A. 基于数据库搜索的算法，关键有哪几点
B+、B- Tree(mysql,oracle,mongodb)
主要用在关系数据库的索引中，如oracle，mysql innodb；mongodb中的索引也是B-树实现的；还有HBase中HFile中的DataBlock的索引等等。
动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。
但是咱们有面对这样一个实际问题：就是大规模数据存储中，实现索引查询这样一个实际背景下，树节点存储的元素数量是有限的（如果元素数量非常多的话，查找就退化成节点内部的线性查找了），这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下，那么如何减少树的深度（当然是不能减少查询的数据量），一个基本的想法就是：采用多叉树结构（由于树节点元素数量是有限的，自然该节点的子树数量也就是有限的）。
也就是说，因为磁盘的操作费时费资源，如果过于频繁的多次查找势必效率低下。那么如何提高效率，即如何避免磁盘过于频繁的多次查找呢？根据磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定，所以，只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度，那么是不是便能有效减少磁盘查找存取的次数呢？那这种有效的树结构是一种怎样的树呢？
这样我们就提出了一个新的查找树结构——多路查找树。根据平衡二叉树的启发，自然就想到平衡多路查找树结构，也就是B~tree，即B树结构(后面，我们将看到，B树的各种操作能使B树保持较低的高度，从而达到有效避免磁盘过于频繁的查找存取操作，从而有效提高查找效率)。
Hash表+桶(redis)
mysql中的adaptive hash index，redis中的数据存储实现都是采用hash，可以高效的进行数据的查询。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
哈希表的做法其实很简单，就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里。
而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位
数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。综合两者特性，设计一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构，如拉链法实现的哈希表。
Booleam Filter（HBase）
HBase中的rowkey设置建立Booleam Filter映射，用于快速判断rowkey是否在一个HFile中。在分布式数据库中用的比较多。
基于BitMap的存储结构，采用的是哈希函数的方法，将一个元素映射到一个 m 长度的阵列上的一个点，当这个点是 1 时，那么这个元素在集合内，反之则不在集合内。这个方法的缺点就是当检测的元素量很多时候可能有冲突，解决方法就是使用 k 个哈希 函数对应 k 个点，如果所有点都是 1 的话，那么元素在集合内，如果有 0 的话，元素则不再集合内。
B. 数据仓库 历史拉链表 英文怎么说
数据仓库 历史拉链表
Data warehouse history zipper table
数据仓库 历史拉链表
Data warehouse history zipper table
C. 如何用etl工具kettle生成拉链表
拉链表是在数据仓库中常见的表，主要用还存储不按时间变化的表，比如客户基本信息表。
下面先建两个实例表，user_info和user_info_l，其中user_info_l为拉链表。
user_info表及数据：
至此，拉链表便创建完成。
D. zikm什么意思
电脑程序里的乱码。
文本乱码：是Windows系统显示乱码，如：菜单、桌面、提示框等。这是由于注册表中有关字体部分的设置不当引起的。
文档乱码：是可执行文件本来显示中文的地方出现乱码。这种乱码形成的原因比较复杂，有第1类的乱码原因，也可能是软件中用到的中文动态链接库被英文动态链接库覆盖所造成的。
文件乱码：主要是指邮件乱码。
网页乱码：是由于港澳的繁体中文大五码（BIG5）与大陆简体中文（GB2312）不通用而造成的。
修正乱码，可以使用系统内码转换工具，如“南极星”等，将系统内码转换为对应内码，字符即可正确显示。
以上内容参考：网络--乱码
E. 请问JSP查询mysql的时候，按某一个下拉列表的值来排序怎么写
先把分类全取出来，并随机排序，取排在第一个分类。
例如：西装
然后查询的时候 order by (category='西装') desc,category 即可实现要求。
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
F. 套餐中某业务的分摊收入等于该业务的收入分摊比例乘以
摘要 套餐分摊 资费营销案
G. 有关数据结构哈希表的问题
Hash，一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
hashing定义了一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。
设所有可能出现的关键字集合记为u(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为k（|k|比|u|小得多）。|k|是集合k中元素的个数。
散列方法是使用函数hash将u映射到表t[0..m-1]的下标上（m=o(|u|)）。这样以u中关键字为自变量，以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在o(1)时间内就可完成查找。
其中：
① hash：u→{0，1，2，…，m-1} ，通常称h为散列函数(hash function)。散列函数h的作用是压缩待处理的下标范围，使待处理的|u|个值减少到m个值，从而降低空间开销。
② t为散列表(hash table)。
③ hash(ki)(ki∈u)是关键字为ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。
④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(hashing).
比如：有一组数据包括用户名字、电话、住址等，为了快速的检索，我们可以利用名字作为关键码，hash规则就是把名字中每一个字的拼音的第一个字母拿出来，把该字母在26个字母中的顺序值取出来加在一块作为改记录的地址。比如张三，就是z+s＝26+19＝45。就是把张三存在地址为45处。
但是这样存在一个问题，比如假如有个用户名字叫做：周四，那么计算它的地址时也是z+s＝45，这样它与张三就有相同的地址，这就是冲突，也叫作碰撞！
冲突：两个不同的关键字，由于散列函数值相同，因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(synonym)。
冲突基本上不可避免的，除非数据很少，我们只能采取措施尽量避免冲突，或者寻找解决冲突的办法。影响冲突的因素
冲突的频繁程度除了与h相关外，还与表的填满程度相关。
设m和n分别表示表长和表中填人的结点数，则将α=n/m定义为散列表的装填因子(load factor)。α越大，表越满，冲突的机会也越大。通常取α≤1。
散列函数的构造方法：
1、散列函数的选择有两条标准：简单和均匀。
简单指散列函数的计算简单快速；
均匀指对于关键字集合中的任一关键字，散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说，散列函数能将子集k随机均匀地分布在表的地址集{0，1，…，m-1}上，以使冲突最小化。
2、常用散列函数
（1）直接寻址法：比如在一个0～100岁的年龄统计表，我们就可以把年龄作为地址。
（2）平方取中法
具体方法：先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。
（3）除留余数法
取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。该方法的关键是选取m。选取的m应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。m最好为素数（4）随机数法
选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的散列地址，即
h(key)=random(key)
其中random为伪随机函数，但要保证函数值是在0到m-1之间。
处理冲突的方法：
1、开放寻址法
hi=(h(key)+di) mod m i=1,2,...,k(k<=m-1)
其中m为表长，di为增量序列
如果di值可能为1,2,3,...m-1，称线性探测再散列。
如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2)
称二次探测再散列。
如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。开放地址法堆装填因子的要求
开放寻址法要求散列表的装填因子α≤l，实用中取α为0.5到0.9之间的某个值为宜。
②二次探查法(quadratic probing)
二次探查法的探查序列是：
hi=(h(key)+i*i)％m 0≤i≤m-1 //即di=i2
即探查序列为d=h(key)，d+12，d+22，…，等。
该方法的缺陷是不易探查到整个散列空间。
③双重散列法(double hashing)
该方法是开放寻址法中最好的方法之一，它的探查序列是：
hi=(h(key)+i*h1(key))％m 0≤i≤m-1 //即di=i*h1(key)
即探查序列为：
d=h(key)，(d+h1(key))％m，(d+2h1(key))％m，…，等。
该方法使用了两个散列函数h(key)和h1(key)，故也称为双散列函数探查法。
2、拉链法
拉链法解决冲突的方法
拉链法解决冲突的做法是：将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组t[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点，均插入到以t为头指针的单链表中。t中各分量的初值均应为空指针。在拉链法中，装填因子α可以大于1，但一般均取α≤1。
3、建立一个公共溢出区
假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量hashtable[0..m-1]为基本表，另外设立存储空间向量overtable[0..v]用以存储发生冲突的记录。
性能分析
插入和删除的时间均取决于查找，故下面只分析查找操作的时间性能。
虽然散列表在关键字和存储位置之间建立了对应关系，理想情况是无须关键字的比较就可找到待查关键字。但是由于冲突的存在，散列表的查找过程仍是一个和关键字比较的过程，不过散列表的平均查找长度比顺序查找、二分查找等完全依赖于关键字比较的查找要小得多。
（1）查找成功的asl
散列表上的查找优于顺序查找和二分查找。
（2） 查找不成功的asl
对于不成功的查找，顺序查找和二分查找所需进行的关键字比较次数仅取决于表长，而散列查找所需进行的关键字比较次数和待查结点有关。因此，在等概率情况下，也可将散列表在查找不成功时的平均查找长度，定义为查找不成功时对关键字需要执行的平均比较次数。
注意：
①由同一个散列函数、不同的解决冲突方法构造的散列表，其平均查找长度是不相同的。
②散列表的平均查找长度不是结点个数n的函数，而是装填因子α的函数。因此在设计散列表时可选择α以控制散列表的平均查找长度。
③ α的取值
α越小，产生冲突的机会就小，但α过小，空间的浪费就过多。只要α选择合适，散列表上的平均查找长度就是一个常数，即散列表上查找的平均时间为o(1)。
④ 散列法与其他查找方法的区别
除散列法外，其他查找方法有共同特征为：均是建立在比较关键字的基础上。其中顺序查找是对无序集合的查找，每次关键字的比较结果为"="或"!="两种可能，其平均时间为o(n)；其余的查找均是对有序集合的查找，每次关键字的比较有"="、"<"和">"三种可能，且每次比较后均能缩小下次的查找范围，故查找速度更快，其平均时间为o(lgn)。而散列法是根据关键字直接求出地址的查找方法，其查找的期望时间为o(1)。
例子：例子：选取哈希函数h(k)=(3k)%11,用线性探测再散列法处理冲突。
试在0～10的散列地址空间中，对关键序列22,41,53,46,30,13,01,67构造哈希表，并求等概率情况下查找不成功的平均查找长度asl。
H. 怎么不用hash比较实现数据仓库拉链算法
增量拉链是指每次加载时，将源表数据视为增量抽取后的结果，加载到目标表时需要考虑数据历史情况。一般数据发生变化时关闭旧数据链，然后开新数据链。增量拉链针对的是历史表情况，由于数据仓库中记录了大部分数据历史表变化情况，因此增量拉链加载策略在数据仓库中是使用比较广泛的一种加载策略。通常这种历史表都含有start_date和end_date字段，首先全字段对比源数据和目标表得出真正的增量数据，这里的全字段不包含start_date和end_date字段，然后根据主键对目标表进行关旧链操作，然后对新增数据开新链，这种拉链策略同样可以处理全量数据。
I. 拉链表和流水表区别
两者主要在是否会记录每一个修改、用途以及是否可以很快的还原客户记录等三方面存在区别。
一、是否会记录每一个修改
拉链表：拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录而已。
流水表：流水表对于表的每一个修改都会记录，可以用于反映实际记录的变更。
二、用途
拉链表：拉链表常用于统计账户及客户的情况。
流水表：流水表常用于统计业务相关情况。
三、是否可以很快还原客户记录
拉链表：通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。
流水表：流水表虽然也可能做得到，但是效率不行，或者需要人工参与。
(9)数据库拉链表扩展阅读
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
拉链表的作用：
1、数据量比较大。
2、表中的部分字段会被更新，比如用户的地址，银行利率，订单的状态等。
3、 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看利率在历史某一个时间点的状态。
4、变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右。
5、如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费;
拉链历史表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储。
J. 有谁用过中原消费金融，可信度高吗
中原消费金融正规的，中原消费金融是中国银保监会批准的持牌消费金融机构，且中原银行是出资发起设立的一方。其信贷产品属于纯信用消费贷款，用户申请是不需要抵押和担保的，并且用户信用记录越好，享受的贷款利率就会更优惠。
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