【MySQL进阶教程】 索引详细介绍

news2024/12/26 23:08:28

前言

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本文为 【MySQL进阶教程】 索引 相关知识介绍，下边具体将对索引概述，索引结构（包括：索引结构概述，二叉树，B-Tree，B+Tree，Hash），索引分类，索引语法（包括：创建索引，查看索引，删除索引），SQL性能分析等进行详尽介绍~

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目录

文章标题

  • 前言
  • 目录
  • 一、索引概述
    • 1️⃣介绍
    • 2️⃣演示
    • 3️⃣特点
  • 二、索引结构
    • 1️⃣概述
    • 2️⃣二叉树
    • 3️⃣B-Tree
    • 4️⃣B+Tree
    • 5️⃣Hash
  • 三、索引分类
    • 1️⃣索引分类
    • 2️⃣聚集索引&二级索引
  • 四、索引语法
    • 1️⃣创建索引
    • 2️⃣查看索引
    • 3️⃣删除索引
    • 4️⃣案例演示
  • 五、SQL性能分析
    • 1️⃣SQL执行频率
    • 2️⃣慢查询日志
    • 3️⃣profile详情
    • 4️⃣explain
  • 后记

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一、索引概述

1️⃣介绍

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足
特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构
上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

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2️⃣演示

表结构及其数据如下：

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假如我们要执行的SQL语句为 ：

 select * from user where age = 45;

🍀（1）无索引情况

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在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很
低。

🍀（2）有索引情况

如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建
立一个二叉树的索引结构。

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此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并
不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

3️⃣特点

优势劣势
提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本索引列也是要占用空间的。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATEDELETE时，效率降低。

二、索引结构

1️⃣概述

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

索引结构描述
B+Tree索引最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引
Hash索引底层数据结构是用哈希表实现的, 只有精确匹配索引列的查询才有效, 不支持范围查询
R-tree(空间索引）空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text(全文索引)是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持
情况。

索引InnoDBMyISAMMemory
B+tree索引支持支持支持
Hash 索引不支持不支持支持
R-tree 索引不支持支持不支持
Full-text5.6版本之后支持支持不支持

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

2️⃣二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

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如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

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所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

  • 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
  • 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数
据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

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但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

  • 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是
B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree。

3️⃣B-Tree

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。

以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5
个指针：

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知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。 https://www.cs.usfca.edu/~gall
es/visualization/BTree.html

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插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

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特点：

  • 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
  • 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
  • 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

4️⃣B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一
下其结构示意图：

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我们可以看到，两部分：

  • 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
  • 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。 https://www.cs.usfca.edu/~gall
es/visualization/BTree.html

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插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88
120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

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最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

  • 所有的数据都会出现在叶子节点。
  • 叶子节点形成一个单向链表。
  • 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的B+Tree。

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点
的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

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5️⃣Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型—Hash索引。

🍀（1）结构

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

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如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可
以通过链表来解决。

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🍀（2）特点

  • A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）
  • B. 无法利用索引完成排序操作
  • C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

🍀（3）存储引擎支持

在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是
InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

  • A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
  • B. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
  • C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作.

三、索引分类

1️⃣索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

分类含义特点关键字
主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建, 只能有一个PRIMARY
唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个UNIQUE
常规索引快速定位特定数据可以有多个
全文索引全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值可以有多个FULLTEXT

2️⃣聚集索引&二级索引

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类含义特点
聚集索引(Clustered Index)将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据必须有,而且只有一个
二级索引(Secondary Index)将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键可以存在多个

聚集索引选取规则:

  • 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
  • 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
  • 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索 引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

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  • 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
  • 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

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具体过程如下:

  • ①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到Arm 对应的主键值 10。
  • ②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
  • ③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取
数据的方式，就称之为回表查询。

四、索引语法

1️⃣创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ;

2️⃣查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

3️⃣删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

4️⃣案例演示

先来创建一张表 tb_user，并且查询测试数据。

create table tb_user(
  id int primary key auto_increment comment '主键',
  name varchar(50) not null comment '用户名',
  phone varchar(11) not null comment '手机号',
  email varchar(100) comment '邮箱',
  profession varchar(11) comment '专业',
  age tinyint unsigned comment '年龄',
  gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
  status char(1) comment '状态',
  createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';

INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');

表结构中插入的数据如下：

在这里插入图片描述

数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：
A. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name);

B. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);

C. 为profession、age、status创建联合索引。

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

完成上述的需求之后，我们再查看tb_user表的所有的索引数据。

show index from tb_user;

在这里插入图片描述

五、SQL性能分析

1️⃣SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

在这里插入图片描述

Com_delete: 删除次数
Com_insert: 插入次数
Com_select: 查询次数
Com_update: 更新次数

我们可以在当前数据库再执行几次查询操作，然后再次查看执行频次，看看 Com_select 参数会不会变化。

在这里插入图片描述

通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

那么通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。 那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？ 次数我们可以借助于慢查询志。

接下来，我们就来介绍一下MySQL中的慢查询日志。

2️⃣慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

在这里插入图片描述

如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息
/var/lib/mysql/localhost-slow.log。

systemctl restart mysqld

然后，再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了。

在这里插入图片描述

测试：

A. 执行如下SQL语句 ：

select * from tb_user; -- 这条SQL执行效率比较高, 执行耗时 0.00sec
select count(*) from tb_sku; -- 由于tb_sku表中, 预先存入了1000w的记录, count一次,耗时
13.35sec

在这里插入图片描述

B. 检查慢查询日志 ：

最终我们发现，在慢查询日志中，只会记录执行时间超多我们预设时间（2s）的SQL，执行较快的SQL
是不会记录的。

在这里插入图片描述

那这样，通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

3️⃣profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

SELECT @@have_profiling ;

在这里插入图片描述

可以看到，当前MySQL是支持 profile操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在session/global级别开启profiling：

SET profiling = 1;

开关已经打开了，接下来，我们所执行的SQL语句，都会被MySQL记录，并记录执行时间消耗到哪儿去
了。 我们直接执行如下的SQL语句：

select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
select count(*) from tb_sku;

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

查看每一条SQL的耗时情况:

在这里插入图片描述

查看指定SQL各个阶段的耗时情况 :

在这里插入图片描述

4️⃣explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

语法:

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

在这里插入图片描述

Explain 执行计划中各个字段的含义:

字段含义
idselect查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行)。
select_type表示 SELECT 的类型，常见的取值有 SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION 中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
type表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、 index、all 。
possible_key显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。
key实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
key_len表示索引中使用的字节数， 该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下， 长度越短越好 。
rowsMySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。
filtered表示返回结果的行数占需读取行数的百分比， filtered 的值越大越好。

后记

在这里插入图片描述

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Java--基本数据类型

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文章目录前言一、数据类型-byte二、数据类型-short三、数据类型-int四、数据类型-long五、数据类型-float六、数据类型-double七、数据类型-char八、数据类型-boolean九、数据类型实例前言 Java提供了八种基本类型&#xff0c;六种数字类型&#xff08;四个整数型&#xff0c;…
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LoRa无线远传水表方案ASR6500S/LLCC68

LoRa无线远传水表方案ASR6500S/LLCC68

LoRa无线远传水表就是普通机械水表加上电子采集发讯模块而组成&#xff0c;电子模块完成信号采集、数据处理、存储并将数据通过通信线路上传给中继器、或手持式的抄表器。LoRa无线远传水表作为市面上比较火的智能水表&#xff1b;由主站通过传输媒体将多个户用仪表的数据集中抄…
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MyBatis讲解，批量删除1

MyBatis讲解，批量删除1

一、批量删除1 入参字符串 ”id1,id2,id3” 批量删除的关键字是 in 1.书写BookMapper 1.1先在navicat的新建查询里书写批量删除的sql语句 批量删除的sql语句 delete from book where id in (12,22); 1.2将sql语句复制到BookMapper里 2.书写BookDao批量删除方法 *书写dao…
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【安全硬件】Chap.4 如何插入一个硬件木马到芯片的时序逻辑电路的漏洞里？如何构建可信赖的状态机？

【安全硬件】Chap.4 如何插入一个硬件木马到芯片的时序逻辑电路的漏洞里？如何构建可信赖的状态机？

【安全硬件】Chap.4 如何插入一个硬件木马到芯片的时序逻辑电路的漏洞里&#xff1f;如何构建可信赖的状态机&#xff1f;前言&#xff1a;硬件木马1. 时序逻辑电路中的设计漏洞Design Vulnerabilities序列检测器的设计漏洞——以智能门锁的虚位密码漏洞为例易受攻击的状态机写…
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Qt基础之十八：WebEngine与JavaScript交互

Qt基础之十八：WebEngine与JavaScript交互

Qt从5.6开始就用Qt Webengine替换了Qt WebKit，据说加载速度较Qt WebKit更快。 需在pro中添加QT += webenginewidgets 一.效果 二.实现 1.JavaScript调用Qt函数 在MainWindow中定义成员变量QWebChannel *m_channel;作为和web通信的数据通道 ①加载网页 void MainWindow::l…
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多线程案例-阻塞式队列

多线程案例-阻塞式队列

1.什么是阻塞队列阻塞队列是一种特殊的队列,在"先进先出"的原则下又引入了"阻塞"功能阻塞队列能是一种线程安全的数据结构,具有以下特性:当队列满的时候,继续入队列就会阻塞,直到其它线程从队列中取走元素当队列空的时候,继续出队列就会阻塞,直到其它队列向…
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内蒙古大学计算机考研893计算机考研真题分享

内蒙古大学计算机考研893计算机考研真题分享

内蒙古大学计算机学院成立于1997年&#xff0c;软件学院成立于2005年&#xff0c;与计算机学院为一个实体&#xff0c;两个牌子。 目前&#xff0c;学院由计算机科学系、软件工程系、信息管理系和计算中心&#xff08;实验中心&#xff09;组成&#xff0c;设有计算机科学与技…
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uniapp开发小程序引入微信快递跟踪（快递100）插件

uniapp开发小程序引入微信快递跟踪（快递100）插件

目录 1.小程序插件接入 2.代码示例 3.页面接收参数 4.常用快递100公司编码表 1.小程序插件接入 微信快递100插件地址&#xff1a;快递100-快递查询&#xff08;免费接入&#xff09; | 微信服务市场 (qq.com) 1&#xff09;进入链接地址 2&#xff09;登陆开发小程序的账…
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二叉树18：从中序与后序遍历序列构造二叉树

二叉树18：从中序与后序遍历序列构造二叉树

主要是我自己刷题的一些记录过程。如果有错可以指出哦&#xff0c;大家一起进步。 转载代码随想录 原文链接&#xff1a; 代码随想录 leetcode链接&#xff1a;344. 反转字符串 题目&#xff1a; 给定两个整数数组 inorder 和 postorder &#xff0c;其中 inorder 是二叉树的…
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最全Go select底层原理，一文学透高频用法

最全Go select底层原理，一文学透高频用法

导语 |在日常开发中&#xff0c;select语句被高频使用。但目前&#xff0c;全网分析select在编译期和运行时的完整底层原理资料&#xff0c;非常匮乏。本文基于Go1.18.1版本的源码&#xff0c;讲解select访问Channel在编译期和运行时的底层原理——select编译器优化用到的src/c…
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2022年第十二届APMCM亚太杯1月增赛E题发布

2022年第十二届APMCM亚太杯1月增赛E题发布

2022年亚洲及太平洋地区建模数学竞赛问题E 有多少颗核弹可以摧毁地球? 1945年8月6日&#xff0c;第二次世界大战接近尾声。为了尽快结束战争&#xff0c;美国在日本广岛投下了名为"小男孩"的下一颗原子弹。这样一颗原子弹炸死了广岛的200000人&#xff0c;广岛的所有…
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【数据结构Java版】对象的比较之Comparable与Comparator比较器

【数据结构Java版】对象的比较之Comparable与Comparator比较器

目录 一、基本类型的比较 二、对象类型的比较 &#xff08;1&#xff09;对象类型比较出现的问题 &#xff08;2&#xff09;重写基类equals方法 &#xff08;3&#xff09;基于Comparable接口的比较 1.实现Comparable接口&#xff0c;重写compareTo方法 &#xff08;4&a…
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Flask框架中常规漏洞防范方法

Flask框架中常规漏洞防范方法

一、前言 Double Fetch是一种条件竞争类型的漏洞&#xff0c;其主要形成的原因是由于用户态与内核态之间的数据在进行交互时存在时间差&#xff0c;我们在先前的学习中有了解到内核在从用户态中获取数据时会使用函数copy_from_user&#xff0c;而如果要拷贝的数据过于复杂的话…
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leetcode | 链表

leetcode | 链表

01 链表知识点 1.1 基础知识 线性表&#xff1a;零个或多个相同类型的数据元素的有限序列&#xff0c;一对一关系&#xff0c;所含数据元素个数n称为线性表的长度。 线性表有两种物理结构(存储结构)&#xff1a;顺序存储、链式存储。 线性表的顺序存储结构&#xff1a;用一段…
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优化改进YOLOv5算法之添加SE、CBAM、CA模块(超详细)

优化改进YOLOv5算法之添加SE、CBAM、CA模块(超详细)

目录 1 SENet 1.1 SENet原理 1.2 SENet代码(Pytorch) 1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置 1.3.2 yolo.py配置 1.3.3 创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件 2 CBAM 2.1 CBAM原理 2.2 CBAM代码(Pytorch) 2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配…
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