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本文基于真实医疗行业案例，参考国家卫健委《医院信息系统建设指南》编写 | 最后更新：2026年1月。
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摘要：本文深入解析MySQL慢查询排查与索引底层原理，涵盖B+树结构、联合索引优化等核心知识点。通过四步法定位慢查询（抓取SQL→分析→根因→优化），重点解读EXPLAIN关键指标及索引失效场景。详解B+树作为MySQL首选索引的优势，对比B树特性，阐述聚簇索引与二级索引的物理逻辑关系。结合电商案例剖析联合索引的最左前缀原则及字段顺序设计策略，提供高频面试题解答与知识点速记，助力开发优化与面试准备
Driver Development Kit（驱动开发套件）为外设驱动开发者提供高效、安全、丰富的外设扩展驱动开发解决方案C-API，支持外设驱动开发者为消费者带来外设即插即用的极致体验。支持开发者开发外设配件的高阶功能，满足消费者高阶使用场景诉求。扩展驱动框架支持外设扩展驱动生命周期管理，面向扩展设备应用提供扩展外设查询绑定能力接口。使用场景支持开发者高效、安全开发专业外设或外设扩展增强能力：面
解析x90 $INDEX_ROOT和0xA0 $INDEX_ALLOCATION 属性结构，获取索引(例如目录)的B+树的根节点和子节点，即可通过MFT RECORD ID定位到MFT RECORD表，加载当前MFT RECORD的子目录/文件数据.
使用C++以及Kotlin编写弱平衡树的实现。注意：这里实现的弱平衡树不是任何网上的弱平衡树（比如：红黑树、Splay等），是我完全按照前面的理论写的。原帖：https://kmar.top/posts/af2cae0b/
索引概述 索引是数据库中提升查询速度的一种数据结构，类似于书籍的目录，帮助数据库快速定位数据。它通过B+树结构实现高效查找，将时间复杂度从O(n)降低到O(log n)，大幅减少磁盘IO和CPU消耗。索引采用空间换时间的设计思想，在维护数据的同时额外存储索引信息。 索引主要分为三类： 按数据结构：B+Tree、HASH、Full-Text索引 按物理存储：聚簇索引（存放实际数据）和二级索引（存放主
理解业务查询模式：先搞清楚你的应用最常用哪些查询，再针对性地设计索引。遵循最左前缀原则：联合索引中，把最常用的字段放前面。控制索引数量：不是越多越好，够用就行。定期分析慢查询：通过慢查询日志和EXPLAIN命令，找出性能瓶颈。记住，最好的索引，是那个能让你的查询语句跑得飞快，同时又不会给写入性能带来太大负担的索引。希望今天的内容能帮你真正理解MySQL索引，在实际工作中设计出更高效的数据库结构！如
最后思考💡 随着SSD的普及，B+树会淘汰吗？🔍 不会！顺序访问仍快于随机访问（5-10倍）页面读取机制依然有效范围查询优势不可替代未来趋势：B+树 + SSD = 如虎添翼！行动指南：使用查看你的B+树状态，探索INDEX TREE部分！欢迎在评论区分享你的发现。🚀。
1. 输出功率测试：CS8683 输出功率与 TPA3116 几乎一致。输出功率测试：测试条件：RL=4Ω2. 谐波失真 THD 测试：测试条件：RL=4Ω，Po=50W, PVCC=24VCS8683 在中低频段 THD 比 TPA3116 小。CS8683 在高频段 THD 比 TPA3116 大。3. 互调失真 IMD 测试(测试频率点 100Hz 对比 8kHz，4：1 的幅...
知识兔学姐推出二级考试知识点要求：第一：Word操作、Excel操作、PPT操作共66套真题，务必看会看完；第二：二级公共基础知识、计算机基础知识，看一遍，有时间的话多看几遍。第一部分：二级公共基础知识（10分）第一章：基本数据结构与算法（3分）1.算法的基本概念；1.1算法是指解题方案的准确而完整的描述。算法不等于程序，也不等于计算方法。设计算法时不仅要考虑对数据对象的运算和操作，还要考虑算法的
当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。盘片中央有一个可以旋转的主轴，他使得盘片以固定的旋转速率旋转，通常是5400rpm或者是7200rpm，一个磁盘中包含了多个这样的盘片并封装在一个密封的容器内。盘片的每个表面是由一组称为磁道同心圆组成的，每个磁道被划分为了一组扇区
B+树是一种多路平衡查找树数据集中存储：所有数据记录仅存储在叶子节点，非叶子节点仅存储索引键（用于导航）叶子节点链表：所有叶子节点通过双向链表连接，形成有序序列，支持高效范围查询树高极低：通常2-4层（百万级数据仅需3次磁盘I/O），确保查询稳定平衡性：任何节点的子树高度差不超过1，保证查询路径长度固定B+树本质：有序的多路平衡查找树，专为磁盘存储设计索引策略：合理选择索引类型，遵循最左前缀原则，
在Python中，可以使用多种库来执行K-means聚类，例如`scikit-learn`，以及用于可视化的库，例如`matplotlib`和`seaborn`。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python进行K-means聚类并对其结果进行可视化。请注意，这个例子使用了默认的K-means参数，但在实际应用中，你可能需要调整这些参数，例如`init`、`n_init`和`max_iter`，
网上有很多这类数据结构与算法可视化的网站，能够自己输入数据，然后看对应的数据结构/算法的动图，能够很好地帮助我们理解数据结构与算法。所以，今天我就把自己在学数据结构与算法时，用到可视化网站分享出来。Structure Visualization我之前那篇文章就是在 Data Structure Visualization 网站做的动图，这个网站支持很多种数据结构的动图演示。地址如下：https:/
咋知道这个AI生成坏了,没法用,那简单概括一下,就是B树的定义和性质
B+树索引适合范围查询而哈希索引不适合的原因主要在于其数据结构特性。B+树具有有序的叶子节点链表结构，支持O(logn)的起始点定位和O(k)的顺序遍历，能高效处理范围查询。而哈希索引由于数据离散存储，无法直接定位范围，必须进行全表扫描(O(n))和后续排序(O(klogk))，导致性能低下。实际测试显示，在100万条数据的范围查询中，B+树比哈希索引快约30倍。现代数据库通常采用混合索引策略，为
SQL语言是集DDL、DML和DCL于一体的数据库语言SQL语言主要由以下9个单词引导的操作语句来构成，但每一种语句都能表达复杂的操作请求模式的定义和删除，包括定义Database， Table，View，Index，完整性约束条件等，也包括定义对象（RowType行对象，Type列对象）各种方式的更新与检索操作，如直接输入记录，从其他Table（由SubQuery建立）输入各种复杂条件的检索，如
MySQL数据库进阶学习笔记分享-内容超级齐全-简单易懂！！
摘要：AI正重塑软件测试领域，推动从传统自动化向智能化的演进。核心应用包括智能用例生成、元素自修复、异常预测和缺陷评估，显著提升测试效率与覆盖率。技术底座依托数据、模型和自动化引擎的闭环系统，使测试具备自学习能力。尽管面临数据依赖、算法黑箱等挑战，实际案例已证明其价值——某企业回归测试时间从12小时缩短至90分钟。未来趋势指向自学习系统、大模型融合和云端协同，测试工程师角色将转型为AI训练师，推动
DEM转3dmax流程演示
目标检测中常见的loss函数
本文深入解析了数据库索引的核心机制，重点对比了B+树和哈希索引的特点。B+树索引采用多路平衡搜索树结构，支持范围查询和排序，适合通用场景；哈希索引基于哈希表实现，等值查询速度极快但不支持范围查询。文章还提供了索引选择建议：默认选择B+树、针对查询而非表建索引、避免过度索引、注意复合索引的最左前缀原则。通过生动比喻和详细的技术说明，帮助读者理解索引优化这个"用空间换时间"的重要数
https://blog.csdn.net/jinking01/article/details/115537954?utm_term=b%E6%A0%91%E5%92%8C%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91%E7%9A%84%E4%BC%98%E5%8A%BF&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-tas
众所周知，java1.7的时候hashMap结构还是【数组+链表】，而在1.8版本结构变为了【数组+链表/红黑树】，当链表长度达到8时，自动转换为红黑树结构。那么为什么java1.8要对hashMap的数据结构中加入树呢？答案：提高查找效率。此前hashMap中的数据采取【数组+链表】的存储结构，桶数组会将通过hash算法将key值计算得来的相同哈希值数据存储在对应的链表中，而随着链表的数据增多，
MySQL中count(*)千万级别数据查询优化
**二叉排序树：**二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：（1）若左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值；（2）若右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值；（3）左、右子树也分别为二叉排序树；（4）没有键值相等的节点。**平衡二叉树**平衡二叉树（Balanced Binary Tree）具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个...
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。
学习心得
在数据结构的世界里，树型结构凭借其独特的层级关系和高效的数据处理能力，成为程序员必须掌握的核心知识。无论是算法面试、日常开发，还是系统架构设计，树结构的身影无处不在。本文将带你深入拆解 9 种经典树型结构，用最通俗的语言、最实用的案例，帮你彻底吃透这些高频考点！树型结构看似复杂，但只要抓住每种结构的核心约束与应用场景，就能轻松驾驭！建议通过 LeetCode 专项训练（如二叉树、堆相关题目）巩固知
这使得 B + 树在频繁的插入和删除操作下，仍然能够保持较好的性能，例如查询某个时间段内的订单记录。B + 树的叶子节点通过指针连接成。，对于需要排序的查询操作，B + 树可以直接利用叶子节点的有序性，，磁盘 I/O 操作是影响数据库性能的重要因素。B + 树的插入和删除操作主要影响。，从而降低了树的高度。，使得范围查询可以通过。
所以高度为h的最高的B树，此时的叶子节点树最小就是图中等比得来的，最大得小于终端节点的关键字总数可以多到为此时等比得来得叶子节点的关键字的数模加上终端节点关键字数目，若等于，此时高度还可以增加了。此时假设此时h为最高的B树的高度，那么此时高度最高的B树的除终端节点的节点的关键字数目必须为最小节点关键字总数，终端节点的关键字数目可以大于等于节点最小关键字总数。所以此时关键字数目为n的对应的最高的高度
在之前，我们已经学习了很多的数据结构，当我们处理海量数据时，选择合适的数据结构变得至关重要，对于不同的数据结构它们的搜索效率也存在着很大的差异。如下种类数据格式时间复杂度顺序查找无要求O(N)二分查找有序O(log2N)二叉搜索树无要求O(N)二叉平衡树(AVL树和红黑树)无要求O(log2N)哈希无要求O(1)以上结构适合用于数据量相对不是很大，能够一次性存放在内存中，进行数据查找的场景。
个人笔记
在树形数据结构中，叶子节点是指没有子节点的节点，也就是位于树结构末端的节点。叶子节点是树结构中最底层的节点，它们不再分支出其他节点，通常存储着实际的数据或信息。在一棵树中，除了叶子节点外，其他节点都可以称为内部节点。内部节点通常用来连接子节点或存储索引信息，而叶子节点则是存储实际数据或信息的地方。在B树或B+树这样的数据结构中，每个节点可以存储一定数量的关键字（或索引值），这个数量是固定的。非叶子
如果树为空，直接插入新节点中，该节点为树的根节点树非空，找待插入元素在树中的插入位置(注意：找到的插入节点位置一定在叶子节点中)检测是否找到插入位置(假设树中的key唯一，即该元素已经存在时则不插入)按照插入排序的思想将该元素插入到找到的节点中检测该节点是否满足B-树的性质：即该节点中的元素个数是否等于M，如果小于则满足如果插入后节点不满足B树的性质，需要对该节点进行分裂：申请新节点找到该节点的中
Btrfs 不仅仅是一个文件系统，更是一个集成的存储管理解决方案。对于个人桌面用户、家庭服务器 (NAS) 或开发者来说，Btrfs 提供的快照、数据完整性保护和灵活的多盘管理功能是革命性的，能极大地提升数据安全性和系统可维护性。它就像给你的 Linux 系统上了一份“后悔险”。虽然它在某些方面（如 RAID 5/6）还不如 ZFS 成熟，但凭借其原生集成在 Linux 内核的巨大优势，它正被越来
让我们从一个排好序的数组开始, 查询可以通过二分法来完成.但更新数组是O(n)的时间复杂度是我们需要解决的问题.更新一个大数组是很糟糕的, 所以我们把它分成更小的数组.假设我们将数组分成sqrt(n)个部分, 每个部分平均包含sqrt(n)个键.从叶子节点开始键插入.叶节点就是键的排序列表.将键插入到叶子中是微不足道的.但是, 插入可能导致节点大小超过页面大小.在这种情况下, 我们需要将叶子节点拆
Java面试专题 MySQL高级：SQL规范、事务、索引、调优、分库分表、锁…
磁盘设备上，通过B+树可有效存储数据所有记录都存储在叶子节点上，非叶子（non-leaf）存储索引（keys）信息；而且记录按照索引列的值由小到大排好了序。B+树含有非常高的扇出（fanout）,通常超过100，在查找一个记录时，可有效地减少IO操作扇出：每个索引节点指向每个叶子节点的指针扇出数：索引节点可存储的最大关键字个数+1。
MIT6.830的lab5中，我们将实现 B+ 树索引以进行高效查找和范围扫描。项目已经提供实现树结构所需的所有低级代码。我们所要做的是实现搜索、拆分页面、在页面之间重新分配元组以及合并页面。实现B+树的搜索，根据给定的key查找适当的页节点；实现内部节点、页节点的拆分，当页面中key的数量大于n-1时，对页面进行拆分；实现节点的重新分配，当删除key后如果页面中key的数量小于m/2 时，从其兄
索引与事务文章目录索引与事务一、索引1.1 何为索引1.2 索引的特点二、索引的数据结构2.1 B树2.3 B+树2.4非聚簇索引2.5聚簇索引三、事务3.1 何为事务3.2 事务的概念3.3 事务的特性四、JDBC4.1 何为JDBC4.2 JDBC工作原理4.3 JDBC的实现????????????前言：本条帖子只介绍原理及概念，不包含具体的底层实现一、索引1.1 何为索引在数据库中数量及其
MYSQL数据库InnoDB数据索引原理
本期详细讲解了B树/B+树/B*树，分析了其性能及使用场景，并对B树使用C++进行了模拟实现
B树和B+树都是用于高效数据存储和检索的自平衡二叉查找树。B树适用于需要频繁进行插入、删除和查询操作的场景，而B+树则因其叶子节点构成有序链表的特点，在数据库索引中得到了广泛应用。B树：适合一般的动态数据集的存储和检索，插入和删除操作相对均衡。B+树：由于其叶子节点的顺序链表结构，更适合频繁的范围查询和顺序访问，如MySQL的InnoDB引擎使用B+树作为默认的索引结构。
b树
——b树
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