哈希(散列)技术既是一种存储方法,也是一种查找方法。然而它与线性、树、图等结构不同的是,前面几种结构,数据元素之间都存在某种逻辑关系,可以用连线图示表示出来,而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系,它只与关键字有关联。因此,哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。一、基本概念及原理1.1 构造哈希函数的方法  构造哈希函数的目标在于使哈希地址尽可能均匀
create table test_part ( id int, name varchar, age numeric ) partition by range (age); create table test_part_yong partition of test_part for values f
原创 2022-10-02 14:26:26
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sqlcreatetabletest_part(idint,namevarchar,agenumeric)partitionbyrange(age);createtabletest_part_yongpartitionoftest_partforvaluesfrom(MINVALUE)to(25);createtabletest_part_mediumpartitionoftest_partfor
sql
原创 2022-09-05 18:13:47
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postgreSQL数据自动分区分今天客户反馈说,系统有个模块访问有点慢。于是乎点进去瞅一瞅;发现有一个是存储同步过来的实时数据;数据量已经到了千万的级别了。因此想说给这个做个分区。这个项目用的数据库是PG;但由于我之前基本都是在用mysql的数据库;所以度年了一下PG的。网络上还是有蛮多的。发帖只是为了做个笔记,便于自己以后查阅!!!贴上代码-- my_table为要分区的源 --
转载 2024-03-27 12:27:41
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[color=red][b]MySQL Hash索引和B-Tree索引的区别究竟在哪里呢?[/b][/color]相信很多人都有这样的疑问,下文对两者的区别进行了详细的分析,供您参考。 MySQL Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,[co
转载 2024-08-16 11:28:29
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划分指的是将逻辑上的一个大分成一些小的物理上的片。划分有很多益处:1、在某些情况下查询性能能够显著提升,特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。划分可以取代索引的主导列、减小索引尺寸以及使索引中访问压力大的部分更有可能被放在内存中。  2、当查询或更新访问一个分区的大部分行时,可以通过该分区上的一个顺序扫描来取代分散到整个上的索引和随机访问,这样可以改善性能。ALTER TAB
转载 2024-03-06 14:58:20
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## Java中的Hash 在Java中,我们经常需要处理大量的数据,而对于这些数据的存储和查询,我们需要考虑到效率和性能。其中一个常用的技术就是Hash,它可以帮助我们更有效地存储和查询数据。 ### 什么是Hash Hash是一种将数据分散存储在多个中的技术。通过对数据进行Hash运算,将数据映射到不同的中,可以减少每个中数据的数量,提高查询效率。 ### 如何实
原创 2024-03-03 03:51:16
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# MySQLHash实现指南 在现代应用程序中,随着数据量的不断增加,性能问题变得愈发重要。为了提高数据库性能,是一种常用的技术。本文将详细介绍如何通过哈希算法对MySQL进行,帮助你掌握其实现流程。 ## 流程概述 在开始之前,我们先确定一下整个流程。以下是实现MySQLHash的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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# MySQL哈希 在处理大规模数据时,使用技术是一种常见的优化手段。MySQL中提供了多种策略,其中哈希是一种常见且高效的方式。本文将介绍MySQL哈希的原理,并提供代码示例来说明如何实现。 ## 哈希的原理 哈希是将数据根据哈希函数的结果分散到多个中,以实现数据的均衡存储和查询。具体的过程如下: 1. 定义结构:创建多个,每个的结构相同。 ``
原创 2023-08-03 12:13:38
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目录简介特点架构实现原理主要功能点主要核心概念实战集成ShardingSphere-JDBC自定义分片策略分库不分不分库分库主从及读写分离与Mycat对比总结简介Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数
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
HashTable 哈希 文章目录1、什么是哈希2、哈希函数的设计原则2.1、整型2.2、浮点型2.3、字符串2.3、Java 中的 hashCode()3、哈希冲突的处理——链地址法4、HashTable的实现4.1、初始化操作4.2、哈希函数4.3、增删改查操作5、动态空间处理5.1、初始化操作5.2、resize 更改容量操作5.3、更新增删改查操作6、时间复杂度分析6.1、未增加
转载 2023-07-16 13:54:48
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业务背景 有一个学习记录数据达到亿级,后台有众多复杂的统计查询,随着数据量增大,查询性能逐渐下降,且每周有仍400万多的数据记录,因此考虑将大拆分,优化查询速度。分区的概念 将一个大分成物理上小片的,但在逻辑上一个完整的分区的好处 1.在某些情况下查询性能能够显著提升,特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时 2.当查询或更新访问一个分区的大部分行时,可以通过该
转载 2024-02-20 21:52:58
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# Mysql使用hash ## 介绍 在处理大规模数据时,数据库的性能往往是一个关键问题。当数据量增长到一定程度时,单个数据库可能无法满足查询和写入的要求。为了解决这个问题,一种常用的方法是将数据分散到多个中,以提高查询和写入的效率。在Mysql中,使用hash是一种常见的数据分片技术。 ## Hash原理 Hash是根据数据的某个属性(通常是主键)进行散列计算,然后
原创 2023-12-25 07:49:23
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目录1,什么是哈希1.1,如何解决哈希碰撞问题1.2,哈希有什么优势呢?2,链表的实现2.1,哈希中的节点类型2.2,链表的定义2.2.1,链表的节点定义2.2.2,向链表末尾添加一个元素2.2.3,在链表中查找一个元素2.2.4,在链表中删除一个元素2.2.5,打印链表3,哈希的实现3.1,定义一个哈希3.2,向哈希中添加一个元素3.3,获取元素索引3.4,哈希的遍历3.5,在哈希
# 实现mysql hash代码 作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何实现mysql的hash代码。首先,我们来看整个流程的步骤: ```mermaid erDiagram CUSTOMERS ||--o| ORDERS : has ``` 下面是每一步骤的具体操作及需要使用的代码: | 步骤 | 操作 | 代码 | | ------ | ------ | ------
原创 2024-06-24 05:40:00
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# 使用Docker实现PostgreSQL的分库 在微服务和大数据时代,数据库分库成为了解决性能瓶颈的有效方法。今天,我们将通过Docker来实现PostgreSQL的分库。下面是我们需要完成的步骤: ## 流程概述 首先,我们可以通过一个表格来展示实现的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装Docker和Docker Comp
原创 10月前
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行迈靡靡,中心如醉 文章目录前言一、分区数据库设计和操作1.分区类型1.1 范围分区1.2 哈希分区1.3 值分区1.4 列表区1.5 组合分区总结 前言 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、分区数据库设计和操作众所周知,对数据库分区可以降低延迟,提高数据吞吐量。分区可以对大型易于管理,维护高效,查询时减少要扫描的数据量。分区可以充分利用资源,增加系统的可用性。1.分区类型Dol
转载 2024-09-02 16:34:45
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文章目录1. 概述2. 测试项目介绍2.1 不分库2.1.1 查询操作2.2 分库2.2.1 查询全部操作2.2.2 排序查询2.2.3 条件过滤查询2.2.4 范围查询 1. 概述inline策略是简单的表达式策略,不支持范围查询。2. 测试项目介绍测试项目参见配套的ShardingDemo项。首先我们对测试项目的结构做下简单的梳理:注: 1、引入MyBatisPlus依赖,简化JDB
转载 6月前
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一、索引的数据结构哈希Hash,在Java中的HashMap,TreeMap就是Hash结构,以键值对的方式存储数据。我们使用Hash存储数据Key可以存储索引列,Value可以存储行记录或者行磁盘地址。优点:Hash在等值查询时效率很高,时间复杂度为O(1)。缺点:不支持范围快速查找,范围查找时还是只能通过扫描全方式。二叉搜索树每个节点最多有2个分叉,左子树和右子树数据顺序左小右大
转载 2024-04-07 17:20:01
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