一、基本简介这里叫sorted_set，可能有的地方叫zset，这里文章写sorted_set，是因为我们用help 看相关命令的时候，group为sorted_set。不过不重要。我们存储了很多的数据，并不是单纯放在那里，还要应用于查询，现在提出来一种新的诉求：展示的时候有序。比方说股票基金，要看涨幅跌幅排行；学生成绩高低；员工工资排序等。前面的几种数据类型都不具备排序的特征。于是，产生了sor
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2023-06-29 14:06:58
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redis的集合对象set的底层存储结构特别神奇，我估计一般人想象不到，底层使用了intset和hashtable两种数据结构存储的，intset我们可以理解为数组，hashtable就是普通的哈希表（kk为set的值，value为null）。是不是觉得用hashtable存储set是一件很神奇的事情。 set的底层存储intset和hashtable是存在编码转换的，使用intset存储必须满足
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2024-06-04 19:47:53
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# 使用Shell脚本批量设置Redis数据
Redis是一款高性能的键值数据库，常用于高并发的应用场景。在这篇文章中，我将逐步教会你如何使用Shell脚本批量设置多条Redis键值对。无论你是刚入门的开发者，还是希望提高技能的工程师，对Shell脚本有一定的了解都非常重要。
### 实施流程
我们将通过以下步骤来实现批量设置Redis：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 03:38:01
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# 如何在Java中避免大量的set方法
在Java中，使用大量的set方法进行对象属性的修改虽然直观，但往往会使代码变得繁琐且难以维护。本文将指导你如何使用构造函数和Builder模式来避免这种情况。以下是实现的流程：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------------------
原创
2024-09-04 06:11:14
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intset是Redis集合的底层实现之一，当存储整数集合并且数据量较小的情况下Redis会使用intset作为set的底层实现。当数据量较大或者集合元素为字符串时则会使用dict实现set。 intset将整数元素按顺序存储在数组里，并通过二分法降低查找元素的时间复杂度。数据量大时，依赖于“查找”的命令（如SISMEMBER）就会由于O(logn)的时间复杂度而遇到一定的瓶颈，所以数据量大时会用
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2024-06-03 12:51:17
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Set接口学习Collection接口时，记得Collection中可以存放重复元素，也可以不存放重复元素，那么我们知道List中是可以存放重复元素的。那么不重复元素给哪里存放呢？那就是Set接口，它里面的集合，所存储的元素就是不重复的。（无序、无下标、不重复）Set接口介绍查阅Set集合的API介绍，通过元素的equals方法，来判断是否为重复元素，HashSet集合介绍查阅HashSet集合的
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2024-06-23 11:43:41
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背景大数据测试，有时候需要造大量数据（造数可以看我另外一篇文章），而且需要经常使用脚本快速插入数据，插入数据一般常用的两种方式，一种是接口，一种是数据库插入。按照正常的逻辑，使用接口造数是最好的方式，因为不需要去关注数据库字段关联的问题，但接口会有瓶颈，需要依赖接口的稳定型以及性能。如果接口的稳定性，性能不行，那就只能是使用数据库插入的方式进行了。脚本逻辑根据业务逻辑，一个流程当作一个事务，一个事
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2023-10-18 22:37:21
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# Redis中如何通过命令set大量的数据
## 问题背景
在开发中，我们常常需要将大量的数据存储到Redis中，以便在后续的操作中使用。然而，使用Redis命令`SET`逐个设置数据的效率较低，特别是当数据量较大时。因此，我们需要找到一种高效的方法来解决这个问题。
## 解决方案
### 1. 批量设置数据
Redis提供了`MSET`命令，可以一次性设置多个键值对。我们可以利用这个命
原创
2023-11-09 14:34:53
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# Python大量数据绘图实现流程
## 概述
在处理大量数据时，绘图是一种常见的方式来展示数据的统计特征和趋势。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种绘图工具和库，可以帮助开发者轻松实现大量数据的绘图功能。本文将介绍如何使用Python实现大量数据的绘图，包括流程和具体步骤。
## 流程概览
下面是实现大量数据绘图的整体流程，我们将通过一系列步骤来实现目标。
```merma
原创
2023-11-27 08:09:44
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# 用Python绘制大量数据图表的指南
在数据分析和可视化的过程中，Python是一个非常强大且灵活的工具。对于新手开发者来说，从如何处理大量数据到最终的图表展示，每一步都是至关重要的。本文将为你详细介绍如何使用Python绘制图表，尤其针对大量数据的处理和可视化，我们将分步骤进行说明。以下是整个流程的概览：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
全文3149字,和预期的学习时间是9分钟。Excel既是一个祝福和诅咒。当涉及到足够小的数据和简单操作,Excel为王。然而,一旦你发现自己试图摆脱这些领域,它就变成了痛苦。当然,你可以使用ExcelVBA来解决这些问题,但在2020年,幸运的是你没有这样做!如果有一种方法来集成Excel和Python, Excel\u2026\u2026会有翅膀!现在。一个叫xlwings python库允许用
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2023-11-24 15:31:58
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# Python存取大量数据的科学探索
在数据科学和大数据时代，如何有效地存取大量数据是一个至关重要的问题。Python作为一门流行的编程语言，提供了许多强大的工具和库，帮助我们高效地处理和存储数据。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现大量数据的存取，并展示如何可视化数据，以便更好地理解其内在关系。
## 数据存储的选择
在存储和管理大量数据时，选择合适的存储解决方案是至关重要的。在
原创
2024-08-12 04:29:58
74阅读
# Python Socket 大量数据传输
在网络编程中，使用Python的socket模块进行数据传输是一种常见的方式。然而，当需要传输大量数据时，就需要特别注意数据的分割和传输效率。本文将介绍如何使用Python的socket模块传输大量数据，并给出相应的代码示例。
## 什么是Socket？
Socket是一种用于网络通信的编程接口，通过它可以在网络上发送和接收数据。在Python中
原创
2024-04-18 04:53:10
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目录三种集合类型集合与数组的区别长度区别内容区别ListArrayList特点：实现原理：LinkedList 特点：实现原理：Vector 特点：MapHashmap特点：实现原理：TreeMap特点：SetHashSet特点：实现原理：TreeSet特点：LinkedHashSet 特点：三种集合类型List：有序且可重复的集合Set：无序且不重复的集合Map：k
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2024-08-23 08:15:05
17阅读
在 Java 开发中，我时常会面对一个问题，那就是 Java 对象的字段设置显得十分繁琐，特别是当对象的字段数量较多时，大量的 `set` 方法调用不仅影响代码的可读性，还容易出错。在这篇博文中，我将详细记录解决这个问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解等多个方面的内容。
## 环境准备
首先，我们需要为项目准备好合适的环境，确保以下依赖已经安装：
- JDK 11 或更高版本
- M
# 如何通过大量set操作导致Redis崩溃
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
开发者->>小白: 教导实现"redis大量set导致redis崩溃"
小白->>Redis: 执行set操作
Redis->>Redis: 处理set操作
Redis->>小白: 返回结果
```
## 2. 步骤
| 步骤 | 操作 |
|
原创
2024-07-12 06:04:51
33阅读
首先是堆的实现用堆实现优先级队列以堆的代码为基础实现：如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级，可以设置较小的数字具有较高的优先级（也可以设置较大的数字），这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。所以，我们就引入了优先级队列 这种数据结构。 优先级队列(priority queue) 是0个或多个元素的集合，每个元素都有一个优先权。对优先级队列执行的操作有：
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2024-04-27 19:38:17
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## Python存储大量数组数据的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在Python中存储大量的数组数据。下面是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建数组数据 |
| 3 | 存储数组数据 |
| 4 | 读取数组数据 |
接下来，我们将逐步进行每一步的具体实现，并提供相应的代码示例。
### 1.
原创
2023-11-06 07:29:12
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python之数据分析pandas（4）前言之前学习了如何查询读取数据、查询数据、存储数据，那我们可以增加数据嘛，答案是肯定的，那pandas怎么增添数据呢？开始在进行数据分析时，经常需要按照一定条件创建新的数据列，然后进行进一步分析。pandas提供了几种方法。有直接赋值、apply方法、assign方法。现在就来学一学它们是怎么使用的。同样我们先读取数据，和之前的一样，然后把温度的单位去掉并转
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2024-10-02 15:55:28
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目录需求分析代码截图举例 一周的时间，走了一半，看着机房上的告警日志多了起来，心里起了疙瘩，再看看涉及到的规则数量，马上要突破300了，疙瘩变成了结石。怎么办呢？那就提前做日志分析，然后把分析的结果，转移到最后的分析报告上。 需求分析日志分析提前做，意味着与最终结果相比：可能规则触发数量有差别告警信息触发的规则条数有差别而这两点，都是可以忽略的，反正报告已经可以使用python实现——40W告
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2024-10-09 17:26:30
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