在当前客户端软件的更新功能，需要在每次客户端升级的时候，下载更新的内容。而客户端下载内容的多少将会决定用户的下载时长以及服务器流量费用。所以我在不断找一个算法，让客户端更新的时候下载的内容更少。在弱网环境，上传和下载的速度受限，在保证每次数据同步的完整下，让每次传输的内容更少也是我最近研究的内容
https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-021-01034-9
正则表达式是一种字符串模式，用来对某些规则的文本内容进行处理。利用字符串构成成的数据结构，来完成对文本内容的匹配。
http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
C++17 引入了结构化绑定（Structured Binding）这一强大的特性，它提供了一种简洁的语法，用于从容器、元组、数组等数据结构中解包并绑定其元素到多个变量中。结构化绑定不仅可以提高代码的可读性和简洁性，还能使代码更加灵活和易于维护。
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
PostgreSQL 在新的一年有一个好的开端: 它被 DB-Engines 评为 2023 年度数据库管理系统。但究竟是什么让它胜过其他数据库？为了回答这个问题，我们将比较 PostgreSQL 和 MySQL，这两者都是广泛使用的开源关系数据库管理系统(RDBMS)。作为业界标准的解决方案，这两种数据库都具有使用 SQL 管理关系数据的强大功能，但在其能力和最佳使用案例上已经有所分歧。
OpenFlow 是一种 SDN 协议，全称为 OpenFlow Switch Specification，由 ONF（Open Networking Foundation，开放网络基金会）组织开发和维护。
索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量 索引可以把随机IO变成顺序IO(索引指向(左小右大)) 索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时，避免使用临时表
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
写过或者学过 Sql 的人应该都知道 left join，知道 left join 的实现的效果，就是保留左表的全部信息，然后把右表往左表上拼接，如果拼不上就是 null。除了 left join以外，还有inner join、outer join、right join，这些不同的 join 能达到的什么样的效果，大家应该都了解了，如果不了解的可以看看网上的帖子或者随便一本 Sql 书都有讲的。今天我们不讲这些 join 能达到什么效果，我们主要讲这些 join 的底层原理是怎么实现的，也就是具体的效果是怎么呈现出来的。
ES除了拥有索引上的优势，最重要的还是数据的结构，这都是ES为什么效率高，会使用它的原因。
面试的时候肯定会问这一个问题，mysql为什么会选择b+树作为索引呢？而不选择其他索引，例如b树？hash？
pprint 是 pretty printer 的缩写，用来打印 Python 数据结构，与 print 相比，它打印出来的结构更加整齐，便于阅读。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容，所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解，对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
KEYS pattern 查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。 KEYS * 匹配数据库中所有 key 。 KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
这其实源于一个实际的工作问题，简化后的情况如下：先按合同号匹配数量，如果合同号没有匹配到，再按计划号匹配。即多重匹配取数：
栈是一种操作受限的数据结构，只支持入栈和出栈操作。后进先出是它最大的特点。（特定的数据结构是对特定场景的抽象）
2、如果作为条件，列名对应的值匹配一条返回一条，全表扫描所有数据，得到所有匹配数据。
MySQL用WHERE子句对正则表达式提供了初步的支持，允许你指定用正则表达式过滤SELECT检索出的数据。
创建APP 1、切入项目目录 2、创建app (djangoProject) E:\pythonProject>cd STUDB
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
还是先来看一个例子：要把一个 Web 页面的页面标题提取出来。HTML 页面标题是出现在 <title> 和 </title> 标签之间的文字，而这对标签又必须位于 HTML 代码的 <head> 部分里。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
元字符是一些在正则表达式里有着特殊含义的字符。英文句号 . 是一个元字符，它可以用来匹配任意单个字符。类似地，左方括号 [ 也是一个元字符，它标志着一个字符集合的开始。因为元字符在正则表达式里有着特殊的含义，所以这些字符就无法用来代表它们本身。例如不能使用 [ 来匹配 [ 本身，也不能使用 . 来匹配 . 本身。来看一个例子，用一个正则表达式去匹配一个包含 [ 和 ] 字符的 JavaScript 数组。
ps：如果没看明白，那就来看下match_phrase query对应到mysql是怎样的吧！
写数据库，我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！ 本文是第13篇，主要讲述MongoDB查询操作符说明实战操作，非常值得一看。 MongoDB系列文章： MongoDB安全实战之Kerberos认证 MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具 MongoDB安全实战之审计 MongoDB安全实战之SSL协议加密 MongoDB安全实战之网络安全加固 MongoDB索引的介绍 MongoDB存储引擎 MongoDB集合的增量更新 MongoDB数据迁移到MySQL
假设需要找出所有重复的 HTML 不间断空格，将其用其他内容替换。
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL：
在数据库查询中，模糊查询是一种强大的技术，可以用来搜索与指定模式匹配的数据。MySQL数据库提供了一个灵活而强大的LIKE操作符，使得模糊查询变得简单和高效。本文将详细介绍MySQL中的LIKE操作符以及它的用法，并通过示例演示其功能。
可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
Spring Boot提供了两种常用的配置文件，分别是properties文件和yml文件。他们的作用都是修改Spring Boot自动配置的默认值。
就在昨天，我查了一下考研成绩的排名，果不其然第 1 名！因为我没有特别低的单科分数，外加上估摸着国家线十之八九不会大涨，所以我感觉我能进复试！考虑到我的复试专业课是数据结构，所以从今天开始，我将一直写数据结构的文章，直到复试结束。接下来先说几件事情，然后介绍第一个数据结构——顺序表！
lucene是一个常用的并发处理时的全局搜索引擎，它和目前搜索引擎采取的处理大量查询数据的思路都是，事先把跟关键词相匹配数据存储起来,查找的时候直接把存储好的数据进行返回。
索引模块除了是数据库最重要的模块之一，也是面试中最经常被问到的，关于索引模块常见问题如下：
在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
在项目开发过程中，我们普遍用到的都是单数据源，即所有DB操作的都是同一个数据库。那么当我们想要同时操作多个数据库的时候，应该怎么做呢？
今天一个同事问我，如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能，并且对检索关键词跑分？我当时脑子里立马产生了疑问？为啥不直接用es呢？简单好用还贼快。但是听他说，数据量不多，客户给的时间非常有限，根本没时间去搭建es，所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧！ MySQL 从 5.7.6 版本开始，MySQL就内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词，然后存入数据库。本篇文章测试的时候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB数据库引擎。
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上，即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时，CPU发生了饱和或装入数据过大，内存容量不足，磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
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