使用 gin() 创建全文索引后，虽然有走索引，但是当结果集很大时，查询效率还是很底下， SELECT keyword,avg_mon_search,competition,impressions,ctr,position,suggest_bid,click,update_time ...

B树索引与索引优化 MySQL的MyISAM、InnoDB引擎默认均使用B+树索引（查询时都显示为“BTREE”），本文讨论两个问题： 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构？ 如何基于索引结构，理解常见的MySQL索引优化思路？ 为什么索引无法全部装入内存 索引 ...

文章版权由作者李晓晖和博客园共有，若转载请于明显处标明出处：http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/。 1.背景 判断点面关系的算法有很多，在我之前的博文中有一篇专门对其进行了描述：判断点是否落在面中的Oracle存储过程描述。其中提到了三种常见判断点面关系的算法 ...

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧：查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决？一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中，一个字段记录经度，另一个字段记录纬度。这样的话我们就需要遍历 ...

MySQL的MyISAM、InnoDB引擎默认均使用B+树索引（查询时都显示为“BTREE”），本文讨论两个问题： 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构？ 如何基于索引结构，理解常见的MySQL索引优化思路？ 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个 ...

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。在没有索引的情况下，数据库会遍历全部数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中 ...

写代码经常遇到判断向量和点的位置关系，做一个简单的记录，方便后面使用。原理是向量的叉乘。 两个同起点的向量A(xA ,yA)和B(xB ,yB)的叉乘公式为： crossV = xA *yB - yA*xB。 展开后即可得到代码中公式，进而可以判断点和向量的位置关系 ...

一、B+树插入逻辑 1，如果结点不存在，则新生成一个结点，作为B+树的根结点，结束。2，如果结点存在，则查找当前数值应该插入的位置，定位到需要插入到叶子结点，然后插入到叶子结点。3，插入的结点如果未达到最大数量，结束。如果达到最大数量，则把当前叶子结点对半分裂：[m/2]个放入左结点，剩余放入右 ...