关注最后一步“批量插入到 RLI 分区”，元数据表写入端使用哈希函数对 RLI 记录进行分区，确保生成的文件组的数量与分区的数量一致。这保证了记录键查找的一致性。...值得注意的是，当前的实现在初始化后修复了 RLI 分区中文件组的数量。因此用户应该倾向于过度配置文件组并相应地调整这些配置。...写入索引 作为写入流程的一部分，RLI 遵循高级索引流程，与任何其他全局索引类似：对于给定的记录集，如果索引发现每个记录存在于任何现有文件组中，它就会使用位置信息标记每个记录。
---- 索引 回顾 各个数据页可以组成一个双向链表，而每个数据页中的记录会按照主键值从小到大的顺序组成一个单向链表，每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录，在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽...为了快速定位页中某条记录，我们整了个页目录 为了快速定位记录在哪个页中，我们整了个目录(索引) ---- 按照直观想法来实现一个简易索引 我们在根据某个搜索条件查找一些记录时为什么要遍历所有的数据页呢...，我们需要给它们做个目录，每个页对应一个目录项，每个目录项包括下边两个部分： 页的用户记录中最小的主键值，我们用key来表示。...再根据前边说的在页中查找记录的方式去页9中定位具体的记录。 至此，针对数据页做的简易目录就搞定了，这个简易的目录上面也说了，被称为索引。 我们实现的简易索引还有什么不足呢?...，以及存储记录的最小单位页的设计，最后我们设计了一个简单的索引实现，来争取能够快速根据主键定位记录在哪个页中。
Bucket Aggregations（桶聚合）：将文档分组到不同的桶中。每个桶都可以包含一个或多个文档。例如，terms 聚合将文档根据特定字段的值进行分组。...以下是一些常见的聚合类型及其示例：指标聚合（Metric Aggregations）sum：计算数值字段的总和。avg：计算数值字段的平均值。min：查找数值字段的最小值。...max：查找数值字段的最大值。extended_stats：获取数值字段的多个统计数据（平均值、最大值、最小值、总和、方差等）。value_count：计算字段的非空值数量。...filters：将文档分组为多个桶，每个桶对应一组过滤条件。...并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的
例如下图存储这些元数据的区域叫法比较多，有叫控制块的，有叫缓存页描述的，这里就暂且叫「控制块」吧。通过控制块，InnoDB可以根据请求的SQL表名、索引快速定位到对应的缓存页上。...InnoDB会先把第一页加载到Buffer Pool中，当然也会维护对应的控制块。然后在页中开始遍历查找id为10的行记录，为了快速定位行数据，数据页中维护了一个最小记录和最大记录以及页目录。...当ID不存在最小和最大的范围，就可以直接去加载下一页了，以此类推。页目录的作用是什么呢？可以理解成给数据页中的用户数据分了个组，比如ID为1～4为一组，5～8是一组，以此类推。...页目录是由一个一个槽组成的，分别指向了每一组的最大记录。如下图，id为10的记录可以直接去第四个槽去查找数据，不需要一行一行遍历查找了。...将数据页加载到Buffer Pool中开始查找数据，为了快速找到行记录，数据页中还存放了当前页最小记录、最大记录和页目录。
InnoDB 存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。...模拟查找关键字29的过程： 根据根节点找到磁盘块1，读入内存。【磁盘I/O操作第1次】 比较关键字29在区间（17,35），找到磁盘块1的指针P2。 根据P2指针找到磁盘块3，读入内存。...在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。...，假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息，则变成B+Tree后其结构如下图所示： 通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构...这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。
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