<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[github_36537808的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; github_36537808]]></copyright><item><title><![CDATA[Janusgraph索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/104546693</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/104546693</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Thu, 27 Feb 2020 22:35:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.  索引类型
Janusgraph支持两种不同类型的索引来加速查询处理：graph indexes（图形索引） 和 vertex-centric indexes（顶点中心索引）。图形索引在通过属性定位出一批实体或者边的过程中有较好的性能，而顶点中心索引能够加速图的遍历速度，尤其是顶点具有很多边的时候。
2. 索引特性
2.1 图形索引（Graph indexes）
图形索引是整个图的全局索引结...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[你需要知道的MySQL索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/104346366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/104346366</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Sun, 16 Feb 2020 18:19:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是索引
索引是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。这里需要记住一点：索引是一种数据结构。
在RDBMS系统中，数据的索引都是硬盘级索引。
索引的类型
既然索引是一种数据结构，那不同的数据结构有着不同的特性，可以为不同的场景提供更好的性能。
哈希索引
哈希索引（hash index）是基于哈希表的实现，只有在能够精确匹配索引所有列的的查询才有效。对于每一行数据...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[看完这个，你就知道Docker是什么了]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103996133</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103996133</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Wed, 15 Jan 2020 21:23:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[在开始谈docker容器之前，先需要清楚什么是虚拟化，什么是容器
虚拟化
如果要⽤简单的语句来阐述虚拟化技术的话，那么可以这么解释：
虚拟化技术是⼀种将计算机物理资源进⾏抽象、转换为虚拟的计算机资源提供给程序使⽤的技术。
这⾥所指的计算机资源，就包括了 CPU 提供的运算控制资源，硬盘提供的数据存储资源，⽹卡提供的⽹络传输资源等。

为跨平台而生
计算机发展早期，各类计算机平台，计算资源所提供的接...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j概述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103965368</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103965368</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Mon, 13 Jan 2020 22:20:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[特点和优势
特点

SQL就像简单的查询语言Neo4j CQL
它遵循属性图数据模型
它通过使用Apache Lucence支持索引
它支持UNIQUE约束
它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器
它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则
它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）
它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式
它提供了REST API，可以被任...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[知识图谱简述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103964462</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103964462</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Mon, 13 Jan 2020 21:12:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是知识图谱
目前，知识图谱并没有一个明确的定义（gold standard definition）。我在这里借用一下“Exploiting Linked Data and Knowledge Graphs in Large Organisations”这本书对知识图谱的定义：
A knowledge graph consists of a set of interconnected typed...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线程(Thread)和线程池(ThreadPoolExecutor)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103933097</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103933097</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Sat, 11 Jan 2020 08:22:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、什么是线程(Thread)和线程池(ThreadPool) 线程
线程：进程中负责程序执行的执行单元。一个进程至少有一个线程。
线程池：基本思想是对象池的思想，开辟一块内存空间，里面存放一个重操作的对象，里面存放众多的线程，池中的线程执行调度由池管理器来处理，当需要线程执行任务时，从线程池中获取一个，执行完该任务后，将线程重新放入线程池中
2、为什么需要线程池
java的线程是重量级的，如果频...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[kafka概述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103933091</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/103933091</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Sat, 11 Jan 2020 08:20:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[初识kafka
kafka是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区，多副本且基于Zookeeper协调的分布式消息系统，现在被捐献给Apache基金。目前kafka的一个定位是分布式流式处理平台，具有⾼吞吐、可持久化、可⽔平扩展、⽀持流数据处理等多种特性
kafka之所以受到越来越多的青睐，与它扮演的三个角色有关：

消息系统： Kafka 和传统的消息系统（也称作消息中间件）都...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Elasticsearch分片数量选择及如何保证数据一致性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/100183971</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_36537808/article/details/100183971</guid><author>github_36537808</author><pubDate>Sun, 01 Sep 2019 15:46:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[副本数量的选定原则 对于副本数，比较好确定，可以根据我们集群节点的多少与我们的存储空间决定，我们的集群服务器多，并且有足够大多存储空间，可以多设置副本数，一般是1-3个副本数，如果集群服务器相对较少并且存储空间没有那么宽松，则可以只设定一份副本以保证容灾（副本数可以动态调整） 举个栗子： #在一个三节点组成的集群中 设置一个主分片数为5，副分片为0的索引 PUT /haizhi1 { "settings": { "index": { "number_of_shards": 5, "number_of_rep]]></description><category></category></item></channel></rss>