引 在各种数据结构(线性表.树等)中,记录在结构中的相对位置是随机的.因此在机构中查找记录的时须要进行一系列和keyword的比較.这一类的查找方法建立在"比較"的基础上.查找的效率依赖于查找过程中所进行的比較次数. 之前我们介绍的各种基于比較的树查找算法,这些查找算法的效率都将随着数据记录数的增长而下降. 不过有的比較慢(时间复杂度为O(n)),有的比較快(时间复杂度是O(logn))而已.这些查找算法的平均查找长度是在一种比較理想的情况下获得的. 在实际应用其中,对数据结构中数据的

key-value键值型数据库:Redis redis Redis是in-memory型(内存型)的键值数据库,数据在磁盘上是持久的,键类型是字符串,值类型是字符串.字符串集合(Set).sorted set.字符串列表(List).哈希(Hash)等. 其中,Hash类型是一种字符串为键.字符串为值的键值对集合,类似键值类型都为字符串的Map. 使用场景: 数据可全部放入内存 频繁访问数据 redis-server使用snapshot(快照)机制进行数据持久化,这种机制是不时地遍历in-mem

市面上主流的分布式文件系统(FS): (Hadoop的)HDFS,(Google的)GFS     详见ppt   1.数据服务与键值对数据库: 数据服务:data serving数据服务:数据的简单读写数据库事务:也算一种数据服务,但属于mission-critical,较为复杂的数据服务 1)数据服务起源:优化布局:日志分析,用户画像,写用户属性:高并发的简单数据读写:数据规模大:属性动态增减: 2)键值对数据库 3)数据库v.s.键值对数据库:   吞吐量大;可扩展性好,复杂性简单;最终一

一.简介 Etcd按照官方介绍: Etcd is a distributed, consistent key-value store for shared configuration and service discovery 是一个分布式的,一致的键值对存储,主要用于共享配置和服务发现. Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值对(key-value)数据库,基于GO语言实现. 在分布式系统中,最基本最重要的问题就是各种信息的一致性,包括对

1.Redis的安装以及客户端连接 安装:apt-get install redis-server 卸载:apt-get purge --auto-remove redis-server 启动:redis安装之后默认会自动启动,但是也可以手动启动,service redis-server start 停止:service redis-server stop 客户端连接,一种方式是使用python等语言去连接,还可以使用redis-cli 2.Redis的字符串以及过期时间 3.Redis的列表操

本章对Redis服务器的数据库实现进行介绍,说明Redis数据库相关操作的实现,包括数据库中键值对的添加.删除.查看.更新等操作的实现:客户端切换数据库的实现:键超时相关功能的实现.键空间事件通知等. 以上这些功能,键空间事件通知是在src/notify.c中实现的,其他功能都是在src/db.c中实现的. 在redis.h中定义的redisServer数据结构,定义了redis服务器相关的所有属性,其中就包含了数据库的结构: struct redisServer { ... redisDb *

键值对主要是面向对象语言里的字典,或者叫哈希表,它通过键(key)可以直接访问到值(value),所以它查找的时间复杂度是O(1),即一次查找即可找到目标:在.net里有Dictionary,而在java里有HashMap等结构来实现,而在NoSQL里也有redis为代表的键值存储数据库:而在js里好像没有一种哈希的数据结构,不过我们可以借助对象的概念来实现,键相当于对象里的属性,而值相当于属性的值. 定义一个Map对象 var color={}; //动态添加键值对象 color["red&q

到目前为止,Redis 支持的键值数据类型如下: 字符串(String) 哈希(Map) 列表(list) 集合(sets) 有序集合(sorted sets)   1. String 字符串类型 string是redis最基本的类型,一个key对应一个value. string类型是二进制安全的.意思是redis的string可以包含任何数据.比如jpg图片或者序列化的对象 . string类型是Redis最基本的数据类型,一个键最大能存储512MB. String 命令: 赋值与取值 set

CockroachDB学习笔记--[译]CockroachDB中的SQL:映射表中数据到键值存储 原文标题:SQL in CockroachDB: Mapping Table Data to Key-Value Storage 原文链接:https://www.cockroachlabs.com/blog/sql-in-cockroachdb-mapping-table-data-to-key-value-storage/ 原作者:Peter Mattis , Tamir Duberstein

一.概念&方法 现实生活中,我们经常需要成对存储某些信息.比如,我们使用的微信,一个手机号只能对应一个微信账户,这就是一种成对存储的关系. Map就是用来存储“键(key)-值(value) 对”的. Map类中存储的“键值对”通过键来标识,所以“键对象”不能重复. Map 接口的实现类有HashMap(哈希对).TreeMap.HashTable.Properties等. [常用方法] [代码] 1 /* 2 *测试键值对 3 * 4 */ 5 package cn.sxt.collectio

丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣.不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与.redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景. 下面举一些常见适合kv数据库的例子来谈谈键值的设计,并与关系型数据库做一个对比,发现关系型的不足之处. 用户登录系统 记录用户登录信息的一个系统, 我们简化业务后只留下一张表. 关系型数据库的设计 mysql> select * from login; +-------

获取数据库自动生成的主键 [孤立的技术是没有价值的],我们这里只是为了了解具体的实现步骤:我们在插入数据的时候,经常会需要获取我们插入的这一行数据对应的主键值. 具体的代码实现: /** * 获取数据库自动生成的主键 */ @Test public void testGetKeyValues(){ Connection connection=null; PreparedStatement preparedStatement=null; ResultSet rs=null; try { conne

1 Statement和PreparedStatement的特点   a)对于创建和删除表或数据库,我们可以使用executeUpdate(),该方法返回0,表示未影向表中任何记录   b)对于创建和删除表或数据库,我们可以使用execute(),该方法返回false,表示创建和删除数据库表   c)除了select操作返回true之除,其它的操作都返回false   d)PreparedStatement有发下的特点:          >>解决SQL注入问题,在绑定参数时,动态检测    

转自:http://www.cnblogs.com/ysw-go/ 获取数据库自动生成的主键 我们这里只是为了了解具体的实现步骤:我们在插入数据的时候,经常会需要获取我们插入的这一行数据对应的主键值. 具体的代码实现: 1 /** 2 * 获取数据库自动生成的主键 3 */ 4 @Test 5 public void testGetKeyValues(){ 6 Connection connection=null; 7 PreparedStatement preparedStatement=nu

 Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以再Linux终端使用. 键值相关命令: Keys:返回满足给定pattern的所有key 用表达式*表示取出所有的key 127.0.0.1:6379> keys * 1) "age" 2) "name" 3) "age2" 127.0.0.1:6379> keys a* 1) "age" 2) "age2&

前面介绍了利用Orabbix监控了,参考zabbix通过Orabbix监控oracle数据库,这里我们原先的模板中进行了修改,使用自动发现功能实现监控tablespace的使用情况. 1. 在被监控的数据库机器上创建3个shell脚本 1.1 得到表空间的使用情况 [oracle@oracledb shellScripts]$ cat /home/oracle/shellScripts/query_tablespace_usage.sh source /home/oracle/.bash_pro

add by zhj: 关系数据库表的一条记录可以映射成Redis中的一个hash类型,其实数据库记录本来就是键值对.这样,要比本文中的键设计用更少的键,更节省内存,因为每个键除了它的键值占用内存外,还额外占用一定的内存. 原文:http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣.不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与.redis的D

public class Demo4 { /* create table test1 ( id int primary key auto_increment, name varchar(20) ); */ @Test public void test1() { Connection conn = null; PreparedStatement st = null; ResultSet rs = null; try { conn = JdbcUtils.getConnection(); Strin

677. 键值映射 实现一个 MapSum 类里的两个方法,insert 和 sum. 对于方法 insert,你将得到一对(字符串,整数)的键值对.字符串表示键,整数表示值.如果键已经存在,那么原来的键值对将被替代成新的键值对. 对于方法 sum,你将得到一个表示前缀的字符串,你需要返回所有以该前缀开头的键的值的总和. 示例 1: 输入: insert("apple", 3), 输出: Null 输入: sum("ap"), 输出: 3 输入: insert(&q

摘自:http://blog.csdn.net/yang_yulei/article/details/46337405 哈希树的理论基础 [质数分辨定理] 简单地说就是:n个不同的质数可以"分辨"的连续整数的个数和他们的乘积相等."分辨"就是指这些连续的整数不可能有完全相同的余数序列. (这个定理的证明详见:http://wenku.baidu.com/view/16b2c7abd1f34693daef3e58.html) 例如: 从2起的连续质数,连续10个质数就

译自  Emmanuel Goossaert (CodeCapsule.com) 在本文中,我将会逐组件地把Kyoto Cabinet 和 LevelDB的架构过一遍.目标和本系列第二部分讲的差点儿相同,通过分析现有键值对存储的架构来思考我应该怎样建立我自己键值对存储的架构.本文将包含: 1. 本架构分析的意图和方法 2. 键值对存储组件概览 3. Kyoto Cabinet 和LevelDB在结构和概念上的分析   3.1 用Doxygen建立代码地图   3.2 总体架构   3.3 接口