哈希表又叫做散列表，是一种高效的数据结构，其高效主要体现在把数据的存储和查找时间大大降低，几乎可以看成是常数时间，而代价是消耗比较多的内存，然而在硬件技术越来越发达的今天，用空间换时间的做法在某种意义上是值得的。另外，编码比较容易也是它的特点之一。什么时候适合应用哈希表呢？综合国内外实际应用情况，可以概括为：高效的数据存储和查找均可以用哈希表。对等计算中一种分布式哈希表是一种用于在开放的对等计算(
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2023-07-13 16:12:38
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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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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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我们在《360度测试：KAFKA会丢数据么？其高可用是否满足需求？》这篇文章中，详细说明了KAFKA是否适合用在业务系统中。但有些朋友，还不知道KAFKA为何物，以及它为何存在。这在工作和面试中是比较吃亏的，因为不知道什么时候起，KAFKA似乎成了一种工程师的必备技能。一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为”一个分布式流平台“。Kafka
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2024-06-20 06:44:00
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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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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：...
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2021-07-13 09:53:02
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1.创建表 create table t1 ( id varchar2(10), name varchar2(20)) partition by hash(id) ( partition p1, partition p2, partition p3 );2.查看数据insert into t1 values('p1',1);insert into t1 valu
原创
2022-08-05 12:17:22
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论数据分片技术及其应用
数据分片就是按照一定的规则，将数据集划分成相互独立正交的数据子集。然后将数据子集分布到不同的节点上，通过设计合理的数据分片规则，可将系统中的数据分布在不同的物理数据库中，达到提升应用系统数据处理速度的目的。在解决数据库日志解析的问题中，我承担了进行数据分片的任务。
数据分片，就是依照分片算法将数据打散到多个不同的节点上，每个节点上存储部分数据。一般来说，分片算法最常见的就
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2023-07-12 11:17:46
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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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本博文主要用于讲解Hash的应用场景Hash主要应用于数据结构中和密码学中。用于数据结构时，主要是为了提高查询的效率，这就对速度比较重视，对抗碰撞不太看中，只要保证hash均匀分布就可以。在密码学中，hash算法的作用主要是用于消息摘要和签名，换句话说，它主要用于对整个消息的完整性进行校验。1. 数据结构使用Hash的数据结构叫做散列表，主要是为了提高查询的效率。也有直接译作哈希表，也叫Hash表
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2023-06-14 22:34:55
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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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oracle学习： 普通表： 堆表。 分区表： 1、范围分区（range） 根据某个字段的值，以固定的范围作为一个分区来划分数据。例如按照日期字段分区 优点： 用户知道具体数据在哪个分区 &nbs
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2024-07-11 17:58:52
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### 实现MySQL Key分区和Hash分区的流程
在实现MySQL Key分区和Hash分区之前，我们首先需要了解分区的概念和作用。分区是将数据按照一定的规则分散存储在不同的表空间中，可以提高查询效率，提升数据库的性能。
#### 1. 创建表
首先，我们需要创建一个需要进行分区的表。以学生信息表为例，表格包含的字段有学生ID（student_id），学生姓名（student_name
原创
2024-01-01 09:16:11
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该文章为丁奇老师的《MySQL实战45讲》课程学习笔记及部分摘抄，原课程链接MySQL 实战 45 讲 该文上部分链接为：(2条消息) MySQL索引（哈希表、有序数组、搜索树）-笔记（一）_ZHY_ERIC的博客 &nbs
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2024-10-12 17:14:03
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hash分区的目的是将数据按照某列进行hash计算后更加均匀的分散到各个分区，相比，range和list分区来说，hash分区不需要明确指定一个给定的列值或者列值集合应该在保存在哪个分区，mysql会自动按照hash计算后完成这些工作，我们只需要基于将要进行hash的列值指定一个列或者表达式，以及可选的指定要分区的表总的分区数量。 下面我们举一个例子来说，hash分区如何创建。首先我们创建如下的
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2023-09-07 22:34:23
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关于“mysql hash分区进行主键分区”的问题，很多开发人员在处理分区时会遇到困惑。Hash分区的主要目的在于均匀分散数据，以提高数据库的性能。而在NoSQL或分布式数据库中，主键的高效索引也是一个亟待关注的点。接下来，让我们一步步拆解这个问题，看看如何能够更好地实现MySQL的Hash分区和主键分区的结合。
## 背景描述
随着海量数据的产生，数据库的性能优劣直接影响到应用系统的响应速度
文章目录1.1 什么是Postgresql1.1.1 Postgresql 的发展历史1.1.2 Postgresql 数据库的优势1.2 Postgresql 数据库与其他数据库的对比1.2.1 Postgresql 与Mysql的对比1.2.2 Postgresql 与 Oracle数据库对比 1.1 什么是PostgresqlPostgreSQL 数据库是功能强大的开源数据库，它支持丰富的
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、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，
