摘要:快速排序的思想是这样的,如果要对数组区间 [p, r] 的数据进行排序,我们先选择其中任意一个数据作为 pivot(分支点),一般为区间最后一个元素。 然后遍历数组,将小于 pivot 的数据放到左边,将大于 pivot 的数据放到右边。接着,我们再递归对左右两边的数据进行排序,直到区间缩小为 1
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摘要:利用rowNumberInAllBlocks函数: hive写法: select orderid from (select orderid, row_number() over(partition by orderid order by datachange_lasttime desc) as ro
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摘要:先简单说一下最左原则 顾名思义:1、最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>,<,between,like)就会停止匹配。 2、例如:b=2如果建立(a,b)顺序的索引,是匹配不到(a,b)索引的;但如果查询条件是a=1 and b=2或者a=1(又或者是b=2 an
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摘要:一、常用的时间戳到日期,日期到时间戳操作 SELECT toDateTime(1665936000,'Asia/Shanghai') `时间戳转为:%Y-%m-%d %H:%M:%S`, toUnixTimestamp('2022-10-17') AS `日期转为时间戳`, toDate(16659
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摘要:Maven工具可以进行clean、compile、install、package、test等操作,但是这些操作有什么用呢,以下面的p2p-exterface为例说明一下,pwp-exterface工程目录如下: 点击compile: 只是简单的编译,不打包 点击clean: 清除编译完成的targe
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摘要:【数据结构与算法】->数据结构-> B+ 树->如何实现 MySQL 数据库索引
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摘要:不一定, 原因有二 我们多数情况下使用 != 只是筛选掉少量数据, 这种情况下走索引树找出不符合条件的值然后返回其他符合条件的值, 跟直接做全表扫描的效率其实相差不大(走索引的概率低)。如果筛选掉的数据的量很大, 剩下的数据的量很少, 这种情况下有可能会走索引. 更重要的是, 多数情况下我们是会se
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摘要:数据库常见知识点总结-最左前缀匹配原则、EXPLAIN 命令详解
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摘要:Clickhouse的主键索引是一个稀疏索引, 它并不存储每一个行的数据, 而是存储每个子矩阵的第一个行数据, 因此8192行数据才会有一个索引值, 索引非常小, 对应的代价就是查找时, 需要用折半查找的方式来查询具体的编号, 复杂度为log(n) 主键索引可以是组合索引, 类似于mysql的组合索
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摘要:参考: 列式数据库管理系统——ClickHouse(version:22.7.1 环境部署)
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摘要:oozie报错: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.oozie.action.hadoop.OozieLauncherO
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