背景
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。
using filesort VS using temporary
背景
MySQL 执行查询语句， 对于order by谓词，可能会使用filesort或者temporary。比如explain一条语句的时候，会看到Extra字段中可能会出现，using filesort和using temporary。下面我们就来探讨下两个的区别和适用场景。
IoC和AOP学习
作为一名 Java 开发，对 Spring 框架是再熟悉不过的了。Spring 支持的控制反转（Inversion of Control，缩写为IoC）和面向切面编程（Aspect-oriented programming，缩写为AOP）早已成为我们的开发习惯，仿佛 Java 开发天生就该如此。人总是会忽略习以为常的事物，所有人都熟练使用 IoC 和 AOP，却鲜有人说得清楚到底为什么要用 IoC 和 AOP。
多态的学习
一、认识多态
1、方法调用
在Java中，方法调用有两类，动态方法调用与静态方法调用。
（1）静态方法调用是指对于类的静态方法的调用方式，是在编译时刻就已经确定好具体调用方法的情况，是静态绑定的。
（2）动态方法调用需要有方法调用所作用的对象，是在调用的时候才确定具体的调用方法，是动态绑定的。
我们这里所讲的多态就是后者—动态方法调用。
浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子，比如通过调查商场里顾客买的东西发现，30%的顾客会同时购买床单和枕套，而购买床单的人中有80%购买了枕套，这里面就隐藏了一条关联：床单—>枕套，也就是说很大一部分顾客会同时购买床单和枕套，那么对于商场来说，可以把床单和枕套放在同一个购物区，那样就方便顾客进行购物了。下面来讨论一下关联规则中的一些重要概念以及如何从数据中挖掘出关联规则。
Apriori算法简介---关联规则的频繁项集算法
### 由啤酒和尿布引出：
在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？这是怎么做到的呢，这就是数据的挖掘，需要对数据之间的关联规则进行分析，进行购物篮分析。
Apriori算法简析
学习Apriori算法首先要了解几个概念：项集、支持度、置信度、最小支持度、最小置信度、频繁项集。
项集：顾名思义，即项的集合。eg：牛奶、面包组成一个集合{牛奶、面包}，其中牛奶和面包为项，{牛奶、面包}为项集，称之为2项集。（说白了，其实就是集合）
支持度：项集A、B同时发生的概率称之为关联规则的支持度。
置信度：项集A发生的情况下，则项集B发生的概率为关联规则的置信度。