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我也要
聚簇索引（主键索引）：InnoDB的主键采用聚簇索引存储，使用的是B+Tree作为索引结构，但是叶子节点存储的是索引值和数据本身
非聚簇索引（二级索引，辅助索引）非主键索引，叶子节点=键值+书签。Innodb存储引擎的书签就是相应行数据的主键索引值
InnoDB的二级索引不是聚蔟索引，叶子节点存储的是KEY字段加主键值。因此，通过二级索引查询首先查到是主键值，然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块。
覆盖索引：如果查询条件使用的是普通索引（或是联合索引的最左原则字段），查询结果是联合索引的字段或是主键，不用回表操作，直接返回结果，减少IO磁盘读写读取正行数据
索引为什么使用B+树而不是红黑树
红黑树二叉的，深度高，磁盘io多，效率低
索引为什么不用B-树
B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少
ADF4002分频器避坑指南：常见配置错误及解决方案
本文深入解析了ADF4002分频器在实战应用中的常见陷阱与解决方案。内容涵盖寄存器配置逻辑、硬件PCB布局要点、软件驱动时序细节及系统化调试方法，重点阐述了如何避免因配置错误导致芯片无法正常工作的问题，帮助工程师高效完成高精度频率合成系统设计。
MySQL 数据库简介
文章目录前言一、数据库的基本概念1. 数据（Data）2.数据库表与和数据库（DB）3.数据库管理系统（DBMS）4.数据库系统（DBS）二、DBMS的工作模式三、主流数据库系统1.关系型数据库①优点②缺点2.非关系型数据库（NoSQL）①redis-memecache对比：②优点③缺点 前言 数据库具有以下特点： 可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问 可以有效地保持数据信息的一致性、完整性，降低数据冗余 可以满足应用的共享和安全方面得要求 一、数据库的基本概念 1. 数据（Dat
别再傻傻分不清！用R语言5分钟搞定RR、AR、OR的计算与解读（附代码）
本文通过R语言实战演示，详细讲解了RR（相对风险）、AR（绝对风险）和OR（比值比）的计算方法与科学解读。提供完整的代码示例和可视化技巧，帮助医学研究者快速掌握这些核心流行病学指标的应用与常见陷阱规避。
MySql数据库
MySql数据库 Mysql概论.. 2 Sql命令.. 5 1.连接命令.. 5 2.登录的完整命令.. 5 3.登录服务器数据库地址分三类.. 5 4. 创建和删除用户.. 5 5. 修改密码.. 5 6.管理员找回密码.. 5 7.使用数据库.. 6 8.增加.. 6 9.删除.. 6 10. 改.. 6 4 ...
ABB机器人与西门子PLC、工业相机联合实现无序抓取的完整调试方案
将此方案导入系统后，逐步执行调试，确保各环节信号正常触发，即可实现高效无序抓取！
【DeepSeek-R1 】分词系统架构解析
DeepSeek-R1 分词系统解析 DeepSeek-R1 采用 SentencePiece Unigram 算法，通过统计语言模型实现高效子词分词。其核心优势包括： 算法对比：相比 BPE/WordPiece，Unigram 基于概率模型，支持多语言，自动回退字符级处理。 特性优化：智能空格处理、数字分桶、多语言统一支持，并采用前缀树索引和 SIMD 并行加速，编码速度达 12,458 tok/s。
【MySQL】InnoDB存储引擎中的索引
通过本文学习到了，索引就是B+树对应的结构，放了方便我们根据某列快速找到想要的记录，根据B+树的不同又可以分为：聚簇索引、二级索引、组合索引。
Yield Management软件：Lam Research二次开发_（5）.缺陷分析与分类方法
在半导体制造过程中，缺陷分析和分类是提高良率管理（Yield Management）的关键步骤。通过准确地识别和分类缺陷，可以更好地理解工艺过程中的问题，从而采取有效的措施来提高生产效率和产品质量。本节将详细介绍缺陷分析和分类的方法，包括缺陷检测、特征提取、分类算法及其在Lam Research软件中的应用。
ＳＱＬ语法参考
DB2 提供了关连式资料库的查询语言 ＳＱＬ (Structured Query Language)， 是一种非常口语化、既易学又易懂的语法。此一语言几乎是每个资料库系统都 必须提供的，用以表示关连式的操作，包含了资料的定义（ＤＤＬ）以及资料 的处理（ＤＭＬ）。SQL 原来拼成 SEQUEL，这语言的原型以“系统 R“的名 字在 IBM 圣荷西实验室完成，经过 IBM 内部及其他的许多使用性及效
把业务变化变成实时流动：SAP Event Mesh 的概念、能力与落地方法
SAP Event Mesh 是 SAP BTP 上的云消息与事件服务，通过异步事件通信实现系统解耦。核心功能包括：1）提供Topic（广播）和Queue（持久化）两种消息模式；2）支持AMQP、MQTT、REST等多种协议接入；3）作为SAP生态的事件枢纽，可与SAP Integration Suite、CAP框架等无缝集成。典型应用场景：S/4HANA业务事件驱动流程、微服务扩展、IoT设备数据上云等。相比同步调用，它能显著提升系统弹性，避免雪崩故障，特别适合需要实时性与松耦合的企业级集成。高级版本(A
LeRobot 入门教程（十）LIBERO 机器人终身学习评估
LIBERO是一项专注于机器人终身学习(LLDM)的基准测试平台，包含130项任务，分为5大套件（空间推理、物体操作、目标约束等）。LeRobot框架已集成LIBERO，支持单/多套件评估，并兼容SmolVLA模型。训练需使用预处理数据集(HuggingFaceVLA/libero)，观测数据需符合规范（8维状态+双摄像头图像）。该平台采用MuJoCo模拟，支持无头服务器运行，旨在推动机器人持续学习算法的发展与标准化评估。
SQL数据类型
数据类型 类型 描 述 bit 整型 bit 数据类型是整型，其值只能是0、1或空值。这种数据类型用于存储只有两种可能值的数据，如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off int 整型 int 数据类型可以存储从- 231(-2147483648)到231 (2147483 6...
机器人视觉联动精度优化：从±2mm到±0.02mm，产线级手眼标定全实战
2025年我接东莞长安Type-C接口分拣项目的时候，就是栽在了手眼标定上：实验室里标定完精度±0.5mm，一到产线直接掉到±2mm，机器人10次有3次抓不住，2000多件Type-C接口直接报废，还撞坏了2套汇川SCARA机器人的吸盘，本来45天的工期拖了3个月，不仅没赚到钱，还倒贴了几万块。手眼标定从来不是简单的跑个demo、算个矩阵就完事了，它是一个系统工程：从硬件选型、安装固定、相机标定、标定流程、算法优化、环境控制、重复验证，每一个环节都会影响最终的联动精度。
【MySQL】索引
介绍索引，建立MySQL与磁盘交换的基本单位的共识，深入理解索引，最后进行索引操作！
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
MySQL —— 索引
介绍MySQL 的索引，索引的运作流程分析，索引的创建修改以及删除。
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
MySql 索引
MySql 索引底层原理和实现，MySql索引创建，删除，使用。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
MySQL索引
MySQL系列： 1.了解索引 2.以B+树为索引数据结构的原因 2.1 Hash 索引 2.2二叉搜索树 (BST) 索引 2.3数据结构： N 叉树（例如 B 树） 2.4数据结构： B+ 树 2.5为什么 B+ 树是数据库索引的首选 3.MySQL页 3.1使用页的原因 3. 2页的结构概览 3.3页文件头和页文件尾 3.4页主体 3.5 页目录: 3.6数据页头 4.索引分类 4.1 主键索引（Primary Key Index） 4.2 普通索引（Secondary Index / Non-Uni
MySQL——索引
MySQL、索引
mysql 创建聚集索引_MySQL 索引
目录1、索引原理2、索引分类(Index Class)3、索引操作4、索引使用策略5、总结来源：segmentfault.com/a/1190000014906118#item-51、索引原理我们知道，MySQL 查询数据是从第一条记录开始依次查找，直到读完整个表或者找到匹配的行。数据库表的数据量越大，MySQL 查询所花费的时间就越多。索引的出现就是为了改善查询性能的。MySQL 官...
mysql索引年龄索引_MySQL索引
1.提升查询效率类似字典，比如：年龄为20的都在第几页，把20和页码都存放在索引中下一次查询时，不从第一页，一条一条的查询，而是根据索引信息快速的查询出数据。索引本身也要耗费存储空间的，跟字典中的拼音查询、部首查询占字典的页数一样。2.其他的增删改，效率降低索引还会浪费增删改效率，除了查询效率高了以外，其他的增删改效率都低了。(数据页的数据改动也需要改动索引页相对应的数据)3.MySQL索引类型3...
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