数据库系统导论 15-445 2023Fall part1
Schedule | CMU 15-445/645 :: Intro to Database Systems (Fall 2023)
B站上对应的视频【数据库系统导论 15-445 2023Fall】CMU—中英字幕_哔哩哔哩_bilibili
自学指南:https://csdiy.wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F/15445/
:P4(#03 database storage part1)-0:33:30中提到的关于避免使用 mmap 的论文链接:https://db.cs.cmu.edu/mmap-cidr2022/
贴一个巨nb的数据库自学课程,非常流畅,当年B+树就靠看它看懂的。project 写不来就进去硬看,必看懂。 http://www.cs.emory.edu/~cheung/Courses/554/Syllabus/syl.html#CURRENT
15-445/645 (Non-CMU) Dashboard | Gradescope相应的自动评测机 自己看看吧,一共25集,我会分成几部分呢?
那么,我们先来借助llm复习一下C98,C11,C17,C20这几个经典的更新吧(足够自信的跳了就好)
C++系统小复习-CSDN博客
SingleStore是?
在我看来,关系模型是构建或使用数据库的主导模型,接下来我们将讨论关系代数,即我们与关系模型数据库交互所使用的机制或操作符。最后,我们不得不提及那些替代关系模型的其他模型,对此我有坚定的看法,认为它们是错误的。
你可能就会知道 对数据库和数据库管理系统的理解有误
因此,实现一个管理此类数据的数据库系统的最简便方法,便是直接利用磁盘上的文件,对吧?对于我的两个实体,每一项,我都拥有一个专辑一个专辑名,以及一个CSV文件,即逗号分隔值文件。它表示,随着行数的增加,速度将会变得非常、非常缓慢。这里有三条记录,是的,我可以将其加载到一个页面中并快速解析,但如果我有三十亿条记录,那就另当别论了。考虑到系统限制,插入和删除操作将会非常糟糕。
因此,在数据库市场中存在一个有趣的转折点,几乎所有曾声称不愿使用SQL、不愿采用关系数据模型的JSON数据库,如今大多已趋同并变得更加类似于关系型数据库。
你可以在JSON上编写 SQL。随着时间的推移,我们可以观察到,文档化SQL数据库与关系数据库之间的理论差异已经缩小。现在基本上都是关系型数据库,
现在思考这个问题的方式就像当人们在10年、15 年前构建Web 应用程序时,一切都是JSON。我们需要json,这就是nosql从何而来的意思。现在的情况就像是,好的,我得到了所有这些从之前使用的聊天GPT或其他工具返回的向量:我需要将这些信息存储在一个能够原生存储向量的数据库中。它们的功能有限,随着时间的推移基本上将不得不演变成关系型数据库,实际上向量数据模型中的向量就是一维数组,但这些向量通过神奇的转换器,能让你以某种方式嵌入更深层次的意义,揭示出数据实际的样貌。你可以提出更高级的问题,比如"找到与他有关的主题?""一类信息,即从数据单隐含的内容进行学习,而非仅仅执行精确查找"
有人问向量数据库和图数据库的区别是什么?但向量实质上就是一维数组,图数据库用于存储对象间的关系,如边、节点等类似元素。在图数据库中,您明确地存储了该结构,并通过遍历它来寻找您所查找的内容。这就像我在将信息编码成一个向量,但我并不清楚这个向量实际上代表的是什么。在其核心,所有这些向量数据库实质上只是一个索引,它将允许你执行最近邻搜索。