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聚集索引最新视觉报道_聚集索引和非聚集索引的区别(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

聚集索引

刷完这25道SQL题，面试官直接跪！ ✨ 面试亮点： SQL标准化：了解数据表的1NF、2NF、3NF等范式，减少冗余，优化数据库结构。 ACID特性：掌握原子性、一致性、隔离性、持久性，确保事务管理稳定性。索引优化：探讨聚集索引与非聚集索引的区别，提升数据库查询性能。 JOIN与UNION的区别：掌握两者的差异和应用场景，常见SQL操作问题。窗口函数与聚合函数：灵活运用GROUP BY、HAVING进行数据分析。 𐟚€ 实用知识：查询重复数据：使用GROUP BY和HAVING检查重复数据，SQL面试经典问题。索引的利弊：掌握索引在加速查询和插入中的作用，以及使用不当可能产生的性能问题。 B树索引：了解如何使用B树索引优化数据检索效率，提高大数据场景下的SQL查询速度。 𐟒ᠩ⨯•小贴士：多练习写SQL查询，特别是涉及多个表的联接查询和复杂的子查询操作。了解事务管理和锁机制，这在处理并发操作时至关重要，尤其是在金融等高并发行业面试中常见。赶快收藏这份面试题目，快速提升SQL技能，助你顺利拿到数据科学家的Offer！

分布式ID生成器：从零开始设计在编程的世界里，生成唯一ID的需求无处不在。无论是追踪请求、生成订单号，还是创建用户，都需要一个可靠的分布式ID生成器。这个生成器需要满足几个关键特性：趋势递增、全局唯一、高性能、高可用和存储空间小。趋势递增：为何递增很重要？𐟓ˆ 想象一下，你正在使用MySQL数据库，并且ID不是趋势递增的。为了维护ID的有序性，B+树会频繁地在索引的中间位置插入节点，这不仅会影响后面节点的位置，还可能导致页分裂。这对性能的影响是巨大的。全局唯一性：如何确保唯一？𐟔’ ID不唯一会导致主键冲突，这是绝对不允许的。因此，我们需要一个机制来确保生成的ID在全球范围内是唯一的。高性能：速度就是生命！⚡ 生成ID是一个高频操作，如果性能缓慢，整个系统的性能都会受到影响。我们需要一个能够快速生成ID的机制。高可用：如何保证高可用？𐟌 高可用意味着在给定的时间间隔内，系统总的可用时间占的比例。为了实现高可用，我们需要一个能够容忍节点失败、能够自动恢复的机制。存储空间小：如何节省空间？𐟒𞊥﹤𚎍ySQL的InnoDB B+树，普通索引（非聚集索引）会存储主键值。主键越大，每个Page可以存储的数据就越少，访问磁盘I/O的次数就会增加。因此，我们需要一个能够节省存储空间的ID生成机制。设计思路：从零开始设计ID生成器𐟛 ️ 假设我们要设计一个订单ID生成器，键是“counter:order”。当应用服务启动时，我们先从数据库中查询出最大值M。然后执行EXISTS counter:order来判断是否存在该键。如果Redis中不存在键“counter:order”，则执行SET counter:order M将值M写入Redis。如果Redis中存在键“counter:order”，值为N，则比较M和N的值，执行SET counter:order max(M,N)将最大值写入Redis，如果相等则不操作。应用服务启动完成后，在每次需要生成ID时，应用程序就向Redis服务器发送INCR counter:order命令。应用程序将获取到的ID值发送到MQ消息队列，消费者监听队列把值持久化到MySQL。持久化：如何防止数据丢失？𐟓‚ 为了防止重启数据丢失，我们需要把Redis的AOF持久化开启。MySQL也可以使用异步机制将生成的最大ID持久化到一个MySQL表中。好主意，在生成ID之后发送一条消息到MQ消息队列中，把值持久化到MySQL中。这样即使系统重启，也不会丢失生成的数据。通过以上步骤，我们可以设计一个高性能、高可用、全局唯一且趋势递增的分布式ID生成器，满足各种场景的需求。

𐟏⦥𜥱‚索引指示牌大揭秘𐟔 𐟓探索楼层索引的奥秘，简洁明了的指示牌带你轻松找到目的地！𐟚€ 𐟔𙱆：一楼，通常设有大堂、接待处或主要入口。 𐟔𙲆：二楼，可能是办公室或会议室所在地。 𐟔𙳆：三楼，KTV包厢和酒吧大厅的聚集地，尽享夜生活！ 𐟒ᥰ贴士：在大型建筑内，楼层索引是导航的好帮手，别再迷路啦！𐟘‰ 𐟏™️无论是商务出差还是休闲娱乐，楼层索引都能满足你的需求。快来体验一下吧！𐟌Ÿ

为什么 UUID 7 比 UUID 4 更适合作为 RDBMS 的聚集索引？

中信银行大数据中心秋招面经分享 𐟌Ÿ今天给大家带来中信银行大数据中心秋招的面经分享！如果你也在准备秋招，希望这篇面经能对你有所帮助，记得点赞关注哦！✨ 1⃣ 一面：11月9日，15分钟，四位面试官。自我介绍由于本科读的是信息与计算科学专业，研究生是数学专业，面试官问了我为什么跨专业，我解释了一下。（其实都是数学专业）在学校用Python做过的项目，项目中标签是怎么判断的，特征有哪些，为什么不使用xgboost？深拷贝和浅拷贝的区别？numpy库和scipy库的区别？具体函数的写法。聚合索引和非聚合索引的区别，索引的原理。数据倾斜遇到过吗？怎么处理？数据分桶怎么做，代码怎么写的？逻辑回归的损失函数是什么，写一下表达式。损失函数为什么不使用MSE？损失函数是凸的还是凹的？逻辑回归的原理，损失函数怎么计算。介绍一下kmeans，xgboost和gbdt的区别。了解Spark吗？ 2⃣ 技术考察：11月15日，私信发真题。 3⃣ 人力终面：11月17日，10分钟。一分钟自我介绍，主要是学习和生活，项目可以不用说，人力听不懂。六级成绩、担任的班干部、学术竞赛、奖项情况。自己的特长，加入的社团情况。自己的缺点和不足。告诉我录用你的理由。目前手中的offer情况，投递了哪些其他单位，有没有投递四大行。 ✨希望这篇面经能对正在准备秋招的小伙伴们有所帮助，祝大家都能顺利拿到心仪的offer！𐟒Œ

Excel表格黑科技，LLM新标杆！ 𐟓… 发布日期：2024年7月 𐟚€ 动机： Excel表格在数据管理中广泛应用，但其复杂的二维布局、多样的格式和超大规模给大语言模型（LLM）的理解和推理带来了巨大挑战。现有方法要么直接截断表格导致信息丢失，要么仅关注表格模式忽略细节，难以兼顾效率与准确性。此外，LLM在处理超长上下文时会出现推理能力下降的问题，进一步限制了其在表格数据上的表现。因此，开发一个能够高效处理复杂表格数据的框架迫在眉睫！ 𐟤– 贡献：提出了创新的表格压缩框架SHEETCOMPRESSOR，通过结构锚点提取、倒排索引翻译和格式感知聚合三大模块，有效压缩表格，提升LLM的处理效率。对多种前沿LLMs进行微调，在电子表格表格检测任务中表现优异，准确理解复杂表格布局和结构，建立新的SOTA标准，尤其在处理大表格时优势明显。提出Chain of Spreadsheet（CoS）方法，应用于电子表格问答（QA）任务，分解推理过程为表格检测、匹配和推理pipeline，在多表环境下的QA任务中表现出色，显著提高模型准确性，增强泛化能力，为智能用户交互提供新途径。 𐟎ƒ 实验结果： SHEETCOMPRESSOR将Token使用量降低了96%，实现了25㗥Ž‹缩率，显著减少计算成本。在表格边界检测任务中，GPT-4配合压缩框架取得78.9%的F1分数，比最优基线模型提升12.3%，成为新标杆。 SPREADSHEETLLM在复杂表格问答任务上实现了74.3%的准确率，比传统单表格方法Binder高出12%，展现了在多表格场景中的强大能力。 𐟓š 论文标题：SPREADSHEETLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models 𐟓Š 表格压缩框架：结构锚点提取：通过提取表格中的关键结构信息，为后续处理提供稳定的基础。倒排索引翻译：将表格内容转换为适合LLM处理的倒排索引形式，提高处理效率。格式感知聚合：对表格中的格式信息进行感知和聚合，确保LLM能够准确理解表格的复杂布局和结构。

𐟔妎⧴⦗奿—新星：Loki𐟌Ÿ 𐟓– Loki，这个由Grafana Labs团队推出的开源日志聚合系统，正逐渐成为日志处理领域的新星！它以其水平可扩展性、高可用性和多租户特性，吸引了众多目光。𐟑€ 𐟒᠌oki的设计理念非常经济高效，操作简便。它并不为日志内容编制索引，而是通过为每个日志流配置标签来实现高效存储和查询。这种做法不仅减少了存储空间的占用，还使得日志数据的处理更加迅速。𐟚€ 𐟔 与ELK相比，Loki在存储效率、查询速度以及部署管理方面都展现出了显著的优势。特别是其压缩和切割日志数据的技术，使得云原生环境下高速增长的日志数据量也能轻松应对。𐟒ꊊ𐟎‰ 总的来说，Loki是一个值得关注的日志系统新秀。无论你是运维人员还是开发者，都不妨尝试一下这个新颖且实用的日志聚合系统！✨

𐟓šPython数据分析必学知识点指南𐟌Ÿ 数据分析的门槛相对较低，但掌握关键技术是必不可少的。以下是Python在数据分析中的必知必会知识点： 𐟔„ 循环语句掌握基本的for循环和while循环，这些语句在处理数据时非常有用。例如，处理列表、字典和集合时，循环语句能大大简化操作。结合lambda函数书写循环语句，可以进一步简化代码。 𐟓Š 可视化工具利用matplotlib进行数据可视化，这是数据分析中常用的工具。此外，plotly也是一个流行的选择，但一般使用Excel或Google Sheets绘制图表会更方便。 𐟔砐andas包数据处理的核心是“表格”，即dataframe。掌握pandas包中的常用函数，如索引（loc和iloc），对于数据分析至关重要。 𐟌𑠦œ𚥙襭椹模型数据分析师有时需要建立模型，而sklearn包提供了基本的聚类和分类模型。常用的模型包括kmeans、随机森林和xgboost等。了解如何调用这些模型以及参数的意义，是数据分析师必备的技能。 𐟌 Pyspark包许多外企可能没有自己的SQL书写平台，这时需要借助Python编写pyspark.sql。pyspark的函数与pandas和SQL相似，掌握其使用格式可以大大提高工作效率。常用的函数包括filter、groupby、orderby以及agg下的条件聚合。 𐟐 爬虫技术虽然爬虫不是必备技能，但一些外企可能会询问相关经验。常用的爬虫包是requests。建议大家可以通过网上教程学习爬虫技术。以上就是Python在数据分析中的主要知识点，掌握这些内容可以为你在面试和工作中提供有力的支持。祝你在这条路上越走越远，拿到心仪的offer！

光子存储技术：大数据时代的存储革命 𐟌 随着科技的飞速发展，数据量呈现出爆炸式增长。以深度学习模型GPT为例，其背后的数据集庞大无比，总索引网页数量多达58亿，整个互联网的文本大小约为56Pb。如果用1TB容量的移动硬盘来存储这些数据，平铺开来需要占据一个操场的面积。然而，科研团队开发的三维纳米光子存储技术将存储空间压缩至一台电脑大小，极大地降低了经济成本。传统数据存储方式如半导体闪存设备和硬盘驱动器等，存在高能耗、高成本和短寿命的缺点。光存储技术（Optical data storage，ODS）具有绿色节能、安全可靠、寿命长达50～100年的独特优势，非常适合长期低成本存储海量数据。然而，受到光学衍射极限的限制，传统商用光盘的最大容量仅在百GB量级。如何在有限体积内有效增加存储密度、提高单盘存储容量，长久以来一直是光存储领域的重大挑战。目前的解决办法有以下几种：多维光存储技术：利用金属纳米棒的表面等离子体特性、熔融石英中纳米光栅的双折射现象等，将强度、偏振态、轨道角动量等物理量复用进行多维信息存储。多层三维光学存储技术：在光致变色材料、光折射聚合物或晶体等材料中进行多光子写入。量子存储技术：利用量子特性来实现更高密度的数据存储。量子存储技术可以利用量子叠加和量子纠缠等现象，实现更高效的数据编码和存储方式，从而提高存储密度。这些技术突破了光学衍射极限的限制，使得存储空间得以极大扩展。例如，光子存储技术可以将耗能降低几个数量级，寿命可达50到100年。在大数据时代，光子存储技术的应用前景广阔，有望成为未来数据存储的主流技术。

内容运营小白必看：5大方法提升能力嘿，内容运营的新手们，看过来！今天继续分享一些超实用的内容运营技巧，让你从零开始到达人，轻松搞定！内容运营是什么？𐟤” 内容运营其实就是从内容生产到消费、再到流通和传播的全过程管理。你需要通过撰写、编辑、组织加工和外部传播等方式，来促进这个过程的顺利进行。在这个过程中，你还要持续关注各种数据，比如内容数量、浏览量、互动数和传播数等。内容运营的方法论𐟓š 内容定位：明确内容的边界给内容打上风格化标签做出差异化的内容基本原则：框架要清晰，有主线用图表形式呈现复杂内容围绕用户感知，内容要易读内容生产（UGC）：内容初始化少量用户加入生产激励内容生产者更多新用户加入鼓励引导更多新用户加入生产内容生产（PGC）：写出用户爱看的内容：选题策划资料收集和整理内容加工生产内容组织呈现内容组织：单篇内容的组织和标准建立相关内容的聚合整体内容的导览和索引核心内容的呈现转化型文案写作方法𐟓 短文案——标题：傍大款：跟那些有影响力的人或事物形成关联，通过他们的影响力吸引用户点击。颠覆认知：抛出一些可能会颠覆用户常识的观点或言论，引发好奇心。中长文案：引起注意——激发兴趣——勾起欲望——促进行动代入情景——引起矛盾——提出问题——解决方法总结𐟓 内容运营不仅仅是内容的生产和传播，更是一个系统的过程。你需要明确内容定位，遵循基本原则，同时掌握转化型文案写作的技巧。希望这些方法能帮到你，让你在内容运营的道路上越走越远！下一篇我们再来聊聊“用户运营”的方法论，敬请期待！

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