终于有机会有动力有能力看jjhou的《STL源码解析》了。采取快速翻阅模式,有望看完整本。 map和set的底层机制都是RB-Tree(红黑树),插入和查找都是O(lgN)的复杂度。map、set以前听说过,但从来不用,因为不了解,不知道背后是什么。通过读这本书了解到了其
终于有机会有动力有能力看jjhou的《STL源码解析》了。采取快速翻阅模式,有望看完整本。
map和set的底层机制都是RB-Tree(红黑树),插入和查找都是O(lgN)的复杂度。map、set以前听说过,但从来不用,因为不了解,不知道背后是什么。通过读这本书了解到了其背后的机制,也许在将来会用一用。
multimap和multiset没什么,只是对map和set的小修改而已。
除了这些,还有hash_map、hash_set,其底层机制不是RB-Tree,而是hash table。
了解到这些之后,map、set这些,都不神秘,都可控了。
目前还有一点需要再动手捉摸下:内存管理。STL的simple_allocator可定制行到底如何,得看看。
关于stl使用,最好的参考书莫过于cplusplus.com了
再扯一句OceanBase与STL。
OceanBase中几乎没有使用任何stl提供的功能,基本是在重复“发明轮子”,不过这种发明某种程度上我觉得看上去是合理的,比如:返回码、错误码的定制,这一点就具有很大的灵活性;内存使用方面可定制性也大很多;另外,也轻量很多;再另外,STL的接口也用得蛮头疼,一大段代码,全围着接口转了,也有办法不围着,多用用typedef就会看上去好很多。为什么OceanBase不用STL呢?我想,本质原因还是我们有一群很牛逼的工程师,有能力写出经得起考验的底层代码。

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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