ElasticSearch 写索引过程：写入索引时，Es首先写入内存同时添加事物日志，确保内存数据丢失时可以恢复数据。此时的内存指的是jvm内存，索引写入内存时是不可以被搜索到的。当达到一定时间或内存达到一定量，此时进行一次刷新，将内存数据写入到文件缓存系统，文件缓存系统开辟一个段segment来存储数据，文件缓存系统是指系统内存。打开段，则文件缓存系统的数据可被搜索。日志数据保留，内存清空。当事
1 如何存储对象对象(object)是一种语言相关，记录在内存中的的数据结构。为了在网络间发送，或者存储它，我们需要一些标准的格式来表示它。JSON (JavaScript Object Notation)是一种可读的以文本来表示对象的方式。它已经成为NoSQL世界中数据交换的一种事实标准。当对象被序列化为JSON，它就成为JSON文档(JSON document)了。Elasticsearch是
elasticsearch写入数据时涉及到的核心概念讲解： segment file: 存储倒排索引的文件，每个segment本质上就是一个倒排索引，每秒都会生成一个segment文件，当文件过多时es会自动进行segment merge（合并文件），合并时会同时将已经标注删除的文档物理删除；commit point（重点理解）: 记录当前所有可用的segment，每个commit point都会
SetSet 类似于数组，是一种集合的数据结构,和 Array 之间最大的区别是：Set中所有的成员都是唯一的。
可以把Set想象成是一个: 既没有重复元素，也没有顺序概念的数组。Set 本身是一个构造函数，用来生成 Set 数据结构const s1 = new Set();
s1.add(5)
s1.add(2).add(1).add(3).add(2).add(4)
console.log(s
父文章 底层存储结构Elasticsearch 底层存储结构主要由以下几种组件构成：索引(Index)：每个节点含有一个或多个索引，除了一些特殊的索引，每个索引可以被分成多个分片。分片(Shard)：文档分片用于分配数据到多个节点，每个分片本身就是一个完全独立的索引。主分片(Primary Shard)：原始数据划分的分片，每个文档在确认单个主分片之上都会具有复制的副本。副本分片(Rep
文章目录Redis内存模型数据进程缓冲内存内存碎片Redis底层的优化节省空间精简的键名和键值内部编码优化Redis数据结构字符串底层实现SDS定义简单动态字符串(SDS)SDS的优点散列类型REDIS_ENCODING_ZIPLIST的组成部分链表Redis链表的优势集合类型集合概述有序集合类型跳跃列表跳跃表代码 Redis内存模型数据作为数据库，数据是最主要部分; 这部分占用的内存会统计在u
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2023-07-13 15:50:45
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Elasticsearch 底层技术原理一、简介1. 概述2. 应用场景二、架构1. 节点和集群2. 索引和分片三、查询操作原理1. 查询DSL语法分类1.1. 查询查询1.2. 聚合查询2. Lucene 原理基础四、性能优化实践1. 集群设置与调优1.1 分片1.2 副本1.3 内存2. 索引和查询性能优化2.1 索引2.2 查询3. 内存及磁盘使用技巧3.1 JVM内存分配4. 正确使用搜
一．数据结构1. 二叉树特点：左侧子节点比父节点小，右侧子节点比父节点大(对于同一个父节点下的两个子节点)缺点：对于一直递增得数据不能存在该数据结构中，会变成链表，不能降低树的高度图 1-1 图1-22. 红黑树特点：左侧子节点比父节点小，右侧子节点比父节点大、或者相等(对于同一个父节点下的两个子节点)，对于一直递增的数据可以自动平衡缺点：对于百万条数据，树的高度还是
一： MySQL为什么要选B+数作为底层的数据结构MySQL的底层算法有B数、红黑树、hash、B+树，为什么就选择了B+树作为数据库的底层物理结构二叉树的特点是左节点小于根节点、根节点小于右节点B树由于存在特殊情况，如左节点为空，节点全在右节点上，这样导致的结果会造成和没有索引一样，依次查找，效率很低，同时也会造成树的深度很深，IO次数太多导致查询效率很低。红黑树由于存在树的深度问题导致查数据I
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2023-09-04 12:42:04
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写入数据的底层原理数据先写入到buffer里面，在buffer里面的数据时搜索不到的，同时将数据写入到translog日志文件之中如果buffer快满了，或是一段时间之后，就会将buffer数据refresh到一个新的OS cache之中，然后每隔1秒，就会将OS cache的数据写入到segment file之中，但是如果每一秒钟没有新的数据到buffer之中，就会创建一个新的空的segment
只是为了集合简单阐述数据结构：数组，链表，二叉树，红黑树，hash（哈希表），数组：数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。所谓的线性表就是数据排成一排，想一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。当然除了数组，链表、队列、栈等也是线性表结构 ArrayList就是使用这种方法存储数据的。 &n
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2023-08-13 18:06:22
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多次面试都提到了这个问题，这次来系统的总结一下答题的要点吧。一、HBASE底层设计，也即HBASE的底层架构：1、HBASE中有多个RegionServer2、RegionServer是调度者，Region负责存储。因此HBASE是一个分布式的数据库，使用zookeeper来管理集群。在Hbase中每一个regionserver分别对应于一个集群的节点，每一个regionserver负责管理多个r
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2023-06-20 11:01:52
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基础概念：Elasticsearch是一个基于Apache Lucene全文搜索引擎开发的分布式的 RESTful 风格的的实时搜索与数据分析引擎，它比Lucene更强大，并且是开源的。官方网站：https://www.elastic.co/cn/Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据就是一个文档，和数据结构mongoDB类似，文档序列化之后是JSON格式，例如一条用户
常见的数据库存储引擎有MyISAM和InnoDB（这里指的是数据表级别的存储引擎）。 由于一个库中有不同的表，而不同的表可能对应着不同的存储引擎。这里纠正一个错误的概念：可能有很多人认为，如果一个数据库使用的InnoDB存储引擎，那么这个数据库中所有的表都是InnoDB的 ，其实并不是这样的。我们在设计表的时候有个选项，选项里面是可以选择存储引擎的，里面有很多不同种类的存储引擎，也就是说一个库里面
ElasticSearch数据结构和学习数据库一样，在学习ES的时候也要注意学习数据的存储 模式结构，就能更好的理解ES的数据，如MySQL中，定义数据的最小单位是字段，也叫属性，多个字段组成一行数据，多行数据组成一张表，多张表汇聚在一个数据库下面，数据上面就是实例，即IP加端口； ES也一样，最小单位叫field，一般叫属性，就是类似于MySQL的字段；多个field组成一个document
小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。 本文主要讲述，Docker 底层数据存储结构介绍 Docker 底层存储结构 常见问题 基于镜像A创建镜像B的时候是否会拷贝A镜像中的所有文
原创
2022-04-12 15:39:06
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# Redis底层存储结构
## 1. 简介
Redis是一种高性能的内存数据库，常用作缓存、队列等场景。它的底层存储结构对于了解Redis的工作原理和性能优化非常重要。本文将介绍Redis底层存储结构的实现过程，并帮助你入门。
## 2. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
RedisStructure ||..> Str
# MySQL底层存储结构探秘
MySQL是一种广泛使用的开源关系数据库管理系统。其背后的存储结构是其高效性能的基石。了解MySQL的底层存储结构不仅有助于我们优化数据库操作，还能够在遇到性能问题时快速进行诊断。本文将带您深入了解MySQL的存储引擎、数据文件、索引和表结构，并用代码示例和流程图进行说明。
## 一、存储引擎
MySQL的存储引擎是其处理数据的核心组件，决定了数据的存储方式和
什么是Redis?非关系型的键值对数据库，可以根据键以O(1)的时间复杂度取出或插入关联值Redis的数据是存在内存中的键值对中键的类型可以是字符串，整型，浮点型等，且键是唯一的键值对中的值类型可以是sting, list, hash, set sorted setRedis内置了复制，持久化，LUA脚本，事务， SSL, ACLS， 客户端缓存，客户端代理等功能。通过Redis哨兵和Redis
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2023-07-19 13:57:19
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Docker底层存储结构 由于aufs并未并入内核，故而目前只有Ubuntu系统上能够使用aufs作为docker的存储引擎，而其他系统上使用lvm thin provisioning（overlayfs是一个和aufs类似的union filesystem，未来有可能进入内核，但目前还没有；Lvm snapshot are useful for doing e.g. backup of a sn
原创
2015-05-27 17:41:37
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