动态范围查询问题：一、线段树+点修改 支持操作：Update(x,v): 将Ax修改为vQuery(L,R) :计算[L,R]内的最小值 1 int minv[maxn]; 2 int ql,qr; 3 int Query(int u,int L,int R){ 4 int M=L + (R...
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2015-08-06 20:05:10
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建立索引的几大原则
最左前缀匹配原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、，比如a = 1 and
b = 2 and c > 3 and d = 4 ，如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整（参考原则2）。但是mysql查询优化器可能通过优化调整顺序从而使用索引，但是写sql语...
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2015-08-05 18:25:12
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比如有些数据需要通过日期范围查询，这是个很常见的场景。 使用Sorted Sets当存储的数据结构，添加key时把日期进行简单的转码。 一年有365天，在score中预留三位来存储天份，通过DayOfYear计算出一年第多少天：
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2015-07-20 09:08:32
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主要是两种，一种是用数值进行范围划分，一种是hash，有点类似于memcached集群机制。下表对比了优缺点sharding算法范围查询性能数据分布ranged based强, 容易集中在一个shard上的多个chunks不均匀, 影响scale outhash based一般，需要查询多个shard才能获得结果均匀MongoDB还提供了可以自定义算法的机制，叫做tag aware shardin...
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2015-07-19 20:14:34
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mysql中timestamp,datetime,int类型的区别与优劣
int
1. 占用4个字节
2. 建立索引之后，查询速度快
3. 条件范围搜索可以使用使用between
4. 不能使用mysql提供的时间函数
结论：适合需要进行大量时间范围查询的数据表
datetime
1. 占用8个字节
2. 允许为空值，可以自定义值，系统不会自动修改其值。
3. 实际...
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2015-07-14 18:17:13
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好的数据结构，对于检索数据，插入数据的效率就会非常高。常见的数据结构B+树根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。
叶子节点里每个键值都指向真正的数据块，每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围查询时，叶子节点间可以直接跳转，从而避免再去回溯至枝和根节点。
特点：
1、有n棵子树的结点中含有n个关键字，每个关键字不保存数据，只用来索引，所有数据都保存...
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2015-07-04 09:40:12
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kd树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询（range searches），另一种是K近邻查询（K-neighbor searches）。范围查询就是给定查询点和查询距离的阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据；K近邻查询是给定查...
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2015-06-13 17:11:27
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在mysql中，比如你的表的时间字段是column2，并且column2的类型是timestamp单日查询：select * from TableName where column1='xxxx' and date(column2)='2015-05-29'日期范围查询：select * from ...
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2015-06-03 17:21:42
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情况一:查询类似 id>13 and id"这样的符号在xml文档中是有意义的，所以使用了这样的语句包起来转义Student类中的方法public IList SelectRange(Hashtable ht){ return mapper.QueryForList("SelectStuden...
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2015-05-24 12:43:39
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总概：ISAM树是一个静态索引结构，它在文件不频繁修改的情况下非常有效，但它不适合频繁增长和缩小的数据文件。B+树是一个能适应文件变化的动态结构，它是应用最广泛的索引结构，因为能有效的适应变化，支持等值搜索和范围查询。在ISAM和B+树结构中，叶子叶包含数据项，为了方便起见，将拥有搜索码到值K的数据...
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2015-05-07 23:29:06
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