红黑树的结构复杂，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中高效：它可以在 O (log n) 时间内完成查找，插入和删除，这里的 n 是树中元素的数目。...同样在 Data Structure Visualizations 中选择 Red-Black Trees 红黑树进行插入操作可以直观的看到红黑树的插入过程： 同样红黑树也不适用于 MySQL...那为什么 B 数这么厉害了，还有 B + 树的出现呢，必然是解决 B 树存在的问题 1、为定位行数 2、无法处理范围查询 问题 1：为定位行数 数据表的记录有多个字段，仅仅定位到主键是不够的，还需要定位到数据行...由于联合索引的出现，key 由多个列组成，列的排序决定了可命中索引的列数。也叫最左前缀匹配。...因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。
上一篇：基于散列表（拉链法）的查找 参照数据结构--符号表API实现。 除了拉链法，实现散列表的另一种方式就是用大小为M的数组保存N个键值对。 线性探测法：当碰撞发生时，直接检测散列表中的下一位置。...这样线性探测可能发生三种结果： 命中--该位置的键和被查找的键相同 未命中--键为空（该位置没有键） 继续查找--该位置的键和被查找的键不同 开放地址类的散列表的核心思想是与其将其内存用作链表，不如将它们作为散列表中的空元素...key.equals(keys[i])) i = (i+1)%M; //将键值对删除 keys[i] = null; vals[i] = null; //将具有相同散列值的排在已删除键值对之后的键值对前移...，但当使用率在1/2时探测次数只在1.5和2.5之间。...下一篇：基于红黑平衡树的查找
但数组的插入、删除效率较低，只有 O(n)，原因是为了保持数组的连续性，必须在插入或删除后对数组进行一些操作：比如插入第 K 个元素，需要将后面元素后移；而删除第 K 个元素，需要将后面元素前移。...如果存储的值超过一定数量，链表的查询效率就会降低，可能会升级为红黑树存储，总之这样的增、删、查效率为 O(1)，但缺点是其内容是无序的。...布隆过滤器 Bloom Filter 只是一个过滤器，可以用远远超过其他算法的速度把未命中的数据排除掉，但未排除的也可能实际不存在，所以需要进一步查询。 布隆过滤器是如何做到这一点的呢？...布隆过滤器在比特币与分布式系统中使用广泛，比如比特币查询交易是否在某个节点上，就先利用布隆过滤器挡一下，以快速跳过不必要的搜索，而分布式系统计算比如 Map Reduce，也通过布隆过滤器快速过滤掉不在某个节点的计算...第二个例子是如何提升链表查找效率，可以通过哈希表与链表结合的思路，通过空间换时间的方式，用哈希表快速定位任意值在链表中的位置，就可以通过空间翻倍的牺牲换来插入、删除、查询时间复杂度均为 O(1)。
Change DB、Select、Insert、Update、Delete MySQL持久连接利用率 MySQL查询缓存空间使用率 MySQL查询缓存命中率 MySQL缓存查询数 MySQL索引缓存命中率...MySQL索引读取统计 MySQL连接吞吐率 MySQL连接缓存命中率 MySQL并发连接数，包括最大允许连接数、实际最大连接数、当前连接数、活跃连接数、缓存连接数 MySQL流量统计 MySQL表统计锁定...因写请求过高时触发的锁数。 MongoDB查询吞吐率。也就是MongoDB每秒处理的请求数，根据请求类别的不一样细分有query，update，delete，getmore吞吐率。...即单位时间内新建立的链接数量； Memcache使用内存，即当前存储的items所占用的字节数； Memcache当前条目数量，即当前存储的items数量； Memcache读写每秒，分为读每秒和写每秒...，读每秒是指单位时间内新增的读的次数，写每秒是指单位时间内新增的写的次数； Memcache空间使用率，当前存储的items所占用的字节数除以系统分配给Memcache的内存大小 Redis性能监控支持以下指标
DB、Select、Insert、Update、Delete MySQL持久连接利用率 MySQL查询缓存空间使用率 MySQL查询缓存命中率 MySQL缓存查询数 MySQL索引缓存命中率 MySQL...索引读取统计 MySQL连接吞吐率 MySQL连接缓存命中率 MySQL并发连接数，包括最大允许连接数、实际最大连接数、当前连接数、活跃连接数、缓存连接数 MySQL流量统计 MySQL表统计锁定 MongoDB...因写请求过高时触发的锁数。 MongoDB查询吞吐率。也就是MongoDB每秒处理的请求数，根据请求类别的不一样细分有query，update，delete，getmore吞吐率。...即单位时间内新建立的链接数量； Memcache使用内存，即当前存储的items所占用的字节数； Memcache当前条目数量，即当前存储的items数量； Memcache读写每秒，分为读每秒和写每秒...，读每秒是指单位时间内新增的读的次数，写每秒是指单位时间内新增的写的次数； Memcache空间使用率，当前存储的items所占用的字节数除以系统分配给Memcache的内存大小 Redis性能监控支持以下指标
但是在开始新建表的时候，空表的默认大小为 96KB，是由于为了高效的利用磁盘空间，在开始插入数据时表会先利用 32 个页大小的碎片页来存储数据，当这些碎片使用完后，表大小才会按照 MB 倍数来增加。...红黑树示例如下： 与 AVL 树相比，红黑树的查询效率会有所下降，这是因为树的平衡性变差，高度更高。...下图是一个 3 阶 B 树的例子： B 树的优势除了树高小，还有对访问局部性原理的利用。所谓局部性原理，是指当一个数据被使用时，其附近的数据有较大概率在短时间内被使用。...B树将键相近的数据存储在同一个节点，当访问其中某个数据时，数据库会将该整个节点读到缓存中；当它临近的数据紧接着被访问时，可以直接在缓存中读取，无需进行磁盘 IO；换句话说，B 树的缓存命中率更高。...此外，由于每个节点存储的记录数更多，所以对访问局部性原理的利用更好，缓存命中率更高。
总线的性能指标：总线宽度，总线带宽，时钟同步/异步，总线复用，信号线数，总线控制方式，其他指标。 总线控制：集中式：链式查询：设备的优先权与总线控制器的距离有关。...DRAM即动态随机存取存储器 设tc为命中时的Cache访问时间，tm为未命中时的主存访问时间，1-h表示未命中率，则Cache-主存系统的平均访问时间ta为ta=htc+(1-h)tm 0磁道（最外圈...i/o设备与主机信息传送的控制方式：程序查询方式，程序中断方式，DMA方式 数据线：根数等于存储字长的位数或字符的位数。命令线：传输CPU想设备发出的命令信号，其根数与命令信号多少有关。...x = +1100100 [x]补 = 0,1100100 [x]移= 1,1100100 定点表示：小数：数符.数值；整数：数符，数值。...，表示十进制的2）次方 （好像是存储在计算机内）浮点数实际上是用一对定点数（阶码和尾数）来表示的。
总线的性能指标：总线宽度，总线带宽，时钟同步/异步，总线复用，信号线数，总线控制方式，其他指标。 总线控制：集中式：链式查询：设备的优先权与总线控制器的距离有关。...DRAM即动态随机存取存储器 设tc为命中时的Cache访问时间，tm为未命中时的主存访问时间，1-h表示未命中率，则Cache-主存系统的平均访问时间ta为ta=htc+(1-h)tm 0磁道（最外圈...i/o设备与主机信息传送的控制方式：程序查询方式，程序中断方式，DMA方式 数据线：根数等于存储字长的位数或字符的位数。命令线：传输CPU想设备发出的命令信号，其根数与命令信号多少有关。...+1100100 [x]补 = 0,1100100 [x]移= 1,1100100 定点表示：小数：数符.数值；整数：数符，数值。...虚拟存储管理的效率与程序局部性程序有很大关系。根据统计，进程运行时，在一段时间内，其程序的执行往往呈现出高度的局限性，包括时间局部性和空间局部性。
B树的优势除了树高小，还有对访问局部性原理的利用。所谓局部性原理，是指当一个数据被使用时，其附近的数据有较大概率在短时间内被使用。...B树将键相近的数据存储在同一个节点，当访问其中某个数据时，数据库会将该整个节点读到缓存中；当它临近的数据紧接着被访问时，可以直接在缓存中读取，无需进行磁盘IO；换句话说，B树的缓存命中率更高。...此外，由于每个节点存储的记录数更多，所以对访问局部性原理的利用更好，缓存命中率更高。...更适于范围查询：在B树中进行范围查询时，首先找到要查找的下限，然后对B树进行中序遍历，直到找到查找的上限；而B+树的范围查询，只需要对链表进行遍历即可。...更稳定的查询效率：B树的查询时间复杂度在1到树高之间(分别对应记录在根节点和叶节点)，而B+树的查询复杂度则稳定为树高，因为所有数据都在叶节点。
红黑树示例如下： 与AVL树相比，红黑树的查询效率会有所下降，这是因为树的平衡性变差，高度更高。...下图是一个3阶B树的例子： B树的优势除了树高小，还有对访问局部性原理的利用。所谓局部性原理，是指当一个数据被使用时，其附近的数据有较大概率在短时间内被使用。...此外，由于每个节点存储的记录数更多，所以对访问局部性原理的利用更好，缓存命中率更高。...**更适于范围查询：**在B树中进行范围查询时，首先找到要查找的下限，然后对B树进行中序遍历，直到找到查找的上限；而B+树的范围查询，只需要对链表进行遍历即可。...**更稳定的查询效率：**B树的查询时间复杂度在1到树高之间(分别对应记录在根节点和叶节点)，而B+树的查询复杂度则稳定为树高，因为所有数据都在叶节点。
在我们正式的大数据团队，数仓（数据仓库Hive+HBase）的数据收集同样来自Oracle或MySql，处理后的统计结果和明细，尽管保存在Hive中，但也会定时推送到Oracle/MySql，供前台系统读取展示...有了这个原则，就意味着数据库将会用得“纯粹”： 数据表独立性很强，大表间很少join（这让我想起有同学在Hive里对两张大表做笛卡尔乘积产生270T数据） 数据表很大，单表几十亿行很常见 索引很少，一般按主键查单行或者按时间查一段...如果用于业务数据或者最终统计结果，那么考虑分库后分表，按照业务维度把数据“均匀”存在不同表上。比如对单号取CRC，然后对数据表数取模。...根据主键查询，命中单行或少量数据； 根据时间查询，必须合理选择时间区间(start, end)，让查询结果控制在10000~20000行左右较好。...四、批量写入 借助内存计算，我们往往可以在很短的时间内计算得到数十万乃至数百万数据，需要写入数据库。
常用数据结构 常用来做索引的数据结构有：hash、链表、跳表、B+tree、红黑树、LSM-tree、Trie树等等。有这么多的数据结构，我们在开发一款数据库的时候该如何选择呢？...我认为最主要的是考虑以下几个问题： 1.查询的时间复杂度和稳定性 2.插入和删除索引的时间复杂度 3.能否有效减少磁盘IO hash表，在等值查询的时候，时间复杂度是O(1)，表现优异，但是hash表通常是无序的...（可以有效的减少磁盘的随机访问次数） 只在叶子节点存放记录，可以极大的节省存储空间 叶子节点有序（这样在进行范围查询的时候，可以极大的提高效率） 画外音：红黑树、LSM-tree、Trie树都是非常复杂的索引...根据二级索引找到主键，然后再去主键索引树查找的过程，我们通常成为“回表”。在实际的业务场景中，我们应该尽量减少回表的次数，过多的回表次数会影响查询性能。...这条语句的执行过程我们就不列举了，把上一条语句执行过程的回表操作去掉就可以了。这种在二级索引中就能查询到所需要数据的方式我们通常称为”索引覆盖“。 有时候我们会根据多个列建立索引，称为联合索引。
右边节点的数据大于左边节点的数据。 二叉树.png 红黑树 红黑树是一种特定类型的二叉树，它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。若一棵二叉查找树是红黑树，则它的任一子树必为红黑树。...由于每一棵红黑树都是一棵二叉排序树，因此，在对红黑树进行查找时，可以采用运用于普通二叉排序树上的查找算法，在查找过程中不需要颜色信息。...因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。...表数据文件按照 B+Tree 的数据结构维护，在叶子节点维护的是该行的数据。所以必须有主键。...其实这里也是一个非聚簇索引 然后进行回表查询，再次通过主键去查询做回表查询。
如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，...2、back_log MySQL能暂存的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用。...只有如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它，换句话说，这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。...查询缓存命中率= (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100% 示例服务器查询缓存碎片率＝20.46％，查询缓存利用率＝62.26％，查询缓存命中率...如果调高该值，MySQL同时将增加heap表的大小，可达到提高联接查询速度的效果，建议尽量优化查询，要确保查询过程中生成的临时表在内存中，避免临时表过大导致生成基于硬盘的MyISAM表。
碎片产生的原因 （1）表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白、被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大； （2）当执行插入操作时...； 例如： 一个表有1万行，每行10字节，会占用10万字节存储空间，执行删除操作，只留一行，实际内容只剩下10字节，但MySQL在读取时，仍看做是10万字节的表进行处理，所以，碎片越多，就会越来越影响查询性能...> optimize table 表名 （2）InnoDB表 mysql> alter table 表名 engine=InnoDB Engine不同,OPTIMIZE 的操作也不一样的,MyISAM...OPTIMIZE 操作会暂时锁住表,而且数据量越大,耗费的时间也越长,它毕竟不是简单查询操作.所以把 Optimize 命令放在程序中是不妥当的,不管设置的命中率多低,当访问量增大的时候,整体命中率也会上升...建议 清除碎片操作会暂时锁表，数据量越大，耗费的时间越长，可以做个脚本，定期在访问低谷时间执行，例如每周三凌晨，检查DATA_FREE字段，大于自己认为的警戒值的话，就清理一次。
所以，B树可以在O（logn）时间内，实现各种如插入（insert），删除（delete）等动态集合操作。...B树的搜索：从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点； B树的特性： 关键字集合分布在整颗树中...B+树的搜索：与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找； B+的特性： 非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引）...所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。 B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+树应运而生。...对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表性能最好。
首先查询 Cache，如果不命中则再由 Cache 回源到 SoR 查询，而不是业务去数据源查询。 （2）Write-Through：穿透写模式。...缺点是可能会由于一次冷数据的批量查询而误淘汰大量热点数据。 LRU 缓存一般采用哈希表（hash map）和双向链表（doubly linked list）来实现。...访问数据时，直接从哈希表通过 key 在 O(1) 时间内获取到所需数据。当缓存命中时，将数据移动到链表头部；有新数据时，插入到链表的头部；当缓存满时将链表尾部的数据丢弃。 （2）基于次数。...LFU 相对于 LRU，在应对周期性或者偶发性的冷数据批量查询，适应性较好，不会淘汰大量热点数据，导致缓存命中率下降。...缓存雪崩 指大量的缓存在某一段时间内集体失效，导致后端存储负载瞬间升高甚至被压垮。
，不是查询快就是插入快，HashMap就是一个插入慢、查询快的数据结构。...至于为什么在JDK1.8的时候要运用到红黑树，下篇文章会介绍。 为什么HashMap加载因子一定是0.75？而不是0.8，0.6？...在HashMap的源码中有这么一段注释： /* Ideally, under random hashCodes, the frequency of * nodes in bins follows...初始容量是哈希表在创建时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动扩容之前可以达到多满的一种度量。 在维基百科来描述加载因子： 对于开放定址法，加载因子是特别重要因素，应严格限制在0.7-0.8以下。...在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少扩容rehash操作次数，所以，一般在使用HashMap时建议根据预估值设置初始容量，以便减少扩容操作。
，不是查询快就是插入快，HashMap就是一个插入慢、查询快的数据结构。...[9e95f1781e0e43daa12cb54263e732ea.png] 至于为什么在JDK1.8的时候要运用到红黑树，下篇文章会介绍。 为什么HashMap加载因子一定是0.75？...泊松分布是统计学和概率学常见的离散概率分布，适用于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。...在HashMap的源码中有这么一段注释： /* Ideally, under random hashCodes, the frequency of * nodes in bins follows...在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少扩容rehash操作次数，所以，一般在使用HashMap时建议根据预估值设置初始容量，以便减少扩容操作。
图2 很明显，(图1)显示的是MySQL当前的运行状态，(图2)显示的是MySQL主要配置参数 下面我们就来解读一下这两张图： 1、活动/峰值连接数 (图1)中当前活动的连接为1个，自MySQL服务启动以来...，最高连接数为54；当最高连接数接近或等于(图2)中的max_connections时，应适当增加max_connections，需要注意的是，不要一下子增加过多，建议每次增加50，观察一段时间，不够再继续增加...Innodb引擎，可忽略这个选项 5、查询缓存命中率 MySQL查询缓存是个比较受争议的功能，个人建议当你有在使用redis、memcached等缓存软件时，在(图2)中将query_cache_size...设为0可以将其关闭，当你没有使用缓存软件，有多余的内存使用，且数据库瓶颈明显存在时，可以尝试开启查询缓存，这是个非常依赖数据表结构及SQL语句优化的功能，若数据表结构和SQL语句都针对查询缓存进行过优化...7、已打开的表 当(图1)中的已打开的表接近或等于(图2)中的table_open_cache时，可以适当增加table_open_cache，但若设置过大可能导致您的程序频繁中断MySQL连接，建议在
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