降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进，在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题，在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
Pandas与NumPy：Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算，适用于大规模矩阵运算；Pandas则提供灵活的DataFrame结构，擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势，协同构建现代数据分析的技术基石。
我了解的java中常见的数据结构
本内容介绍了常见的数据结构，包括线性结构（如动态数组、链表、栈、队列）和非线性结构（如优先级队列、哈希表、红黑树、跳表、B+树），并结合 Java 中的具体实现（如 ArrayList、LinkedList、PriorityQueue、HashMap、TreeMap 等）说明其特点与应用场景。
Java 中的异常
本文介绍了Java中异常的继承关系及分类，重点讲解了Throwable作为顶层父类，Error表示不可恢复错误，Exception表示可恢复异常，并区分了检查异常与非检查异常（RuntimeException）。
HashMap 原理（数据结构）
HashMap 在 JDK 1.8 后采用数组+链表+红黑树实现。通过 key 的 hashCode 计算索引，存取效率为 O(1)。发生冲突时，使用链表或红黑树（链表长度 ≥ 8 且容量 ≥ 64 时树化），提升性能。数组默认容量 16，负载因子 0.75，超过阈值则扩容，容量翻倍。新增元素时，判断是否更新、链表插入或树化，并检查是否需要扩容。
告别 Count Distinct 慢查询：StarRocks 高效去重全攻略
在大数据分析中，去重计算（如 Count Distinct）因高计算开销常成为性能瓶颈，尤其在高基数和高并发场景下更为明显。本文以 StarRocks 为分析平台，深入探讨多种去重优化策略，包括使用函数、数据类型转换（如 String 转 Int）、高效数据结构（如 Bitmap 和 HLL），以及物化视图的预计算方案。通过实际案例分析，对比不同方法在性能、精度和易用性方面的优劣，帮助用户在不同业务场景下选择最合适的优化手段。此外，文章还详细解析了如何结合 SQL 查询构建物化视图，以提升去重计算效率，并讨论了精确与近似去重的适用场景。最终目标是为复杂数据分析提供高效、灵活的解决方案。
《探索IndexedDB实现浏览器端UTXO模型的前沿技术》
本文聚焦前端技术领域，深入探索如何利用浏览器原生数据库IndexedDB实现UTXO模型。首先剖析IndexedDB的大容量存储、异步操作、事务支持及索引功能等特性，阐明其对UTXO模型的支撑价值；再解读UTXO模型的核心逻辑，包括交易输入输出机制、可追溯性及抗双花能力。随后详细阐述两者结合的实践路径，涵盖数据库结构设计、交易处理流程与数据查询优化，并分析在加密货币钱包、DApp、离线数据管理等场景的应用价值。最后指出浏览器兼容性、数据安全等挑战及应对策略，为前端复杂数据管理提供新方向。