【es】Elasticsearch如何保证数据不丢失？
我们大概已经知道了 Elasticsearch处理数据的流程，其中在Elasticsearch和磁盘之间还有一层称为FileSystem Cache的系统缓存，正是由于这层cache的存在才使得es能够拥有更快搜索响应能力。
我们都知道一个index是由若干个segment组成，随着每个segment的不断增长，我们索引一条数据后可能要经过分钟级别的延迟才能被搜索，为什么有种这么大的延迟，这里面的
数据结构与算法
C++寻位映射的奇幻密码：哈希
文章目录
1.什么是哈希？
2.哈希的常见实现方法
2.1 直接定址法
2.2 除留余数法
3.哈希冲突
4.哈希冲突的解决
4.1 闭散列
4.1.1 线性探测
4.1.1.1 哈希表的基本数据结构
4.1.1.2 哈希表的key转换
4.1.1.3 哈希表的插入
4.1.1.4 哈希表的查找
4.1.1.5 哈希表的删除
4.
Elasticsearch 在linux服务器安装
我们在日常系统开发中，在做模糊搜索，数据量小的情况下会用到（DB）去处理数据，然而当数据量到一个量级的时候通常这种前后端响应不是那么快，此时我们就要考虑优化，通常会将数据存放在Elasticsearch内进行快速查询
安装Elasticsearch
环境准备
（1）CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
（2）elasticsearch-7.3.1
（3）
七大排序算法深度解析：从原理到代码实现
1.排序
排序算法是计算机科学中最基础的技能之一，无论你是编程新手还是经验丰富的开发者，理解这些算法都能显著提升代码效率。本文将用最简单的方式，带你快速掌握七大经典排序算法的核心原理与实现。
1.1排序概念及其运用
排序是指将一组数据按照特定规则（如升序或降序）重新排列的过程。排序是计算机科学中最基础且重要的操作之
429. 【数据库技术基础】数据库与数据库系统
数据是描述事物的符号记录，它具有多种表现形式，可以是文字、图形、图像、声音和语言等。
信息是现实世界事物的存在方式或状态的反映。信息具有可感知、可存储、可加工、可传递和可再生等自然属性，信息已是社会各行各业不可缺少的资源，这也是信息的社会属性。
数据是信息的符号表示，而信息是具有特定释义和意义的数据。
数据库系统（DataBase System, DBS）是一个采用了数据库技术，有组织地、动态地存
R for Data Science（笔记） ---根据条件创建新变量
R for Data Science
tidy流处理数据的方便，我想这与管道符%>% 的使用，数据处理动词化，有着很重要的关系。
这是之前做数据清洗时，用到比较重要的一些技能和方法。
R for Data Science（笔记） ---数据变换（filter使用）
R for Data Science（笔记） ---数据变换（select基础使用）
R for Data Sci
用postgresql查看数据库，表，索引，表空间以及大小
1、查看数据库
postgres=# \l --查看所有数据库
postgres=# select pg_database_size('hwb'); --查看单个数据库的大小
postgres=# select pg_database.datname, pg_database_size(pg_database.datname) AS size from pg_database; --查看所有数据库
