结论: 总数 50000 (5万): List 检索 5W次 耗时 23秒, HashSet 检索 5W次 耗时 0.01秒. 总数 5000   (5千): List 检索 5K次 耗时 0.16秒, HashSet 检索 5K次 耗时 0.001秒. 总数 500     (5百): List 检索 500次 耗时 0.004秒, HashSet 检索 500次 耗时 0.000秒. 总数 50                    : List 检索 50次  耗时 0.002秒, Has

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在关系型数据库调优中,查询语句涉及到的索引类型是不得不考虑的一个问题.不同的类型的索引可能会适用不同类型的业务场景.这里我们所说的索引类型指的是访问方法(Access Method),至于从其他维度区分索引(Index)这里暂不作考虑. PostGreSQL数据库默认的索引访问方法是btree,其他的数据库如Oracle默认也是btree.那么btree到底是何方神圣呢?如果想要深入理解btree的运行原理,需要了解一下数据结构相关的知识,特别是树形数据结构.btree运用了b+ 树数据结构,其

hash系列的集合: HashSet.LinkedHashSet     采用hash算法决定元素在集合中的存储位置 HashMap.LinkedHashMap.Hashtable   采用hash算法决定key在集合中的存储位置 hash表中可以存储元素的位置,被称为bucket(桶). 在通常情况下,一个bucket里只存储一个元素,此时性能最好,可根据hashCode直接定位元素所在的bucket,获得元素. 但hash表的状态是open的,在发生hash冲突时,一个bucket中会存储多

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,

一,set和hash_set简介 在STL中,set是以红黑树(RB-Tree)作为底层数据结构的,hash_set是以哈希表(Hash table)作为底层数据结构的.set可以在时间复杂度为O(logN)的情况下插入,删除和查找数据.hash_set操作的时间度则比较复杂,取决于哈希函数和哈希表的负载情况. 二,SET使用范例(hash_set类似) #include <set> #include <ctime> #include <cstdio> using na

2014-09-25 Created By BaoXinjian

前言 大家应该都知道Memcached要想实现分布式只能在客户端来完成,目前比较流行的是通过一致性hash算法来实现.常规的方法是将server的hash值与server的总台数进行求余,即hash%N,这种方法的弊端是当增减服务器时,将会有较多的缓存需要被重新分配且会造成缓存分配不均匀的情况(有可能某一台服务器分配的很多,其它的却很少). 今天分享一种叫做”ketama”的一致性hash算法,它通过虚拟节点的概念和不同的缓存分配规则有效的抑制了缓存分布不均匀,并最大限度地减少服务器增减时缓存的

1.声明 密码学是一个复杂的话题,我也不是这方面的专家.许多高校和研究机构在这方面都有长期的研究.在这篇文章里,我希望尽量使用简单易懂的方式向你展示一种安全存储Web程序密码的方法. 2.“Hash”是做什么的? “Hash将一段数据(小数据或大数据)转换成一段相对短小的数据,如字符串或整数.” 这是依靠单向hash函数来完成的.所谓单向是指很难(或者是实际上不可能)将其反转回来.一个常见的hash函数的例子是md5(),它流行于各种计算机语言和系统. 复制代码 代码如下: $data = "H

Hash表 Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种特殊的数据结构,它同数组.链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别,它能够快速定位到想要查找的记录,而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找.这个源于Hash表设计的特殊性,它采用了函数映射的思想将记录的存储位置与记录的关键字关联起来,从而能够很快速地进行查找. 1.Hash表的设计思想 对于一般的线性表,比如链表,如果要存储联系人信息: 张三 13980593357 李四 15828662334 王五 1340982

转自:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2012/09/28/2700000.html Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种特殊的数据结构,它同数组.链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别,它能够快速定位到想要查找的记录,而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找.这个源于Hash表设计的特殊性,它采用了函数映射的思想将记录的存储位置与记录的关键字关联起来,从而能够很快速地进行查找. 1.Hash表的设计思想 对于

luajit是目前最快的脚本语言之一,不过深入使用就很快会发现,要把这个语言用到像宣称那样高性能,并不是那么容易.实际使用的时候往往会发现,刚开始写的一些小test case性能非常好,经常毫秒级就算完,可是代码复杂度一上去了,动辄几十上百毫秒的情况就会出现,性能表现非常飘忽. 为此luajit的mailling list也是有不少人咨询,作者mike pall的一篇比较完整的回答被放在了官方wiki上:   http://wiki.luajit.org/Numerical-Computing-

哈希表(hash table)是从一个集合A到另一个集合B的映射(mapping). 映射是一种对应关系,而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元素.但反过来,集合B中的一个元素可能对应多个集合A中的元素.如果B中的元素只能对应A中的一个元素,这样的映射被称为一一映射.这样的对应关系在现实生活中很常见,比如: A  -> B 人 -> 身份证号 日期 -> 星座 上面两个映射中,人 -> 身份证号是一一映射的关系.在哈希表中,上述对应过程称为hashing.A中元素a对应B中元

hash表的出现主要是为了对内存中数据的快速.随机的访问.它主要有三个关键点:Hash表的大小.Hash函数.冲突的解决. 这里首先谈谈第一点:Hash表的大小. Hash表的大小一般是定长的,如果太大,则浪费空间,如果太小,冲突发生的概率变大,体现不出效率.所以,选择合适的Hash表的大小是Hash表性能的关键. 对于Hash表大小的选择通常会考虑两点: 第一,确保Hash表的大小是一个素数.常识告诉我们,当除以一个素数时,会产生最分散的余数,可能最糟糕的除法是除以2的倍数,因为这只会屏蔽被除

前言 大家应该都知道Memcached要想实现分布式只能在客户端来完成,目前比较流行的是通过一致性hash算法来实现.常规的方法是将 server的hash值与server的总台数进行求余,即hash%N,这种方法的弊端是当增减服务器时,将会有较多的缓存需要被重新分配且会造成缓 存分配不均匀的情况(有可能某一台服务器分配的很多,其它的却很少). 今天分享一种叫做”ketama”的一致性hash算法,它通过虚拟节点的概念和不同的缓存分配规则有效的抑制了缓存分布不均匀,并最大限度地减少服务器增减时缓

Hash Join是Oracle CBO时代经常出现的一种连接方式,对海量数据处理时经常出现在执行计划里.本篇的上篇(http://space.itpub.net/17203031/viewspace-697442) 介绍了Hash Join的一些外部特征和操作算法流程,下面我们一起看下一些影响到Hash Join的重要参数和内部指标. 3.Hash Join相关参数 Hash Join是CBO优化器才能生成的执行计划操作,如果是选择了RBO就不能生成包括Hash Join的执行计划.此外,与H

理解Hash 哈希表(hash table)是从一个集合A到另一个集合B的映射(mapping). 映射是一种对应关系,而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元素.但反过来,集合B中的一个元素可能对应多个集合A中的元素.如果B中的元素只能对应A中的一个元素,这样的映射被称为一一映射.这样的对应关系在现实生活中很常见,比如: A  -> B 人 -> 身份证号 日期 -> 星座 上面两个映射中,人 -> 身份证号是一一映射的关系.在哈希表中,上述对应过程称为hashing.A中元

https://www.qcloud.com/community/article/222 宋增宽,腾讯工程师,16年毕业加入腾讯,从事海量服务后台设计与研发工作,现在负责QQ群后台等项目,喜欢研究技术,并思考技术演变,专注于高并发业务架构的设计与性能优化.下半年利用空余时间研究和分析了部分Redis源码,本文从网络模型.数据结构和内存管理.持久化和多机协作四个角度对redis的设计思路进行了分析,若有不正确之处,希望各路大神指出. Redis是业界普遍应用的缓存组件,研究一个组件框架,最直观的办

集合本来就是为了方便开发的,实现了一些基本数据结构,一般来说数据结构有两种物理的实现:数组和链表.数组是连续的空间,链表是不连续的.基于这两种又扩展了很多的数据结构.队列,栈,hash表,树. 在java中有两种,一种是collection,主要是为了存储对象集合.一种是map,主要存储键值对.要了解各种java集合怎么使用就必须了解底层的数据结构. collection是一个总的接口,有子接口set和list.然后还有一些抽象类,实际上这些所有的接口和抽象类,只不过定义了一些行为而已,真正的数

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT

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