顺序存储、链接存储、索引存储 和 散列存储。顺序结构和链接结构适用在内存结构中。 顺序表每个单元都是按物理顺序排列的，如果你想访问那个单元你可以根据提供的指针等直接访问到需要的东西，但是链表是逻辑连续不是物理连续，你要访问必须从第一个指针一个一个往下找，直到找到位置 索引结构和散列结构适用在外存与内存交互结构。 顺序存储：在计算机中用一组地址连续的存储单元依次
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2024-09-04 09:53:56
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一 介绍为何要有索引?一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。什么是索引？索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索
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2024-07-29 20:03:41
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SpringBoot整合mybatis、shiro、redis实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例 1.前言本文主要介绍使用SpringBoot与shiro实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例。 使用技术：SpringBoot、mybatis、shiro、thymeleaf、pagehelper、Mapper插件、druid、dataTables、ztree、jQuery
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2024-07-26 10:47:08
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顺序索引1、稠密索引：对应文件中搜索码的每一个值有一个索引记录。索引记录包括搜索码值以及指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。可更快定位记录。2、稀疏索引：只为搜索码的某些值建立索引记录。占空间较小，插入和删除时的维护开销较小。多级索引在主索引上构造一个稀疏索引，如果要搜索一个记录，首先在外层索引上用二分法找到不大于所需搜索码值的最大收缩码值锁对应的记录。指针指向一个内层索引块。我们对这一块
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2024-06-17 21:10:29
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目录第十一章 索引与散列11.1 基本概念11.2 顺序索引11.2.1 稠密索引和稀疏索引11.2.2 多级索引11.2.3 索引的更新11.2.4 辅助索引11.2.5 多码上的索引11.3 B+树索引文件11.3.1 B+树的结构11.3.2 B+树的查询11.3.3 B+树的更新11.3.4 不唯一的搜索码11.3.5 B+树更新的复杂性11.4 B+树扩展11.4.1 B+树文件组织11
姊妹篇1 然后找到这个参数的值 这是老版本的数据mysql的存储引擎的情况，左边user.myi存放数据所在的磁盘地址值，右边user.myd存放数据 上面是myisam红的主键索引与非主键索引的工作方式，都是先去找磁盘的地址
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2024-02-20 12:22:19
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实现：散列索引散列有M个桶，每个桶是有相同容量的存储块(可以是内存页，也可以是磁盘块)内存数据可采用散列确定存储页，主文件可采用散列确定存储块，索引亦可采用散列确定索引项的存储块Ｍ个桶。一个桶可以是一个存储块，亦可是若干个连续的存储块。散列函数 h(k)，可以将键值k映射到 {0,1,…,M-1}中的某一个值将具有键值k的记录Record(k)存储在对应h(k)编号的桶中在键值几倍于桶
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2024-07-08 21:01:21
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顺序索引： 如果包含记录的文件按照某个搜索码指定的顺序排序，那么该搜索码对应的索引称为聚集索引 搜索码指定的顺序与文件中记录的物理顺序不同的索引称为非聚集索引 稠密索引和稀疏索引： 索引项或索引记录由一个搜索码值和指向具有该搜索码值的一条或者多条记录的指针构成 指向记录的指针包括磁盘块的标识和标识磁盘块内记录的块内偏移量 稠密索引： 文件中的每个搜索码值都有一个索
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2024-01-30 20:41:04
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本文主要内容可散列类型泛映射类型字典 （1）字典推导式 （2）处理不存在的键 （3）字典的变种集合映射的再讨论可散列类型'''
可散列数据类型（也称可hash）————我理解"可散列"就是"可hash"
可hash的对象需要实现__hash__方法，返回hash值；另外为了与其他对象比较还需要有__eq__方法
原子不
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2024-09-13 10:17:15
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概述散列表（哈希表），是一个关联数组，由key(关键字)，value(值)组成，通过hash函数，将key计算成统一形式的不同的值，对应到数组的索引上。因为数组大小有限，如果关键字范围很大的话，肯定会因为hash值相同而造成冲突。所以，我们的散列函数，应该要均匀的分配关键字，减少冲突。又因为冲突是不可避免的，所以我们要决定，当冲突发生的时候该做些什么。散列函数关键字刚好就是数组下标的值（整数），且
1、有两种基本的索引类型：顺序索引：基于值的顺序排列。散列索引：基于将值平均分布到若干散列桶中。一个值所属的散列桶是由一个散列函数决定的。2、对于技术选用基于以下因素考虑：1）访问类型：访问类型可以包括找到具有特定属性值的记录，以及找到属性值落在某个特定范围内的记录。2）访问时间：在查询中使用该技术找到一个特地给数据项或数据项集所需要的时间。3）插入时间：插入一个新数据项所需的时间。该值包括找到插
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2024-06-21 09:48:08
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目录如何设计散列函数？如何根据装载因子动态扩容如何选择散列冲突解决方法开放寻址法链表法如何设计一个工业级的散列函数散列表的查询效率并不能笼统地说成是 O(1)。它跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如何设计散列函数？首先，散列函数的设计不能太复杂。
其次，散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布,这样会尽可能地减少散列冲突,即便冲突之后，分配到每个槽内的数据也比较均匀。如何根据装载因子动态扩
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2024-03-20 16:55:15
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# MySQL InnoDB 联合索引的 insert、update 和 delete 的加锁粒度
## 介绍
在 MySQL 数据库中，InnoDB 存储引擎支持多种类型的索引，其中包括联合索引。联合索引是指在多个列上创建的索引，可以提高查询性能。在使用联合索引的过程中，对数据的插入、更新和删除操作会涉及到锁的粒度，影响并发性能。
本文将介绍 MySQL InnoDB 联合索引的 inse
原创
2024-05-24 06:40:55
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MySQL 的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡，通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。 只要存在多个客户端同时修改更新数据，就会存在并发问题,MySQL 通过 MVCC 和锁来处理这一问题。二、锁的粒度 Lock TypeMySQL 源码中定义了两种锁的粒度，分别是表锁和行锁。 1、表锁 表锁由 MySQL Server 控制，优点是开销小、加锁快，不会产生死锁，缺点是加锁粒
概述数据库锁定机制简单的来说，就是数据库为了保证数据的一致性与完整性，而使各种共享资源在被并发访问时变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁机制，所以MySQL也不能例外。MySQL数据库根据锁锁定数据的颗粒度可分为表级锁、行级锁和页级锁。一、表级锁1.1 什么是表级锁表级锁会直接锁定整张表。表级锁是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。该锁定机制最大的
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2024-11-01 06:04:25
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mysql锁粒度就是我们通常所说的锁级别。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。mysql数据库有三种锁的级别，分别是：页级锁、表级锁和行级锁。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。 为了尽量减少锁定的开销，数据库引擎自动将资源锁定在适合任务的级别。锁定在较小的粒度(例如行)可以提高并发度，但开销较高，因为如果锁定了许多行，则需要持有更多的锁。 锁定在较大的
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2023-09-22 07:00:58
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在数据管理与应用中，MySQL的“颗粒度”问题指的是在设计和实施数据库时数据细节与层级的控制力度。合理的颗粒度可以提高数据库的查询效率与灵活性，而不当的颗粒度选择则可能导致性能瓶颈和维护难度上升。因此，本文将详细记录解决MySQL颗粒度问题的过程。
### 环境预检
为确保成功实施MySQL颗粒度方案，首先需要进行环境预检。以下是四象限图和兼容性分析，确保不同配置的兼容性。
```merma
下列方法有助于最大限度地降低死锁： 按同一顺序访问对象。 如果所有并发事务按同一顺序访问对象，则发生死锁的可能性会降低。例如，如果两个并发事务获得 Supplier 表上的锁，然后获得 Part 表上的锁
存储结构分四类：顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 顺序结构和链接结构适用在内存结构中。 索引结构和散列结构适用在外存与内存交互结构。顺序存储：在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构。 特点： 1、随机存取表中元素。 2、插入和删除操作需要移动元素。链式存储：在计算机中用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素(这组存储单元可以是连续
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2024-09-23 17:06:33
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传统的搜索引擎的定义，是指一种对于指定的查询（Query），能够返回与之相关的文档集合（Documents）的系统。而百度将这个定义更加丰富化，即搜索引擎能够帮助人们更方便的找到所求。
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2011-12-01 03:12:49
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