0. 存储引擎基础 存储引擎的基本功能和数据结构 一个存储引擎需要实现三个基本的功能: write(key, value)                                                二分查找并插入 read(key)    ->    return value                            二分查找并返回 scan(begin, end)    ->    return values              求key在某区间内的所有

概念: 散列表(Hash table.也叫哈希表),是依据关键码值(Key value)而直接进行訪问的数据结构. 也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来訪问记录,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.给定表M,存在函数f(key).对随意给定的keyword值key.代入函数后若能得到包括该keyword的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表.函数f(key)为哈希(Hash) 函数 散列函数的选取: 1. 直接寻址法:取keyword或key

之前经常遇到hash函数或者经常用到hash函数,但是hash到底是什么?或者hash函数到底是什么?却很少去考虑.最近同学去面试被问到这个问题,自己看文章也看到hash的问题.遂较为细致的追究了一番. 通俗的讲,hash其实就是一种运算,就是把任意长度的输入,通过一定的算法(散列),变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.本例注意两点:任意输入,固定长度输出. hash函数就是就是一种函数运算,将任意长度输入转换成固定长度输出的运算或者说算法(数学公式).例如除留余数法.MD5等. 数学表述为

1 引言 之前介绍了Redis的数据存储及String类型的实现,接下来再来看下List.Hash.Set及Sorted Set的数据结构的实现. 2 List List类型通常被用作异步消息队列.文章列表查询等:存储有序可重复数据或做为简单的消息推送机制时,可以使用Redis的List类型.对于这些数据的存储通常会使用链表或者数组作为存储结构. 使用数组存储,随机访问节点通过索引定位时间复杂度为O(1).但在初始化时需要分配连续的内存空间:在增加数据时,如果超过当前分配空间,需要将数据整体搬迁

相等的概念是探究哲学和数学的核心,并且对道德.公正和公共政策的问题有着深远的影响. 从一个经验主义者的角度来看,两个物体不能依据一些观测标准中分辨出来,它们就是相等的.在人文方面,平等主义者认为相等意味着要保持每个人的社会.经济.政治和他们住地的司法系统都一致. 对程序员来说,协调好逻辑和感官能力来理解我们塑造的'相同'的语义是一项任务.'相同的问题'(的探讨)太微妙,同时有太容易被忽视.对语义没有充分的理解就直接去实现它,可能会导致没必要的工作和不正确的结果.因此对数学和逻辑系统的深刻理解与按

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,

可有构建匿名的对象,这样就没必要去为只用一两次的数组.hash去取名字,有时候取名是很烦的事. 使用中括号[]构建匿名数组 使用大括号{}构建匿名hash 不包含任何元素的[]和{}分别是匿名空数组.匿名空hash 构造匿名对象 例如,在数组.hash中构建匿名数组: @name=('fairy',['longshuai','wugui','xiaofang']); %hash=('longshuai' => ['male',18,'jiangxi'], 'wugui' => ['male',

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

String是最简单的类型,一个Key对应一个Value,string类型是二进制安全的.Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象.最大上限是1G字节.    Hash是一个string类型的field和value的映射表.它的添加.删除操作都是0(1)(平均).hash特别适合用于存储对象.相较于将对象的每个字段存成单个string类型.将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存,并且可以更方便的存取整个对象. String字符类型 Hash类型 设置一个键

一. redis-cli命令行参数 1.-x参数:从标准输入读取一个参数: [问题] [解决] 因为echo命令是默认带有回车\n的,不带回车需要echo –n命令: echo -n "haha"|redis-cli -x set name,从标准输入读入一个参数到redis,就不会有回车符: 2.-r参数:重复执行一个命令指定的次数: -i参数:设置命令执行的间隔: 例子:每隔1秒执行一次,一共执行3次info命令 3.-rdb文件:获取指定redis实例的rdb文件,保存到本地 可

八数码问题搜索有非常多高效方法:如A*算法.双向广搜等 但在搜索过程中都会遇到同一个问题.那就是判重操作(假设反复就剪枝),怎样高效的判重是8数码问题中效率的关键 以下关于几种判重方法进行比較:编码.hash.set 看到问题刚開始学习的人最先想到的应该就是用一个vis数组标志一下就可以. 可是该申请多大的数组呢?一个9维数组(9^9=387420489太大了吧)?假设内存同意这是最高效的办法:O(1) 所以我们如今面临的问题是怎样在O(1)的时间复杂度不变的情况下把空间压缩下来: 方法一:编码

nested loop 嵌套循环(原理):oracle从较小结果集(驱动表.也可以被称为outer)中读取一行,然后和较大结果集(被侦查表,也可以叫做inner)中的所有数据逐条进行比较(也是等值连接,也可以是非等值连接),如果符合规则,就放在结果集中,然后取驱动表的下一条数据继续循环,直到结束.简单的理解就是:从A表抽一条记录,遍历B表查找匹配记录,然后从a表抽下一条,遍历B表,就是一个二重循环. 使用要点:1.驱动表的记录集比较小,一般来说小于驱动表结果集的10% 2.inner表需要有有效

hash 一.关联数组的形式 %h=('a',1,'b',2);         a是key 1是value    b是key  2是value 以%开头,()为空散列 %h=('a'=>1,'b'=>2);    更明显一些 用这个还可以省略引号  但默认全部都是字符串  当有数字的时候就不是你的本意了 元素形式:$h{'a'}       #注意用$ 元素为简单变量,用$. %h{2.5}  %{-1}  ${$ee} 都是可以的 小数  负数  简单变量都可以是key 二. 关联数组的赋

1.Set(单值多value) 1. sadd.smembers key . > SADD set01 (integer) > SMEMBERS set01 ) " ) " ) " 2.sismember value  (存在为1,不存在为0) > SISMEMBER set01 (integer) > SISMEMBER set01 x (integer) 3.scard  key (统计集合里面个数) > scard set01 (integ

今天没有编码,还是属于纯理论的东东,概念也比较多,但是实际真正完全理解它们的人不多,也很重要,这些东东在实际中也经常被用到,但需要真正理解了才能正确的使用它们,这里列一下相关司:MD5.SHA1.RSA.DSA.AES.BASE64.encoded URL.Unicode.UTF-8.GBK.ISO-8859-1..........一看都眼熟,但是它们具体哪个场合去用它们还是比较难理清的,所以这次的目的就是彻底理清这些东东. 加密解密 Entryption & Decryption: 古典密码学

一.Hash 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度. 这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 实现Hash算法的关键:实现hash算法 .解决hash冲突 1.Hash函数 首先来说hash函数,java中对象都已一个hashCode()方法,那为什么还需要hash函数呢?hashCode是在jdk中是有符号int类型,

RedisTemplate的各种操作(set.hash.list.string) 注入以下RedisTemplate @Autowired private RedisTemplate<String,String> redisTemplate; 1.保存和读取Set: 代码示例: SetOperations<String, String> set = redisTemplate.opsForSet(); set.add("set1","22")

算法之顺序.二分.hash查找   一.查找/搜索 - 我们现在把注意力转向计算中经常出现的一些问题,即搜索或查找的问题.搜索是在元素集合中查找特定元素的算法过程.搜索通常对于元素是否存在返回 True 或 False.有时它可能返回元素被找到的地方.我们在这里将仅关注成员是否存在这个问题. - 在 Python 中,有一个非常简单的方法来询问一个元素是否在一个元素列表中.我们使用 in 运算符. >>> 15 in [3,5,2,4,1] False >>> 3 in

一.准备 1. 角色:小白.美美.小黑. 2. 剧情:小白和美美在谈恋爱:小黑对美美求而不得.心生怨念,所以从中作梗. 3. 需求:小白要与美美需通过网络进行通信,联络感情,所以必须保证通信的安全性. 二.由通信过程中可能出现的问题来引出公钥.私钥.对称加密.非对称加密.hash加密.数字签名.数字证书.CA认证.https的相关知识 1. 场景1: 小白和美美在 http 协议下进行通信. 1.1 能否完成通信:能. 1.2 还可能出现其他问题:容易受到网络中间人攻击:在http协议下进行通信

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 一.MySQL分区表操作 1.定义:数据库表分区是数据库基本设计规范之一,分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表: 2.表分区的弊端: 要谨慎选择分区键,错误的操作可能导致跨分区查询效率降低. 建议 采用物理分表的方式管理大数据. 3.确认MySQL服务器是否支持分区表 使用 SHOW PLUGINS:在mysql命令行查看是否具有分区表的功能: ​ 查询结果中的"partition   

分布式寻址算法 hash 算法(大量缓存重建) 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡) redis cluster 的 hash slot 算法 一.hash 算法 来了一个请求,首先对key计算 hash 值,然后对节点数取模.然后打在不同的 master 节点上. 存在的问题 一旦某一个 master 节点宕机,所有新请求都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据,而取不到有效缓存,导致大量的流量涌入数据库.     二.一致性 hash 算法