索引结构：hash表hash表作为一种以键值存储数据的结构，因为靠hash函数映射到数据存储的坐标，不可避免会发生冲突，一般采取在冲突的数组坐标处创建一个链表，将冲突的value无序的存放在链表中。hash表适合在等值查询的场景，例如redis。数组数组应该非常熟悉了，通过二分法的查询效率为o（logn）,范围查找也非常快，但是数组的插入效率非常低，适合不经常修改数据的场景b树B树全称：平衡多路查
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2024-03-23 16:34:05
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一、Hash原理（基础）1.1 概念哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。使用哈希查找有两个步骤:1. 使用
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2024-05-30 13:37:15
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《Redis设计与实现》黄建宏版的读书笔记哈希表哈希表(hash table)：又叫散列表，是根据关键码值进行访问的数据结构。将关键码值映射到表中的一个位置来访问，以加快查找的速度。这个函数映射叫做哈希函数，存放记录的数组叫做散列表。哈希表常用于通过key快速的找到对应的value时使用。哈希表的负载因子等于实际元素数目/哈希表的容量，负载因子越大表示冲突越大，负载因子越小，表示空间越浪费。一般负
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2023-08-10 09:07:01
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MySQL 开发组于 2019 年 10 月 14 日 正式发布了 MySQL 8.0.18 GA 版本，带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持 hash join 方式了。我们先来看看官方的描述：MySQL 实现了用于内连接查询的 hash join 方式。例如，从 MySQL 8.0.18 开始以下查询可以使用 hash join 进行连接查询：SELECT * F
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2023-08-14 13:04:32
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概述若设计的数据表中，包含较长的字段，比如URL（通常都会比较长），查询时需要根据该字段进行过滤：select * from table_xxx where url = 'xxxxxxx';为了提高查询性能，通常需要对字段做索引，在Innodb中，如果使用URL做索引，将会导致：索引存储占用空间大；索引查询比较性能差；为了解决上面的问题，有如下解决方案：对URL做hash，hash作为记录的一个
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2023-09-07 22:33:03
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索引是存储引擎用来快速查找记录的一种数据结构，按照实现的方式有不同的种类，想B-Tree索引，hash索引，空间数据索引和全文索引等。下面主要说一下B-Tree索引和Hash索引。人们在谈论索引的时候如果没有特别说明，一般指的是B-Tree索引。B-Tree索引是使用B-Tree数据结构来存储索引的。B-Tree通常意味着所有的值是按照顺序存储的。B-Tree树有如下几个特征：⑴树中每个结点至多有
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2024-03-22 14:05:24
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# 如何在Redis中创建Hash Key
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何在Redis中创建Hash Key。在开始之前，我们需要明确一些基本概念。Redis是一个高性能的键值存储数据库，它支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希。哈希是Redis中的一个重要数据结构，它类似于关系型数据库中的表，可以存储多个键值对。
下面是创建Redis哈希键的步骤：
| 步骤
原创
2023-08-03 08:09:51
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目录观察对象在内存中的存储布局利用java agent利用JOL工具Java对象定位直接指针寻址间接寻址JIT(Just In-Time Compiler）c1、c2 编译线程c1, c2编译器线程高CPU消耗 - 潜在的解决方案使用字节码和汇编语言同步分析volatile，synchronized的底层实现hsdis（Hotspot Disassembly）JITWatch（Just In Ti
## Redis指令创建Hash
### 引言
在使用Redis时，我们经常需要存储和处理键值对的数据结构。Redis提供了多种数据结构，其中之一就是Hash。Hash是一种键值对的集合，其中每个键都是唯一的，它可以存储多个键值对，并且可以通过键来进行快速查找和访问。在本文中，我们将介绍Redis中创建Hash的指令及其用法。
### Redis Hash指令
Redis提供了一系列的指令
原创
2023-08-27 07:36:29
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# 如何在Python中创建一个类似于Hash的结构
在编程中，散列（hash）是一个常见的数据结构，用于快速查找和验证数据。Python 的字典（dict）可以很容易地用作类似于散列的结构。在这篇文章中，我们将逐步了解如何在 Python 中创建和使用这种“类似 hash”的结构。
## 流程概述
下面是实现这个任务的步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 MySQL 创建 Hash 索引的入门指南
在数据库设计中，索引是提高查询效率的重要手段。在 MySQL 中，可以通过几种不同类型的索引来优化数据检索，其中“Hash 索引”是一种常用的索引类型，尤其在使用 MEMORY 引擎的表时。本文将为你详细讲解创建 Hash 索引的全过程，包括相关步骤和代码示例。
## 创建 Hash 索引的流程
为了帮助你更好地理解整个流程，下面是创建
原创
2024-09-24 07:17:50
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常用的基本命令mkdir 创建一级目录mkdir -p 递归创建多级目录，如果目录已经存在，则不会有错误提示。若父目录不存在，将会创建父目录。该选项常用于创建级联目录rmdir 删除目录touch 新建文件touch -t YYYYMMD
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2024-02-28 21:11:05
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功能：创建一个hash table。假设有处理冲突，则採用再散列法放置该元素 代码參考《零基础学数据结构》 代码例如以下：
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2016-03-14 18:49:00
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## 如何使用Redis指令创建Hash
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用Redis指令创建Hash。Redis是一个高性能的键值存储系统，其提供了丰富的指令来操作数据。下面我会一步步告诉你整个流程，并提供相应的代码示例。
### 步骤概述
下面是使用Redis指令创建Hash的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到Redis
原创
2023-07-31 08:20:38
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# Python创建Hash字典
## 简介
在Python中，Hash字典是一种非常有用的数据结构，它可以快速地存储和查找键值对。一个Hash字典是由键和对应的值组成的，每个键都是唯一的。通过使用Hash函数，Python可以将键转换为哈希值，并根据哈希值来存储和查找对应的值。创建Hash字典的过程非常简单，并且可以通过使用Python的内置函数和语法来实现。
本文将介绍如何使用Pytho
原创
2023-10-27 05:20:29
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# 使用 Redis 创建 Hash 键值的详细教程
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，广泛应用于缓存和数据持久化场景。本文将通过详细的步骤引导你创建 Redis Hash 键值。我们将介绍创建 Hash 的流程、所需代码及其注释，帮助你更好地理解每一步。
## 整体流程概览
在这个部分，我们将整合代码实现的整体流程。我们可以将这个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-17 05:05:08
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# MySQL 中的 Hash 分区创建指南
作为一名刚入行的小白，了解如何在 MySQL 中创建分区表是一项重要技能。在这篇文章中，我将逐步指导你如何使用 Hash 分区来分割你的数据，以便提高查询性能并管理大数据集。我们将首先概述整个流程，然后提供具体的代码示例和注释。
## 整体流程
以下是创建 MySQL Hash 分区的步骤：
| 步骤 | 描述
# Redis创建空Hash
Redis是一个高性能的键值存储数据库，它支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希等。在Redis中，哈希是一种键值对的集合，其中每个键对应一个值。
在本文中，我们将学习如何在Redis中创建一个空的哈希，并使用示例代码演示。
## Redis连接和初始化
首先，我们需要安装Redis并连接到Redis服务器。通过Redis的客户端库，我们可以在各
原创
2023-07-23 08:59:37
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1.引言通过上面两章的学习，我们知道，InnoDB 的主键索引和普通索引都是通过 B+Tree 存储的，叶子节点为数据。那你有没有过这种疑问，InnoDB 索引支持 Hash？2.解答对于 InnoDB 的哈希索引，确切的应该这么说：InnoDB 用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB 确实不支持哈希索引；InnoDB 会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(A
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2024-09-14 14:10:22
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# MySQL创建hash分区
## 介绍
在MySQL中，我们可以使用分区（partition）来提高查询性能和管理大型数据表。其中一种分区方式是使用哈希分区（hash partitioning），它将数据根据哈希算法分散到不同的分区中。
本文将教你如何使用MySQL来创建哈希分区，帮助你更好地理解并掌握这一技术。
## 哈希分区步骤
下面是创建哈希分区的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-21 02:32:33
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