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CyC2018 2018-08-25 23:14:36 +08:00
commit ca9dec515e
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@ -1,6 +1,6 @@
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| :--------: | :---------: | :---------: | :---------: | :---------: | :---------:| :---------: | :-------: | :-------:| :------:|
| 算法[:pencil2:](#算法-pencil2) | 操作系统[:computer:](#操作系统-computer)|网络[:cloud:](#网络-cloud) | 面向对象[:couple:](#面向对象-couple) |数据库[:floppy_disk:](#数据库-floppy_disk)| Java [:coffee:](#java-coffee)| 系统设计[:bulb:](#系统设计-bulb)| 工具[:hammer:](#工具-hammer)| 编码实践[:speak_no_evil:](#编码实践-speak_no_evil)| 后记[:memo:](#后记-memo) |
| 算法[:pencil2:](#pencil2-算法) | 操作系统[:computer:](#computer-操作系统)|网络[:cloud:](#cloud-网络) | 面向对象[:couple:](#couple-面向对象) |数据库[:floppy_disk:](#floppy_disk-数据库)| Java [:coffee:](#coffee-java)| 系统设计[:bulb:](#bulb-系统设计)| 工具[:hammer:](#hammer-工具)| 编码实践[:speak_no_evil:](#speak_no_evil-编码实践)| 后记[:memo:](#memo-后记) |
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@ -11,7 +11,7 @@
<!-- [![](https://img.shields.io/badge/>-gitter-blue.svg)](https://gitter.im/CyC2018-Interview-Notebook/Lobby?utm_source=share-link&utm_medium=link&utm_campaign=share-link) [![](https://img.shields.io/badge/_-gitbook-4ab8a1.svg)](https://legacy.gitbook.com/book/cyc2018/interview-notebook/details) -->
## 算法 :pencil2:
## :pencil2: 算法
- [剑指 Offer 题解](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/剑指%20offer%20题解.md)
@ -21,11 +21,11 @@
对题目做了一个大致分类,并对每种题型的解题思路做了总结。
- [算法](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/算法.md)
- [算法](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/算法.md)
排序、并查集、栈和队列、红黑树、散列表。
排序、并查集、栈和队列、红黑树、散列表。
## 操作系统 :computer:
## :computer: 操作系统
- [计算机操作系统](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/计算机操作系统.md)
@ -35,7 +35,7 @@
基本实现原理以及基本操作。
## 网络 :cloud:
## :cloud: 网络
- [计算机网络](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/计算机网络.md)
@ -49,7 +49,7 @@
I/O 模型、I/O 多路复用。
## 面向对象 :couple:
## :couple: 面向对象
- [设计模式](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/设计模式.md)
@ -59,7 +59,7 @@
三大原则(继承、封装、多态)、类图、设计原则。
## 数据库 :floppy_disk:
## :floppy_disk: 数据库
- [数据库系统原理](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/数据库系统原理.md)
@ -81,7 +81,7 @@
五种数据类型、字典和跳跃表数据结构、使用场景、和 Memcache 的比较、淘汰策略、持久化、文件事件的 Reactor 模式、复制。
## Java :coffee:
## :coffee: Java
- [Java 基础](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/Java%20基础.md)
@ -103,7 +103,7 @@
NIO 的原理以及实例。
## 系统设计 :bulb:
## :bulb: 系统设计
- [系统设计基础](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/系统设计基础.md)
@ -129,7 +129,7 @@
消息处理模型、使用场景、可靠性
## 工具 :hammer:
## :hammer: 工具
- [Git](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/Git.md)
@ -147,7 +147,7 @@
构建工具的基本概念、主流构建工具介绍。
## 编码实践 :speak_no_evil:
## :speak_no_evil: 编码实践
- [重构](https://github.com/CyC2018/InnterviewNotes/blob/master/notes/重构.md)
@ -161,7 +161,7 @@
Google 开源项目的代码风格规范。
## 后记 :memo:
## :memo: 后记
### About
@ -195,12 +195,6 @@
笔者将自己实现文档转换功能提取出来,方便大家在需要将本地 Markdown 上传到 Github或者制作项目 README 文档时生成目录时使用:[GFM-Converter](https://github.com/CyC2018/GFM-Converter)。
### License
在对本作品进行演绎时,请署名并以相同方式共享。
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a>
### Statement
本仓库不参与商业行为,不向读者收取任何费用。(This repository is not engaging in business activities, and does not charge readers any fee.)
@ -235,5 +229,9 @@ Power by [logomakr](https://logomakr.com/).
<img src="other/10072416.jpg" width="50px">
</a>
### License
在对本作品进行演绎时,请署名并以相同方式共享。
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a>

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@ -214,7 +214,7 @@ Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explai
一个大查询如果一次性执行的话,可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。
```sql
DELEFT FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);
DELETE FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);
```
```sql
@ -342,7 +342,7 @@ MySQL 提供了 FROM_UNIXTIME() 函数把 UNIX 时间戳转换为日期,并提
水平切分又称为 Sharding它是将同一个表中的记录拆分到多个结构相同的表中。
当一个表的数据不断增多时Sharding 是必然的选择,它可以将数据分布到集群的不同节点上,从而缓单个数据库的压力。
当一个表的数据不断增多时Sharding 是必然的选择,它可以将数据分布到集群的不同节点上,从而缓单个数据库的压力。
<div align="center"> <img src="../pics//63c2909f-0c5f-496f-9fe5-ee9176b31aba.jpg"/> </div><br>

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