一、前言大家好，我是崔艳飞。工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。二、项目目标用Python实现两张Excel或Csv表数据关

介绍二分查找也称折半查找（BinarySearch），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。前提必须待查找的序列有序时间复杂度O(log2n)原理1）确定该期间的中间位置K2）将查找的值t与arrayk比较，若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)常常在业务开发中会遇到大列表的查询需求或者按照各项条件搜索内容，一般的做法往往都是数据库直接搞定，但是到了一定的程度只有这类需求会带来巨大的开销，一个表格中涉及到了5张表的数据，搜索要求从其中3张表的不同字段做到模糊查询，

addbyzhj:转载时，目录没整理好，还会跳转到原文其实RDB也可以存储多对多的关系，使用的是中间表，GDB使用的是边，RDB中的实体存储在数据表，而GDB存储在节点。两者使用的底层技术不同，但解决相同的问题。对于使用者来讲，GDB和RDB区别不大，图数据库中的概念，语法在关系数据库中基本都能找到，所以上手很快。Neo4j的特点

作者介绍冀浩东，转转公司数据库负责人，负责转转公司整体的数据库运营。初引入TiDB解决了哪些问题？转转使用TiDB主要解决了两个问题，一个是分库分表问题，另一个是运维复杂度。分库分表是一个非常普遍的问题，会增加我们业务逻辑的复杂性，并且多维度的mapping可能导致我们整体性能的下降。有了

互联网应用随着业务的发展，部分单表数据体量越来越大，应对服务性能与稳定的考虑，有做分库分表、数据迁移的需要，本文介绍了vivo帐号应对以上需求的实践。一、前言Canal是阿里巴巴开源项目，关于什么是Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。在本文您将可以了解到vivo帐号使用Canal解决了什么样的业务痛点，基于此希望

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逻辑分层下面是MySQL的逻辑分层图：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/a78a2f0d900b63a6ded490baec0b80b6c42.png)连接层：连接与线程处理，这一层并不是MySQL独有，一般的基于C/S架构的都有类似组件，比如连接处理、授权认证、安全等。服务层：包括缓存查询、

作者介绍：冀浩东，转转公司数据库负责人，负责转转公司整体的数据库运营。初引入TiDB解决了哪些问题？转转使用TiDB主要解决了两个问题，一个是分库分表问题，另一个是运维复杂度。分库分表是一个非常普遍的问题，会增加我们业务逻辑的复杂性，并且多维度的mapping可能导致我们整体性能的下降。有了T

我们总在说各种数据库的使用，以及各个数据库的优缺点，每个数据库都有自己的所擅长的领域，但选择什么样的数据库才是重点，那么问题来了，数据库到底是怎么划分的，有什么讲究呢？数据库大致分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库关系型数据库顾名思义，就是表与表之间有关系，平时我们所用到的MSSQLServer、Oracle、M