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面试中有哪些经典的数据库问题?

面试中有哪些经典的数据库问题? 一、为什么用自增列作为主键 1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。

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Mysql SQL优化方法

Mysql SQL优化方法 1.单库表别太多,一般保持在200以下为宜. 2.尽量避免SQL中出现运算,例如select a+5 from A,让DB功能单一化 3.表设计尽量小而精,能用5个字段就不要用6个(除非业务上使用增加冗余字段来提升性能)。

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一行命令:从 ELK 迁移日志服务

日志服务相比自建 ELK 在功能、性能、规模和成本等方面有诸多优势。对于已经存储在 Elasticsearch 中的数据,用户只需要一行命令就能方便地将数据迁移至日志服务。

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每天一个linux命令--locate(3)

locate locate让使用者可以很快速的搜寻档案系统内是否有指定的档案。其方法是先建立一个包括系统内所有档案名称及路径的数据库,之后当寻找时就只需查询这个数据库,而不必实际深入档案系统之中了。

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关于JQuery选择器的类型

      JQuery选择器大概分为四大类:基本选择器,层次选择器,过滤选择器,表单选择器; 一:基本选择器      基本选择器一般包括ID,元素名,类名,以及显示页面所有元素。

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算法之树(二,B+树、哈夫曼树、堆、红黑树)(Java版)-持续更新补充

B+树的优势 1.单一节点存储更多元素。B+树中间节点没有卫星数据(也就是说只包含索引信息),所以每个非叶子节点可以包含更多的内容,同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素。也就是说B+树会在相同数据量的情况下比B树更加“矮胖”,查询的IO次数更少。

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前端css性能优化

1. 避免使用@important 外部的css文件中使用@important会使得页面在加载时增加额外的延迟。最好使用link   2. 避免使用css表达式(表达式可能会造成极大的计算量)   3. 避免通配选择器 在初期使用*{margin:0;padding:0},以此来消除标签的默认布局和不同浏览器的对同一个标签的不同的渲染。

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meta的使用

简体中文: 繁体中文: 英 语:  网页制作者信息 网站简介   搜索关键字     禁止浏览器从本地机的缓存中调阅页面内容。

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solr5.4.0全文检索解决方案

应用场景 在百度中搜索“阿凡达”会出来一系列资料,有文本,图片,电影,链接等等,这就是一个搜索引擎实现的,当然百度有自己的搜索引擎,我们可以不用自己写一个搜索引擎,有现成的比如sorl,lucene,ElasticSearch等等,这里介绍一些solr。

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通过solrj对solr进行开发

应用场景 当安装部署完solr之后,我们可以通过solrj来连接solr,进行新建,删除索引等等操作,达到全文检索的效果。

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mongodb操作使用说明

应用场景 安装部署完mongodb之后,需要对其进行使用,在使用过程中,对于常见操作做一个简单汇总整理。 操作步骤 MongDB是一个高性能,开源,无模式的文档型NosQL数据库。

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Hadoop面试题

1.Hadoop集群可以运行的3个模式? 单机(本地)模式 伪分布式模式 全分布式模式 2.单机(本地)模式中的注意点? 在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上。

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数据结构介绍

1. 什么是数据结构 算法+数据结构=程序设计 数据结构是由数据和结构两方面组成,下面举一个例子可以让大家很快地理解数据结构: 比如我们实验楼的课程管理系统,每一门课程由课程号、课程名、类别、作者等组成,每门课的课程号是唯一的,但不同的课程可能属于同一个类别,或者是同一个作者写的,由此我们可以建立一张按课程号顺序排列的课程表和两张按类别和作者名顺序排列的索引表,如下图所示,这样我们就可以按课程号或课程名或类别或作者名快速地找到我们想要学的那门课程。

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python快速排序

#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' def quick_sort(array,left,right): ''' :param array: ...

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hive分区表

Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引 在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中 例如: test表中...

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HBase详细说明

HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。  适合于存储大表数据(表的规模可以达到数十亿行以及数百万列),并且对大表数据的读、写访问可以达到实时级别;  利用Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)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;  利用ZooKeeper作为协同服务。

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用js来实现那些数据结构15(图01)

  其实在上一篇介绍树结构的时候,已经有了一些算法的相关内容介入。而在图这种数据结构下,会有更多有关图的算法,比如广度优先搜索,深度优先搜索最短路径算法等等。这是我们要介绍的最后一个数据结构。同时也是本系列最为复杂的一个。

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算法导论——用于不相交集合的数据结构

不相交集合的操作          一些应用涉及将n个不同元素分成一组不相交的集合,常进行两种操作:寻找包含制定元素的唯一集合以及合并两个集合。操作进行以下定于: MAKE-SET(x)建立一个新的集合,仅含有x UNION(x,y)将包含x和y的两个集合合并成一个新的集合,删除原本的集合 FIND-SET(x)返回一个指向包含唯一x的集合的指针          无向图的连通分量就是一个例子。

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服务器宕机可能的原因以及服务器宕机解决办法

服务器宕机可能的原因以及服务器宕机解决办法 服务器宕机是指服务器因为某些原因而导致服务器无法运转,造成网络无法正常使用。 对于网站来说,服务器宕机所造成影响很大,它不但造成访客无妨对网站进行访问,甚至还可能影响到网站在搜索引擎上的收录和排名, 因而在租用服务器时,建议站长选择想美国服务器这种出现宕机概率比较低的服务器。

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JDK源码分析之hashmap就这么简单理解

一、HashMap概述 HashMap是基于哈希表的Map接口实现,此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。HashMap与HashTable的作用大致相同,但是它不是线程安全的。

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