redis源码分析系列文章 [Redis源码系列]在Liunx安装和常见API 为什么要从Redis源码分析 String底层实现——动态字符串SDS 双向链表都不懂,还说懂Redis? 面试官:说说Redis的Hash底层 我:......(来自阅文的面试题) Redis的跳跃表确定不了解下 多图解释Redis的整数集合intset升级过程 前言 hello,大家好,又见面啦. 前面几周我们一起看了Redis底层数据结构,如动态字符串SDS,双向链表Adlist,字典Dict,跳跃表,整数集合…

redis使用跳表不用B+数的原因是:redis是内存数据库,而B+树纯粹是为了mysql这种IO数据库准备的.B+树的每个节点的数量都是一个mysql分区页的大小(阿里面试) 还有个几个姊妹篇:介绍mysql的B+索引原理 参考:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引原理 (阿里面试) 参考:kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据(阿里) 参考:二分查找法:各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度(阿里) 关于mysql 存储引擎 介绍包括默认的索引方式参考:MySq…

oracle压缩数据的处理基于数据库块,本质是通过消除在数据库中的重复数据来实现空间节约. 具体做法: 比较数据块中包含的所有字段或记录,其中重复的数据只在位于数据块开始部分的记号表(Symbol Table)中存储一份,在其他行或字段出现同样的数据时,只记录一个指向记号表中相关数据的指针. 性能分析: 1.在批量装载或插入数据的过程中,由于压缩的同时进行,会引起CPU使用率提高,及导致装载时间明显增加 2.对于普通的INSERT语句,由于没有执行压缩过程,性能几乎没有影响. 3.用DELETE…

摘要 Redis是一款著名的key-value内存数据库软件,同时也是一款卓越的数据结构服务软件.它支持字符串.列表.哈希表.集合.有序集合五种数据结构类型,同时每种数据结构类型针对不同的应用场景又支持不同的编码方式.这篇文章主要介绍压缩列表编码,在理解压缩列表编码原理的基础上介绍Redis对压缩列表的应用,最后再对Redis压缩列表应用进行分析. 摘要 Redis是一款著名的key-value内存数据库软件,同时也是一款卓越的数据结构服务软件.它支持字符串.列表.哈希表.集合.有序集合五种数据…

redis 压缩链表 概述 压缩链表是相对于普通链表而言的 当普通链表的数据越来越多, 链表查询性能会低效 当存储的数据较少时, 使用链表存储会浪费空间 压缩链表本质上是一个字符串 压缩链表内存储的数据只能是 整型, 字符串 压缩链表结构 <zlbytes> <zltail> <zllen> <entry1> <entry2> .. <entryN> <zlend> 属性 用途 说明 长度 备注 zlbytes 压缩链表占…

今天在往一个压缩表增加一个字段可以增加成功,但在删除的时候报了个ORA-39726 unsupported add/drop column operation on compressed tables的错误.错误是不能对压缩表增加或删除字段,奇怪的可以增加,但是不能删除.即使将表MOVE为非压缩表也还是不可以删除. 最后终于找到了一种方法那就是先将该字段设置为UNUSED,然后在删除UNUSED字段即可. 例如:ALTER TABLE test SET UNUSED COLUMN ROUTERA…

摘要 面试时,交流有关mysql索引问题时,发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树,平衡二叉树的区别,却说不出B+树和hash索引的区别.这种一看就知道是死记硬背,没有理解索引的本质.本文旨在剖析这背后的原理,欢迎留言探讨 问题 如果对以下问题感到困惑或一知半解,请继续看下去,相信本文一定会对你有帮助 mysql 索引如何实现 mysql 索引结构B+树与hash有何区别.分别适用于什么场景 数据库的索引还能有其他实现吗 redis跳表是如何实现的 跳表和B+树,LSM树有和区别呢 解析 首先…

mysql删除大表更快的drop table办法 参考资料:https://blog.csdn.net/anzhen0429/article/details/76284320 利用硬链接和truncate降低drop table对线上环境的影响 在DROP TABLE的时候,所有进程不管是DDL还是DML都被HANG起:直到DROP结束才继续执行:这是因为INNODB会维护一个全局独占锁(在table cache上面), 直到DROP TABLE完成才释放.在我们常用的ext3,ext4,ntf…

如果表在创建并导入数据以后,不会在进行修改操作,那么这样的表或许适合采用MyISAM压缩表. 压缩表可以极大地减少磁盘空间暂用,因此也可以减少磁盘I/O,从而提升查询性能,压缩表也支持索引.…

这周客户的问题非常多,总是说我的数据不对.于是我对数据梳理了以后发现以前认为是重复数据的,其实并不是,而是我忽略了一个维度.那么这样一来,我们的周详单表就会有500多万的数据.一个月按照4周计算,就要有2000万条数据.而我大概计算了一下,每一个周的分区要占用2G多的存储空间,要知道电信给我们的空间不过是500G左右,我们大家都在用,我一个人每周消耗2G,显然不合适. 这个时候有如下几个解决方案,第一个,将一个月或者几个月以前的数据干掉,以后客户需要的时候从数据仓库抽取数据,然后重新展现就好了.…