第五十八天

mysql存储引擎?

MySQL数据库支持多种存储引擎，这些存储引擎负责处理数据的存储和检索。不同的存储引擎有不同的特性和适用场景，下面是几个常见的MySQL存储引擎：

1. InnoDB：

   • 默认的存储引擎（MySQL 5.5及更高版本）。
   • 支持事务处理（ACID特性）。
   • 支持行级锁定，提高了并发性能。
   • 支持外键约束，保证数据的一致性。
   • 自动支持MVCC（多版本并发控制）。

2. MyISAM：

   • 早先MySQL版本的默认存储引擎。
   • 不支持事务和行级锁定，但提供表级锁定。
   • 读取速度较快，特别适用于读密集型应用。
   • 支持全文索引，适用于全文搜索的需求。

3. MEMORY（HEAP）：

   • 将表的数据全部存储在内存中，适用于临时表或者数据经常变动且对读写速度要求极高的场景。
   • 数据在服务器重启或显式删除后丢失。

4. ARCHIVE：

   • 用于只追加的大量历史/归档数据存储，支持压缩，但不支持索引和更新操作，只支持INSERT和SELECT。

5. BLACKHOLE：

   • 黑洞引擎，接受数据但不保存，通常用于日志复制的中继站。

6. CSV：

   • 将表的数据以逗号分隔的文本形式存储，便于与其他程序交换数据。

7. MERGE：

   • 允许将多个MyISAM表视为一个表进行查询，适用于数据仓库场景，将数据分片存储并统一查询。

8. MariaDB特有的存储引擎（如InnoDB是MySQL和MariaDB共有的，但MariaDB有一些独有的引擎）：

   • Aria：MariaDB提供的另一种事务型存储引擎，旨在替代MyISAM，支持事务和崩溃安全。
   • ColumnStore：面向列式存储的引擎，适合OLAP（在线分析处理）场景。

10亿个数据获取前100个最大数据?

要获取10亿个数据中的前100个最大数据，可以使用Go语言的heap包来实现。具体步骤如下：

1. 创建一个大小为100的小顶堆（min-heap），用于存储前100个最大数据。
2. 遍历10亿个数据，对于每个数据，如果它比堆顶元素大，则将堆顶元素替换为该数据，并重新调整堆。
3. 遍历完所有数据后，堆中的元素即为前100个最大数据。

package main

import (
  "container/heap"
  "fmt"
)

type IntHeap []int

func (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }
func (h IntHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }

func (h *IntHeap) Push(x interface{}) {
  *h = append(*h, x.(int))
}

func (h *IntHeap) Pop() interface{} {
  old := *h
  n := len(old)
  x := old[n-1]
  *h = old[0 : n-1]
  return x
}

func findTopK(nums []int, k int) []int {
  if k <= 0 || len(nums) == 0 {
    return nil
  }

  h := &IntHeap{}
  heap.Init(h)

  for i := 0; i < len(nums); i++ {
    if h.Len() < k {
      heap.Push(h, nums[i])
    } else if nums[i] > (*h)[0] {
      heap.Pop(h)
      heap.Push(h, nums[i])
    }
  }

  result := make([]int, k)
  for i := 0; i < k; i++ {
    result[k-i-1] = heap.Pop(h).(int)
  }

  return result
}

func main() {
  nums := []int{3, 2, 1, 5, 6, 4} // 这里可以替换成你的10亿个数据
  k := 100
  result := findTopK(nums, k)
  fmt.Println(result)
}