Hash:哈希机制 BitMap:位图机制 目的:都是为了保证检索方便而设置的数据结构 对于大数据进行排序,由于内存限制,不可能在内存中进行,所以采取BitMap机制 为了在大数据中快速检索以及操作数据,采取Hash机制,一方面借鉴数组的优势,一方面借鉴链表的优势. 模拟: 在核心引擎里面,通过这两个数据结构的合理使用,可以对硬件的结构进行模拟,比如Oracle里面的快照,JVM里面的HashMap等. ==============================================

有这样一种场景:一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数,给出一个整数,问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中? 问题思考: 40亿个int占(40亿*4)/1024/1024/1024 大概为14.9G左右,很明显内存只有2G,放不下,因此不可能将这40亿数据放到内存中计算.要快速的解决这个问题最好的方案就是将数据搁内存了,所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整数.一个int整数在java中是占4个字节的即要32bit

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

BloomFilter算法及其适用场景 BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据,利用位数组来简洁的表示一个集合,并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合.因为基于Hash来计算数据所在位置,所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的.因为存储简洁,这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据.那么,还有这种时间和空间两全其美的算法?当然不是,BloomFilter正是它的高效(使用Hash)带来了它的判断不一定是正确的,也就是说准确率不是100

SQL Server 2000中的并行处理和执行计划中的位图运算符 摘抄自:SQLServer 2000并行处理和位图简介 刘志斌 并行查询介绍Degree of Parallelism(并行度) 一个查询使用并行来处理时,SQL Server为该查询分配多个线程,每个线程使用一个CPU进行操作. Degree of Parallelism就是SQL Server为并行查询分配的线程数量,也表明这个并行查询将使用多少个CPU进行并行处理. Exchange Oprators(交换操作) 查询语句

测试于:MySQL 5.5.25 当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型,默认为BTree.Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引(位图索引),这里作为比较也一起提供. BTree索引 BTree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构.使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.按照翻译,B 通常认为是Balance的简称.这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高.——百度百科 不适合: 单列索引的

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

在前一篇中介绍了使用API做Distinct Count,但是精确计算的API都较慢,那有没有能更快的优化解决方案呢? 1. Bitmap介绍 <编程珠玑>上是这样介绍bitmap的: Bitmap是一个十分有用的数据结构.所谓的Bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在内存占用方面,可以大大节省. 简而言之--用一个bit(0或1)表示某元素是否出现过,其在bitmap的位置对应于其index.<编程珠玑&

Bit-map是一种很巧妙的数据存储结构.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,可以大大节省存储空间.Bit-map在实际中也有着广泛的应用,比如快速排序,元素去重以及空间缩减等等.本文通过Bit-map的几个应用实例对Bit-map以及其扩展结构Bloom Filter进行介绍. 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算

目前为止,典型的连接类型有3种: Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序:然后生产probed table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序:最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作.排序是一个费时.费资源的操作,特别对于大表.所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,

HASH JOIN的模式 hash join有三种工作模式,分别是optimal模式,onepass模式和multipass模式,分别在v$sysstat里面有对应的统计信息: SQL> select name, value from v$sysstat where name like '%workarea executions%'; optimal模式 optimal模式就是从build table上获取的结果集比较小,可以把整个hash table都建立在用户可以使用的内存区域里.下面这张图

Hash算法原理 对于什么是Hash算法原理?这个问题有点难度,不是很好说清楚,来做一个比喻吧:我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案. 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了. 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了. 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我

Bitmap篇   在前一篇中介绍了使用API做Distinct Count,但是计算精确结果的API都较慢,那有没有能更快的优化解决方案呢? 1. Bitmap介绍 <编程珠玑>上是这样介绍bitmap的: Bitmap是一个十分有用的数据结构.所谓的Bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在内存占用方面,可以大大节省. 简而言之——用一个bit(0或1)表示某元素是否出现过,其在bitmap的位置对应于其ind

原文:经典算法题每日演练--第十一题 Bitmap算法 在所有具有性能优化的数据结构中,我想大家使用最多的就是hash表,是的,在具有定位查找上具有O(1)的常量时间,多么的简洁优美, 但是在特定的场合下: ①:对10亿个不重复的整数进行排序. ②:找出10亿个数字中重复的数字. 当然我只有普通的服务器,就算2G的内存吧,在这种场景下,我们该如何更好的挑选数据结构和算法呢? 一:问题分析 这年头,大牛们写的排序算法也就那么几个,首先我们算下放在内存中要多少G: (10亿 * 32)/(1024*

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz

今天遇到一个案例,有点价值写下来,以后多看看 SQL: select t.order_id, t.spec_name, t.staff_code, t.staff_code as xxbStaffCode, t.channel_id as xxbChannelId, t.area_code, t.create_time, t.id_card from zmkm_intent_order t, zmkm_order_ext_val s where t.order_id = s.order_id f

B-TREE索引 一个B树索引只有一个根节点,它实际就是位于树的最顶端的分支节点. 可以用下图一来描述B树索引的结构.其中,B表示分支节点,而L表示叶子节点. 对于分支节点块(包括根节点块)来说,其所包含的索引条目都是按照顺序排列的(缺省是升序排列,也可以在创建索引时指定为降序排列).每个索引条目(也可以叫做每条记录)都具有两个字段.第一个字段表示当前该分支节点块下面所链接的索引块中所包含的最小键值:第二个字段为四个字节,表示所链接的索引块的地址,该地址指向下面一个索引块.在一个分支节点块中所能

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)" Bit-map空间压缩和快速排序去重 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算.但是对于某些应用场景而言,这属于一种巨大的浪费,因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数,而这就是Bit-map的基本思想.Bit-map算法利用这种思想

数据库课索引部分的学习笔记. 教材: Database System: The Complete Book, Chapter 15 Database System Implementation, Chapter 3 为了便于解释原理,定义student类型: typedef struct student { unsigned int id; string name; double height; } student; 1. 传统索引 传统索引结构中存放“键值-位置”对.假设有一堆student类

一.概述 以 Key-Value 的形式进行数据存取的映射(map)结构 简单理解:用最基本的向量(数组)作为底层物理存储结构,通过适当的散列函数在词条的关键码与向量单元的秩(下标)之间建立映射关系 更详细的定义:开辟物理地址连续的桶数组ht[],借助散列函数hash(),将词条关键码key映射为桶地址(数组下标),从而快速地确定待操作词条的物理位置. 1.1 散列结构优点 可以实现O(1)时间的数据项查找(注:给定关键码,通过散列函数可直接计算出所在地址) 能以节省空间的方式实现上述O(1)查