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鸿的学习笔记

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为什么数据库常使用有序数据结构而编程语言使用哈希表结构

编程算法存储数据库数据结构 sql

在编程语言里哈希表结构（例如 Go 中的 Map，Python 中的 Dict，Java 中的 HashMap 等）要比有序索引的数据结构（例如Tree）更常见。作者提到了，Google 对 C++ 哈希表结构的优化总体上减少了1％ CPU 使用率和4％内存的使用。然而在数据库中，最常见的是默认使用像B树一样的有序索引。

2019-12-25

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深入分析Python的内存机制

python 数据结构 https 网络安全

当一个程序需要处理成千上万的object时，为object选择合适的数据结构减少内存的占用量就成了一个很重要的问题。毕竟一台服务器的内存终究还是有限的。本文就是要简述在不同的数据结构下，一个单独的object的占用多大的空间，从而得出减少程序内存占用量的方案。

2019-07-17

1K0

简单聊聊数据存储格式

存储数据处理数据结构 apache hive

在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。

2019-07-12

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简单聊聊数据模型

一个data system最重要的部分就是数据模型，正如某人所言，程序=数据结构+算法，那么数据模型就是程序中的数据结构了。数据模型不仅仅影响着数据的存储，而且决定了我们解决问题的方式。很多应用都建立在数据库之上，比如下图，便是不同layer对数据的使用，我们可以看出一个良好的数据模型在中间起着至关重要的作用。数据模型有很多种，但是没有万能的解决方案，只有更适合解决问题的模型。总的来说，最常用的有the relational model、the document model以及一些graph-like model。

2018-08-06

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2018的第一份书单

python 数据结构

1.《fluent python》（中文版：《流畅的python》）这本书来源于某个公众号的推荐（忘了是哪个了），在读这本书之前，已经阅读了市面上很多python书籍，比如《python核心编程》，《python学习手册》，《python源码剖析》，这些书籍在一定程度上写的很不错，但给你的感觉就像是读官方文档，没有注入作者自己的想法，直到遇上了《流畅的python》，这本书从数据模型开始讨论，从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学，对！这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的，一般的书你读了可能就是对的，就应该这么写，作者不会去剖析为什么要这么写，这本书不然，处处体现了python的为什么要这么设计，而不是告诉你要怎么写。不剧透了，如果要进阶python，这本书是不二之选。（注：如果有可能可以去读读英文原版，因为我读了翻译版后，找了原版再去复习了一遍，感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好，有些细节在翻译的过程中丧失了。） 2.《designing data-intensive application》（暂无翻译版）这本书是有关数据系统设计的书，可以这么说，读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍，很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文，现在慢慢的回过头再去回味那些论文，很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头，从单机的数据模型，存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识，最后再整合，让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》（中文版：《Scala编程》）这本书的作者就是Scala的设计者，显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气，不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者，除了描述Scala的使用，也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者，我觉得这本书不适合你，虽然这本书也包含了入门，但是作者显然没把你当作初学者看待。其实还读了一些网上书单推荐的书，例如《高可用架构》，《clean architecture》等，这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点，知其然而不知其所以然，读读即可。

2018-08-06

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