1、B-树的关键词和记录放在一起，叶节点可以看作是外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶节点只有关键词和指向下一个节点的索引，记录只放在叶节点上。
为了最小化B树的查找时间，我们需要考虑磁盘I/O操作的数量，因为磁盘I/O通常是数据库操作中性能的主要瓶颈。B树的查找时间主要由树的深度和每个节点中的关键字数量（或磁盘页面中的记录数）决定。
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
布隆过滤器是一种判定元素是否存在于集合中的方法。其基本原理是使用哈希方法将数据映射到一个很长的向量上。在维基百科上，它被称为“空间效率和查询时间都远远超过一般的算法”的方法。由于它只保存散列的数据，所以对于很长的数据有着良好的压缩特性，这个是个不争的事实（可以参见《布隆过滤器 (Bloom Filter) 详解》）。但是其查询效率究竟如何，我们还是要实际测试一下。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
2. 关联式容器 元素是排序的；插入任何元素，都按相应的排序规则来确定其位置；在查找时具有非常好的性能；通常以平衡二叉树的方式实现，包含set、map。
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
从我们学习关系型数据库的时候就知道了数据库有四种隔离级别。那么为什么要做隔离级别这样的设置呢。
数据块前面加+表示查找大于这个大小的文件，-表示查找小于这个大小的文件，不加表示查找等于这个大小的文件(一般不常用)
索引定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据
我们可以借助Python中的函数enumerate,通过enumerate遍历列表返回其索引和值
步骤取出所有数据耗费的io次数太多，步骤2耗费的内存空间太⼤，还有新增数据的时候，为了保证数组有序，插⼊数据会涉及到数组内部数据的移动，也是⽐较耗时的，显然⽤这种⽅式存储数据是不可取的。
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红黑树算是很难的一种数据结构吧，一般很少考察插入、删除等具体操作步骤，如果遇到要你手写红黑树的面试官，就直接告辞吧。所以，更多是会考察你对红黑树的理解程度，考察的最多的估计就是为什么有了二查找查找树/平衡树还需要红黑树这个问题了，今天，你只需要花一分钟的时间，就知道怎么回答这个问题了。
问题： 给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。 示例：给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9。因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9，所以返回 [0, 1]
面试官：那你可以说一说MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎的联系与区别嘛？
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点，行为思路先源码，再辅以流程图进行说明，并在总结部分使用思维导图进行总结，试图引发各位的讨论。
在日常运维工作中，会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员，我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况，观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。 今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具：Nethogs，来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。当我们的服务器网络异常时，可以通过运行nethogs程序来检测是那个程序占用了大量带宽。节省了查找时间。 Nethogs安装： 方法一：在epel源中可以直接yum安装 [root@dev src]# yum install -
索引，一种强大的存在；不管是什么行业，数据都是根基，终将落盘固化，提供各方检索查询，之前整理了一篇《深入浅出spring事务》，你可以推脱不使用事务，但索引是不可或缺的必备知识点
这两种算法均常用于缓存替换策略，其目的是保证缓存的优化性能，保证缓存透明性。当缓存中的空间被填满后，缓存替换策略将选择缓存中某些单元从缓存中剔除，并将现在需要使用的单元填入缓存。缓存替换策略在执行过程中会导致一定的延迟，延迟公式如下：
前提：主要数据结构：数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。数组数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。哈希表那么我...
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第二篇，总结了MySQL的事务隔离级别。
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。而因为B+树的内部节点只是作为索引使用，而不像B树那样每个节点都需要存储硬盘指针。也就是说：B+树中每个非叶节点没有指向某个关键字具体信息的指针，所以每一个节点可以存放更多的关键字数量，即一次性读入内存所需要查找的关键字也就越多，减少了I/O操作。
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
面试官： 你知道MySQL索引底层数据结构为啥用B+树？而不用B树、红黑树或者普通二叉树？
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
在 MySQL 官方提到，改善操作性能的最佳方法 SELECT 在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目的作用类似于指向表行的指针，从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配，并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。
在处理上亿条数据时，快速找到其中一条特定的数据是一个非常具有挑战性的任务。以下是几种常用的高效算法和数据结构，它们可以帮助你快速定位目标数据：
一般我们在选择算法时，都是想要选择效率最高的算法。那算法的效率，用什么表示？没错!就是用大O表示法。
在直播平台搭建中，开发人员和项目经理们在保证项目完成进度的同时，无时不刻的关注着程序的性能和可扩展性。本文罗列了优化直播平台搭建需要参考的十个性能指标。
二叉排序树，又称二叉查找树（BST，Binary Search Tree)一棵二叉树或者是空二叉树，或者是具有如下性质的二叉树:
推出一个新系列，《看图轻松理解数据结构和算法》，主要使用图片来描述常见的数据结构和算法，轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。
方法一：暴力法 暴力法很简单。遍历每个元素 xxx，并查找是否存在一个值与 target−xtarget – xtarget−x 相等的目标元素。 复杂度分析：
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
Mysql数据库中的常见索引有多种方式，例如Hash索引，B-树索引，B+树索引，但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢？下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势？ B-树
Bloom Filter是1970年由Bloom提出的，最初广泛用于拼写检查和数据库系统中。近年来，随着计算机和互联网技术的发展，数据集的不断扩张使得 Bloom filter获得了新生，各种新的应用和变种不断涌现。Bloom filter是一个空间效率很高的数据结构，它由一个位数组和一组hash映射函数组成。Bloom filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
当需要判断一个元素是否存在于海量数据集合中，不仅查找时间慢，还会占用大量存储空间，接下来看一下布隆过滤器如何解决这个问题
虽然7升级来已经很久了，可能大家项目中都已经在使用，但是一些面试者的回答让我不算满意
Java 面试不可能不问 Redis，问到 Redis 不可能不问 Redis 的常用数据类型，问到 Redis 的常用数据类型，不可能不问跳跃表，当问到跳跃表经常会被问到跳跃表的查询和添加流程，所以接下来我们一起来看这道题的答案吧。
hashmap[num] = i #这句不能放在if语句之前，解决list中有重复值或target-num=num的情况 不过方法四相较于方法三的运行速度没有像方法二相较于方法一的速度提升。运行速度在 70ms 多
在 MySQL 中，索引是用来加速数据检索速度的一种数据结构。通常我们最熟悉的是 B-tree 索引，但 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还提供了其他类型的索引，包括自适应哈希索引。
二分查找时间复杂度O(h)=O(log2n)，具备非常高的效率，用R处理数据时有时候需要用到二分查找法以便快速定位 1 Rbisect <- function(lst, value){ 2 low=1 3 high=length(lst) 4 mid=length(lst)%/%2 5 if (lst[low]==value) low 6 else if (lst[high]==value) high 7 else{ 8 while (
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
说明：Linux pstree命令将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id，则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍，然后返回空。
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream)，消息最终的存储都落在日志中。
查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter、exclude以及get三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在ORM层面，这些查询条件都是使用field+__+condition的方式来使用的。以下将那些常用的查询条件来一一解释。
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