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数据结构与数据库索引
关键词：链表、数组、散列表、红黑树、B+ 树、LSM 树、跳表
引言
数据库是“按照 数据结构 来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
——上面这句定义对数据库的定义来自百度百科。通过这个定义，我们也能明显看出数据结构是实现数据库的基石。
从本质来看，数据库只负责两件事：读数据、写数据；而数据结构研究的是如何合理组织数据，尽可能提升读、写数据的效率，这恰好是数据库的核心问题。因此，数据结构与数据库这两个领域有非常多的交集。其中，数据库索引最能体现二者的紧密关联。
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大数据学习路线
大数据简介
移动计算
传统的软件计算处理模型，都是“输入 -> 计算 -> 输出”模型。
如何解决 PB 级数据进行计算的问题呢？
采用分布式集群的解决方案，用数千台甚至上万台计算机构建一个大数据计算处理集群，利用更多的网络带宽、内存空间、磁盘容量、CPU 核心数去进行计算处理。
大数据计算处理通常针对的是网站的存量数据，网站大数据系统要做的就是将这些统计规律和关联关系计算出来，并由此进一步改善网站的用户体验和运营决策。
将程序分发到数据所在的地方进行计算，也就是所谓的移动计算比移动数据更划算。
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Nosql 技术选型
一、Nosql 简介
传统的关系型数据库存在以下缺点：
- 大数据场景下 I/O 较高 - 因为数据是按行存储，即使只针对其中某一列进行运算，关系型数据库也会将整行数据从存储设备中读入内存，导致 I/O 较高。
- 存储的是行记录，无法存储数据结构。
- 表结构 schema 扩展不方便 - 如要需要修改表结构，需要执行执行 DDL(data definition language)，语句修改，修改期间会导致锁表，部分服务不可用。
- 全文搜索功能较弱 - 关系型数据库下只能够进行子字符串的匹配查询，当表的数据逐渐变大的时候，
LIKE查询的匹配会非常慢，即使在有索引的情况下。况且关系型数据库也不应该对文本字段进行索引。 - 存储和处理复杂关系型数据功能较弱 - 许多应用程序需要了解和导航高度连接数据之间的关系，才能启用社交应用程序、推荐引擎、欺诈检测、知识图谱、生命科学和 IT/网络等用例。然而传统的关系数据库并不善于处理数据点之间的关系。它们的表格数据模型和严格的模式使它们很难添加新的或不同种类的关联信息。
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大数据简介
简介
什么是大数据
大数据是指超出传统数据库工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。与此同时，及时采集、存储、聚合、管理数据，以及对数据深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。
- Volume - 数据规模巨大
- Velocity - 生成和处理速度极快
- Variety - 数据规模巨大
- Value - 生成和处理速度极快
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