分表的几种方式：1、mysql集群事实它并不是分表，但起到了和分表相同的作用。集群可分担数据库的操作次数，将任务分担到多台数据库上。集群可以读写分离，减少读写压力。从而提升数据库性能。2、自定义规则分表大表可以按照业务的规则来分解为多个子表。通常为以下几种类型，也可自己定义规则。1 Range（范围）–这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区。
2 Hash（哈希）
直接寻址表： 直接寻址是汇编里面的概念：即直接给出指定数据在内存中的地址上图中的U指的是定义了一个关键字的全域（即所有的关键字都在里面） k为实际的关键字（实际使用到的）T为一个数组（T即为一个直接寻址表），其中每个位置都对应U里面的一个关键字（和直接寻址的概念相同）问题： U很大时，保存对应的T不合实际 实
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2024-10-30 10:00:42
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目录概述&背景Hash Join算法In-Memory Join(CHJ)1).build phase2).probe phaseOn-Disk Hash JoinGrace Hash Joinhybrid hash joinMySQL-Join算法优化BlockNestLoopJoin(BNLJ)IndexNestLoopJoin(INLJ)Batched Key Access总结概述&
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2023-08-18 20:56:29
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在面试时经常会问一个问题，请列举出hash在数据库内部的应用，hash的原理虽然简单，但是它在数据库中可以说是无处不在。其中hash partition是hash在数据库中一个简单的应用，虽然它没有range partition那么常用，但是我们在做数据库水平拆分时，其实就是利用了hash partition的原理，利用hash函数对某个key进行运算，然后将其分布到不同的主机上，原理很简单。我们
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2023-07-12 11:17:17
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【引言】 MySQL 的默认索引结构是 B+ 树，也可以指定索引结构为 HASH 或者 R 树等其他结构来适应不同的检索需求。这里我们来介绍 MySQL 哈希索引。MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。本文来一步一部介绍哈希表。 数组数组是最常用的数据结构，是一种线性表的顺序存储方式，由下标（也叫索引）和对应的值构成
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2024-08-13 16:41:52
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1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在
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2023-07-14 12:56:05
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1.Hash原理的理解
哈希：翻译是 散列 意思是分散的意思，通常我们在查找某个数据的时候，我们想快速定位到某条数据，我们会采用哈希算法来解决这个问题。
JAVA哈希的底层实现：其实是基于桶结构来处理的，也就是一个数组结构，然后里面的元素是NODE元素，这个数据结构是链表来实现的，里面的变量有 hash,key,value,next,通过这种方式，
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2024-03-04 21:09:09
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# MySQL Hash Partitioning
## Introduction
In MySQL, partitioning is a technique used to divide large tables into smaller, more manageable parts. It helps to improve query performance and manageabili
原创
2023-09-08 04:49:13
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# MySQL Hash 分区
MySQL 分区是将数据库表分割为更小的、可管理的部分的技术。这种分割可以根据特定的规则和条件进行，以提高查询性能和简化维护工作。其中一种分区策略是使用哈希分区，它根据某个列的哈希值来分配数据到不同的分区中。
## 哈希分区的原理
哈希分区是根据某个列的哈希值来决定数据分布的方式。该列的哈希值确定了数据在哪个分区中存储。哈希函数是一个将输入值映射为固定大小输出
原创
2023-08-02 15:43:59
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1.Hash哈希表是键值对的集合，通过键（key）值即可快速的取出对应的值（value），因此hash表查询的速度很快。但是，哈希算法有hash冲突的问题，也就是说多个不同的key最后得到的index相同，虽然hash通过链表的方法解决了hash冲突，但是如果使用hash用来存储数据，mysql可能会将每一行数据都存储在hash表中，这样数据都会通过hash表来维护，如果数据库操作数据量特别庞大，
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2022-10-23 11:27:00
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前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水。前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来。因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点。此文不会事无巨细的从
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2024-08-10 21:41:48
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MySQL 开发组于 2019 年 10 月 14 日 正式发布了 MySQL 8.0.18 GA 版本，带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持 hash join 方式了。我们先来看看官方的描述：MySQL 实现了用于内连接查询的 hash join 方式。例如，从 MySQL 8.0.18 开始以下查询可以使用 hash join 进行连接查询：SELECT * F
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2023-08-14 13:04:32
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上一篇，我们总结了QC的主要瓶颈在：QC锁竞争；表的permission check锁竞争；查询时Hash碰撞。因此，就可以初步决定了我们的优化方向：QC锁优化，表permission check的锁优化(不能影响Buffer pool)，Hash碰撞的优化。本篇我们尝试在Hash碰撞上面进行优化。MySQL原生Hash算法行MySQL的的原生Hash算法，是在http://Sql_cache.c
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2023-07-21 23:33:10
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文章目录hash索引B+树索引 hash索引Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就是不支持hash索引的。主要有以下原因： Hash索引适合精确查找，但是范围查找不适合因为存储引擎都会为每一行计算一个hash码，hash码都是比较小的，并且不同键值行的hash码
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2023-07-13 16:01:32
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前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来.因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点.此文不
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2024-06-08 15:34:00
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前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来.因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点.此文不会事无巨细的从
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2024-08-09 19:58:44
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一、MySQL分区创建 MySQL创建方式一共有四种：range、list、hash和key。1.range1.1 intcreate table staff(
id int(32) not null,
code_ varchar(30),
fname varchar(30),
time_ date,
primary key(`id`,`time_`)
)
partition
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2024-02-20 11:45:04
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上一篇：MySQL之LIST和LIST COLUMNS分区初探HASH分区 对于HASH分区，你只需要关注用于HASH计算的一个列值或者基于列的表达式值和表应该被分成几个分区，使用PARTITION BY HASH (expr)计算HASH，expr是一个整数列或者是一个返回整数的表达式，然后接着使用PARTITIONS num指定分区数，num是一个正整数，表示分区数。例如对于employees表，按照整数类型的字段store_id的值分成4个分区，可如下创建HASH分区表：...
翻译
2021-07-13 09:53:02
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hash分区是使用主键去确保数据均匀分布在一个预先确定数字的分区上. 在range 或list分区中. 你必须显式的指定给出的数据写入哪个分区或设置一个列值去保存; 在hash分区中. Mysql已经为你准备的. 你只需要指定一个列的值或表达式基于列值去hash和分区的数字在哪个分区表中.
原创
2018-03-30 12:04:05
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一、哈希表哈希表h[ ]的存储结构是为了实现O(1)的复杂度查找一个数。通过哈希函数f(x)完成映射，由关键字key得到哈希表中的下标idx：idx=f(key);然后进行存储：h[idx]=key;构建哈希函数： 除留取余法f(x) = x mod p 将x映射到 0到p-1 之间的数。其中：p要取成一个质数，而且要离2的整次幂尽可能远。解决冲突问题：当f(key1)==f(key2)时拉链法，
