搜索所有贴 - 汲道

，它需要在从所有存储节点获取数据后执行合并排序）交给 MySQL 优化器，他会聪明地判断索引访问方法是否比其他访问方法便宜。在这里看到的真正有趣的事情是- 即使 ORDER BY 与索引

2 年前

时间延迟的假设，传统时钟的时间戳并不总是相互比较，因此无法使用传统时钟的时间戳可靠地排序事件。逻辑时钟是一个定制的时钟，它被设计用来产生可以可靠比较的时间戳。如果分布式系统中的多个节点可以

1 年前

，反之亦然。 BST 因其固有的排序特性而适合有效的搜索操作。然而，树内节点的精确配置会影响整体性能。在最坏的情况下，倾斜树将导致退化树，其搜索时间与节点数量成正比。搜索操作的

3 周前

数量保持较低，并按节点对它们进行排序以减少网络流量。使用乐观锁，在读取过程中会记录版本号，在写入时会将其与当前版本进行比较。在版本不匹配时，事务将回滚。最后一个有趣的提示：如果在多个Ignite节点

3 年前

像 Lamport时钟一样，来自任何其他节点的最高观察时间戳。会话使用时间戳为操作提供单调排序关系。当会话要求服务器执行操作时，它包括会话观察到的最后一个时间戳; 服务器必须等到达到该时间戳才能为

5 年前

面试中提出来。如果你对证明不感兴趣，你可以跳过它。假设您有一个比 O(n log k) 更快的算法。我们可以使用该算法提出比 O(n log n) 更快的排序算法，这是不可能的。假设我们有 n/k

2 年前

通信，我们还需要设计选择恶意或“拜占庭”的节点。因此，在拜占庭容错系统中，我们假设节点可以失败或恶意。 2B）BAR容错尽管大多数真实系统都设计为能够承受拜占庭故障，但 BAR " class

5 年前

我们不会进行调制运算，而是取名称的哈希值大于或等于请求密钥哈希值的环中第一个节点： [code]#假设节点排序，第一个节点的哈希值最小。 def get_owning_node(nodes

4 个月前

。 19. 如果每个节点有 8TB 的可用磁盘空间（即，10 个磁盘具有 1TB，2 个磁盘用于操作系统等，被排除在外）。那么你将如何估计数据节点的数量（n）？（假设初始数据大小为 600 TB

2 年前

有效地管理内存。它们可以为即将到来的递归调用重用当前函数的工作空间，从而减少创建新内存段的需要，从而提高程序运行的效率。就像你堆放书籍时一样。假设您有一堆书，想要数一下有多少本书。为此，您一

4 个月前

相似性度量（颜色、强度等） 4.网页排名这是长期以来为谷歌提供支持的页面排序算法。它根据传入和传出链接的数量和质量为页面分配分数。应用 Pagerank 可以用于我们想要估计任何网络中节点

1 年前

任务跟踪器在被退役的数据节点上运行MapReduce作业时需要注意这一点。与数据节点不同，没有任何优雅的方式来解除任务跟踪器，其中假设每当当前任务要移动到另一个节点时，就应该依赖任务制作过程来阻止失败

2 年前

是如何帮助我们实现这些结果的？首先，Kafka 拥有经过充分审核、久经考验的机制，用于保证单个消息的排序和持久性，使我们无需花费创新成本来编写我们自己的 Paxos/Raft 实现，也无需担心我们

2 年前

。异步模式意味着没有上限。代理和节点无限期地处理和延迟事情是合法的。你永远无法假设，一条你在过去 15 年中都没有看到的 "丢失 "信息不会恰好在明天送达。另一个节点也可能陷入一个持续 500 个

2 周前

本是 1) 从磁盘中提取块 2) 通过网络传输结果。即使假设节点缓存在内存中，数据库的 B 树节点也可能适合 L1 缓存。SQLite 页面大小默认为 4098 字节，而 8KB+ L1 缓存

2 年前

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