对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是B树结构，可以加速SQL查询。但对于B树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B树聚簇索引，B树二级索引，最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识，内容较为枯燥，因此采用较多的图片补充说明，希望能对读者有帮助。

作者：朱小五来源：凹凸数据大家好，我是小五昨晚遇到一道数据行转列问题，差点翻了车，跟大家分享一下。先跟大家讲一下，常见的行转列一般是这种形式：通常用来考察“如何用SQL、或者Python实现？”昨天群里有个朋友问了一道类似的题，我张嘴就来。结果拿来测试表一看，翻车了啊！这并不是常见的那种行转列啊！相当于分组筛选，然后横向拼接到一起？这思路也不对啊不过既然

Mysql分库分表方案1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等

如今，大型企业的应用平台正在向微服务架构进行转型。在微服务架构下，应用程序和数据库等底层平台的关系将会被重构，新一代分布式数据库必须支持弹性扩张、资源隔离、多租户、可配置一致性、多模式（支持各类SQL协议）、集群内可配置容灾策略等一系列功能。传统单点数据库的容量瓶颈，仅仅是分布式数据库所解决的问题之一。更重要的是在未来微服务化应用开发以及云化

在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点云移除平面处理，然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不

在大型数据库系统中，有两个很重要作用的功能，那就是存储过程和触发器。在数据库系统中无论是存储过程还是触发器，都是通过SQL语句和控制流程语句的集合来完成的。相对来说，数据库系统中的触发器也是一种存储过程。存储过程在数据库中运算时自动生成各种执行方式，因此，大大提高了对其运行时的执行速度。在大型数据库系统如Oracle、SQLServer中都不仅提供了

虚拟化技术是云计算商业模式的基础，它也是推动云计算经济的核心技术。虚拟化是指使用虚拟化软件在计算机硬件上创建抽象层，将单个计算机的硬件元素（包括处理器、内存、存储器等）分成多个虚拟计算机(VM)，每个VM都运行自己的操作系统(OS)，类似于独立的计算机。这样虚拟化技术能让一台服务器变成几台甚至上百台互相隔离的虚拟服务器，不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、存储、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，从而提高资源的利用率，简化系统管理，实现服务器整合池化，让IT对业务的变化更具适应力。虚拟化能够提高企业资源运营效率，节约能耗，降低经济成本和空间浪费。