这样，Redis能够平滑地将数据从旧的哈希表迁移到新的哈希表，避免大规模的数据迁移对性能造成影响。 查询流程： 客户端发送查询命令，指定要查询的键。...扩大哈希表的大小：增加哈希表的桶数量，可以分散键的分布，减少哈希冲突的可能性。 使用一致性哈希算法：一致性哈希算法可以将键均匀地映射到多个节点上，减少单个节点上的哈希冲突。...键的命名规范：为了避免键的冲突和混淆，建议在命名字符串键时使用有意义的、具有一定规范的命名方式，以便更好地管理和维护数据。...哈希表（Hash Table）：哈希表是一种使用哈希函数将元素映射到桶（bucket）的数据结构。在Redis中，集合的每个元素都被存储在哈希表的一个桶中。...避免全量遍历： 避免使用ZRANGE等命令获取所有成员，特别是在大数据集合中。考虑使用ZSCAN进行分页式遍历。 10.
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。...关系数据建模的常见实践规范：将数据分为多个表，这样可以减少或消除数据冗余。...例如，在"sales”表中，关系建模的最佳实践需要一个"product id”列，该列是单独的"products”表中的外键，该表又具有"product id”，"product name"，和"product...这样可以避免在"sales”表中引用相同产品的不同行上重复产品名称和类别。 而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...也许违反直觉，相对于规范化的架构，这并没有实质性增加存储空间， 在 Druid 中建模关系数据的技巧： Druid 数据源没有主键或唯一键。
在Word文档中制作这类文书时，为了减少重复性操作、以及提高效率，可以使用邮件合并功能，而Python也可以制作这类文书，我们来看下二者的具体操作。 材料 一份合同信息表： ?...第三步是选择【数据集】，就是需要插入模板中的数据，本文直接选择【使用现有列表】，接着点击【浏览】，选择【数据集】所在的文件，点击【打开】。 ? 在弹出的【选择表格】窗口中，选择数据集所在的工作表。...最后点击【完成并合并下拉箭头】，这里有三个选择，可以编辑成单个文档，也可以直接打印或者发送到对方邮件中。一般邀请函之类的是直接发送到对方的邮件中的，合同会进行打印，看个人需求。 ?...点击任意一个选择，会弹出【合并到新文档】、【合并到打印机】以及【合并到电子邮件】窗口： ? 我们的需求是弄成文档出来，所以直接点击【编辑单个文档】，然后点击【确定】就可以了！...(r'D:\合同信息.xlsx') 通过循环取出合同信息表中的数据， 建立键值对，这里的键便是模板中的占位符，docxtpl通过键值对的方式，把值赋予给模板中对应的键。
约束用于指定表数据类型的限制。可以在创建或更改表语句时指定它。...它还定义了完整性约束，以在将数据输入到应用程序或数据库中时对数据执行业务规则。 Q13。SQL中的聚集索引和非聚集索引有什么区别？...非规范化是指一种用于从数据库的较高形式到较低形式访问数据的技术。当将冗余引入表中时，它可以帮助数据库管理员提高整个基础架构的性能。...规范化是组织数据以避免重复和冗余的过程。...存储过程是一个由许多SQL语句组成的函数，用于访问数据库系统。几个SQL语句被合并到一个存储过程中，并在需要时随时随地执行它们，从而节省了时间并避免了重复编写代码。 Q57。
组合的个数即为两个集合中元素个数的乘积数 笛卡尔积的错误会在下面条件下产生： 省略多个表的连接条件（或关联条件） 连接条件（或关联条件）无效 所有表中的所有行互相连接 为了避免笛卡尔积， 可以在 WHERE...合并时，两个表对应的列数和数据类型必须相同，并且相互对应。...FROM table2 注意：执行UNION ALL语句时所需要的资源比UNION语句少 如果明确知道合并数据后的结果数据不存在重复数据，或者不需要去除重复的数据，则尽量使用UNION ALL语句，以提高数据查询的效率...虽然关联条件可以并到WHERE中和其他条件一起写，但分开写可读性更好 USING：只能和JOIN一起使用，而且要求两个关联字段在关联表中名称一致，而且只能表示关联字段值相等 它与下面的 SQL 查询结果是相同的...虽然关联条件可以并到WHERE中和其他条件一起写，但分开写可读性更好 USING：只能和JOIN一起使用，而且要求两个关联字段在关联表中名称一致，而且只能表示关联字段值相等
“键”就是我们要存入的对象，“值”则是一个常量。这样可以确保，我们所需要的存储的信息 之是“键”。而“键”在Map中是不能重复的，这就保证了我们存入Set中的所有的元素都不重复。...TreeSet是一个有序集合，TreeSet中元素将按照升序排列，缺省是按照自然顺序进行排列，意味着TreeSet中元素要实现Comparable接口 我们可以在构造TreeSet对象时，传递实现了Comparator...HashMap： Map 主要用于存储键(key)值(value)对，根据键得到值，因此键不允许重复,但允许值重复。...，因为你可以通过设置集合的初始大小来避免不必要的资源开销。...同样做测试： 在HashMap中，同样的值的map,顺序不同，equals时，false; 而在treeMap中，同样的值的map,顺序不同,equals时，true，说明，treeMap在equals
所以在性能上要比Vector好一些，但是当运行到多线程环境中时，可需要自己在管理线程的同步问题。...List总结： 所有的List中只能容纳单个不同类型的对象组成的表，而不是Key－Value键值对。...对于键对象来说，像Set一样，一个 Map容器中的键对象不允许重复，这是为了保持查找结果的一致性;如果有两个键对象一样，那你想得到那个键对象所对应的值对象时就有问题了，可能你得到的并不是你想的那个值对象...当然在使用过程中，某个键所对应的值对象可能会发生变化，这时会按照最后一次修改的值对象与键对应。...reverse：将线性表进行逆序操作，这个可是从前数据结构的经典考题哦！ rotate：以某个元素为轴心将线性表“旋转”。 swap：交换一个线性表中两个元素的位置。
一致 Hash 算法 当我们在做数据库分库分表或者是分布式缓存时，不可避免的都会遇到一个问题: 如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。...这样就很好的保证了容错性，当一个节点宕机时只会影响到少少部分的数据。 拓展性 当新增一个节点时: ?...在 N2 和 N3 之间新增了一个节点 N4 ，这时会发现受印象的数据只有 k3，其余数据也是保持不变，所以这样也很好的保证了拓展性。...虚拟节点 到目前为止该算法依然也有点问题: 当节点较少时会出现数据分布不均匀的情况： ? 这样会导致大部分数据都在 N1 节点，只有少量的数据在 N2 节点。...将每一个节点都进行多次 hash，生成多个节点放置在环上称为虚拟节点: ? 计算时可以在 IP 后加上编号来生成哈希值。
在本节中，我们将深入介绍 Redis 支持的各种数据结构，包括字符串（String）、哈希表（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。...在 Redis 中，哈希表的键和值都是字符串类型的，哈希表可以存储多个键值对，并支持对单个键值对进行操作。哈希表适用于存储对象或记录，例如用户信息、商品信息等，便于快速访问和更新特定字段。...3.5 键的命名规则和最佳实践 在使用 Redis 时，为了保证应用的稳定运行和易于维护，我们需要遵守一些键的命名规则和最佳实践： 命名规则：键的命名应该具有唯一性、描述性，并避免使用特殊字符和空格。...4.4 避免过期策略对数据的影响 在使用过期策略时，需要注意以下几点，以避免对数据产生不良影响： 合理设置过期时间：设置过期时间应该根据实际业务需求，确保数据在需要的时间内存在，并尽快释放不再需要的数据...假设我们有一个需要频繁计算的函数，我们可以将计算结果存储在 Redis 中，并设置适当的过期时间，从而避免重复计算。
对于现有分片集合，如果块中包含文档的索引条目超过索引键限制的索引字段，则块迁移将失败。 每个集合中的索引个数 单个集合内不能超过64个索引。...如果您尝试在2dsphere索引字段中插入包含非几何数据的文档，或者在索引字段包含非几何数据的集合上构建2dsphere索引，则该操作将失败。...使用fcv**“4.4”**或更高版本时，可以在事务中创建集合和索引。有关详细信息，请参见在事务中创建集合和索引。 事务中使用的集合可以位于不同的数据库中。 注意 您无法在跨分片写入事务中创建新集合。...4.4版本中有更新 以下操作在事务中不被允许： 影响数据库目录的操作，例如在使用fcv**"4.2"或更低版本时创建/删除集合或索引。...当应用程序请求下一批文档时，服务器将返回错误，因为在关闭会话时游标已被杀死。
3 王五 wife_id wife_name husband_id 1 孙七 1 2 周八 2 3 吴九 3 wife表的外键husband_id与husband表对应，对于一对一来说此外键不能重复...一对多：外键可重复，设置外键的表就是多的一方 student_id student_name 1 张三 2 李四 3 王五 textbook_id textname student_id 01...1 1 1 2 2 1 2 2 学生有多门课，一个课也有多个学生，用第三张来设置外键就可以实现这种多对多的关系 合并结果集 什么是合并结果集 合并结果集就是把两个select语句的查询结果合并到一起...合并结果集的两种方式 UNION：合并时去除重复记录 UNION ALL：合并时不去除重复记录 SELECT * FROM 表1 UNION SELECT * FROM 表2； SELECT * FROM.../* 自连接：当一张表中每行的记录与其他记录可能存在一定的关系 这个时候我们想要去查询，与指定记录有关系的所有记录。
键是保存在哈希表中，哈希表的时间复杂度是O(1)，也就是无论多少个键，总能通过一次计算就找到对应的键。...rehash 也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的entry元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。...渐进式rehash则是rehash的第 2 步拷贝数据分摊到每个请求中，Redis 仍然正常服务，只不过在处理每次请求的时候，从哈希表1中索引1的位置将所有的entry拷贝到哈希表2中，下一个请求则从索引...通过渐进式 rehash 巧妙的将一次性开销分摊到各个请求处理的过程中，避免了一次性的耗时操作。 此时可能有人提出疑问了：如果没有请求，那么Redis就不会rehash了吗？...范围操作非常耗时，应该避免 范围操作是指集合类型中的遍历操作，可以返回集合中的所有数据或者部分数据。
规范化和反规范化 当具有多层次的维度属性，按照第三范式进行规范化后形成一系列维度表，而非单一维度表，这种建模称为雪花模式。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。 3....水平整合，即不同来源表包含不同的数据集，这些子集之间无交叉或存在部分交叉，如果有交叉则去重；如果无交叉，考虑不同子集的自然键是否冲突，不冲突则可以将各子集自然键作为整合后的自然键，或者将各自然键加工成一个超自然键...这时，通常的解决方案是建立杂项维度，将这些字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可，杂项维度可以理解为将许多小维表通过行转列的方式存储到一张大维表中的处理方案。 10....关于多事务事实表具体采用哪种方式进行事实处理： 在实际应用中，当业务过程度量比较相似、差异不打时，可以采取第二种多事务事实表的设计方式，使用同一个字段来表示度量数据。...必须避免过度使用ODS层引用和不合理的数据复制和子集合冗余。 2.
除此之外，Redis主要作为内存型数据库来使用。也即是说，Redis的数据存储在内存中。尽管如此，它也支持通过持久化机制将内存中的数据保存在硬盘中。...作为一种键值数据库，Redis键的数据类型一般是字符串，值的类型则有很多中，包括字符串(String)、列表(List)、字典(Hash)、集合(Set)、有序集合(Ordered Set)。...这样将其均摊时间复杂度维持在O(1)，同时避免大量数据一次性搬移导致的服务停顿。 集合(Set) 集合用来存储一组不重复的数据。...存储的数据元素不超过512。 不能满足上述条件，即存储的数据量较大时，Redis就采用散列表来存储集合中的数据。...第一种方式有明显的弊端，即从硬盘还原到内存中，还需要恢复原有的数据结构(以哈希表为例，需要重新计算哈希值)，数据量非常大时，这种操作的耗时不可小觑。
除此之外，Redis主要作为内存型数据库来使用。也即是说，Redis的数据存储在内存中。尽管如此，它也支持通过持久化机制将内存中的数据保存在硬盘中。...作为一种键值数据库，Redis键的数据类型一般是字符串，值的类型则有很多中，包括字符串(String)、列表(List)、字典(Hash)、集合(Set)、有序集合(Ordered Set)。...因为数据仍然存储在一片连续的内存空间中，仍然按照键来获取数据，因此仍然和数据一样具有随机存取的特性。...这样将其均摊时间复杂度维持在O(1)，同时避免大量数据一次性搬移导致的服务停顿。 集合(Set) 集合用来存储一组不重复的数据。...第一种方式有明显的弊端，即从硬盘还原到内存中，还需要恢复原有的数据结构(以哈希表为例，需要重新计算哈希值)，数据量非常大时，这种操作的耗时不可小觑。
它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。...实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。...*属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。...missing-key错误 读取不存在的键的错误在稀疏矩阵中很常见。...4、使用字典作为“记录” 一般说来，字典可以取代搜索数据结构（因为用键进行索引是一种搜索操作），并且可以表示多种结构化信息的类型。例如，字典是在程序范围中多种描述某一项 属性的方法之一。
在JavaScript的世界里，Map和Set作为ES6引入的两种重要的数据结构，为开发者处理集合类型的数据提供了更为高效和灵活的方式。...它们不仅弥补了传统对象和数组在某些场景下的不足，还带来了诸多新特性，让我们的代码更加简洁且易于理解。本文将深入浅出地探讨Map与Set的使用方法、常见问题、易错点及避免策略，并通过代码示例加以说明。...Map集合 基本概念 Map是一种键值对的集合，其中的键可以是任何类型的值（包括对象），这与只能用字符串作为键的传统对象形成了鲜明对比。每个键值对在Map中都是唯一的，重复的键会被后者覆盖。...避免策略: 使用has方法先检查键是否存在，如if(map.has(key)) { ... }。 Set集合 基本概念 Set是一种只包含唯一值的集合，它的成员值都是唯一的，没有重复的值。...高效查询 Map相比对象，在大量数据查询时性能更优，尤其是当键为复杂对象时，因为Map内部采用哈希表实现。
RDBMS的更新原理 RDBMS将数据存储在B-Tree存储模型中，数据存储在数据页中，数据页可以通过在表的列上创建的索引来找到。...下图说明了如何将新的和更新的数据添加到append-only日志（级别0）中，并最终合并到更大的文件中（级别1和级别2）。 ?...读时合并（MOR）-这类似于No-SQL LSM-Tree更新 此外，HUDI还维护以下内容： 将数据记录映射到文件（类似于数据库索引） 跟踪到数据湖中的每个逻辑表的最近提交 能够基于“record_key...”在文件中识别单个记录，这在所有Hudi数据集中是必需的，类似于数据库表中的主键 Hudi使用上述机制以及“precombine_key”机制来保证不会存在重复的记录。...，如果用户希望实时查看数据，则从日志中读取数据；否则，如果指定为read optimized表，则从数据文件中读取数据，但数据可能已过时，Hudi会定期将日志合并到数据文件中，以使它们保持最新状态，这是配置为根据用例需求定期运行的压缩过程
列表是一个有序的元素集合，可以在列表的两端进行插入、删除和访问操作。 优点：有序、可重复，支持快速的头尾插入、删除操作。 应用场景：消息队列、发布/订阅、最新消息列表等。...底层数据结构：哈希表（Hash Table）和跳跃表（Skip List）。 以下是一些常用的 Redis 集合类型的命令： SADD：将一个或多个成员添加到集合中。...SPOP key [count] 有序集合 在 Redis 中，有序集合（Sorted Set）的底层数据结构是使用跳跃表（Skip List）和哈希表（Hash Table）的结合。...然而，跳跃表并不适合高效地执行诸如按照成员进行查找的操作，因此在 Redis 中，为了提供更高效的成员查找功能，有序集合还使用了一个辅助的数据结构——哈希表。...底层数据结构：跳跃表（Skip List）和哈希表（Hash Table）。 ZADD：向有序集合中添加一个或多个成员，每个成员都有一个分数值。
nan lrange的参数：键，开始索引，结束索引 例如：lrange infos 0 -1 （-1是全部） 存储Set集合，不可以重复，使用命令sadd和smembers sadd的参数：键，值...1，值2… 例如：sadd users zhangsan li wangwu smembers的参数：键 例如：smembers users 存储Zset有序集合，不可以重复，使用命令zadd和zrangebyscore...，有些公司也用来存储json/pb等序列化数据，并不推荐，浪费内存 哈希表(hashes)：存储配置，对象（比如用户、商品），优点是可以存取部分key，对于经常变化的或者部分key要求atom操作的适合...很好用，对于排名之类的复杂场景可以考虑 位图(bitmaps)：这个不是新增的数据类型，只是可以把字符串类型按照单个位的形式进行操作，没有实际使用过。...计数器(hyperloglogs，翻译待定)：如名字，添加元素只记录元素个数，并不会存储元素本身，节省空间并且避免重复count，这个感觉直接用incr就可以实现 地理空间(geospatial indexes
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