哈希表即散列表（Hash table），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点，在实际应用中可以极大的提高程序运行效率，尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的，因此对内存有一定要求！
今天无意间翻到3年前回复过的一个帖子：用SAS做成语接龙。编程思路如下：首先导入成语大全，提取首尾汉字，将所有成语放入哈希表中，然后将成语最后一个汉字去哈希表中查询匹配，如果成功匹配则把哈希表中匹配的成语最后一个汉字做为KEY去查询匹配，直到遍历整个哈希表。更新的代码（SAS 9.2 for Windows）如下：
索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
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Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
在简单数组或列表中插入新数据时，插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥（索引）和值（数据）之间没有直接关系。因此，如果需要在数组中搜索值，则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
好吧，这一节是留给处女座的，主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一，我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 4.11 用proc freq为数据计数 4.12 用proc tabulate产生一个表格报告 4.13 为proc tabulate增加一个输出统计量 4.14 提升proc tabulate的输出外观 4.15 在proc tabulate输出的顶部 4.16 为proc
本节介绍如何利用SAS写一份数据报告，给出数据的基本信息。 从3.11开始的内容，是留给处女座的，主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一，我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 本节目录： 读取数据（下） 3.1 使用SAS过程步 3.2 用where语句构造子集 3.3 用proc sort为数据排序 3.4 用proc print打印数据 3.5 用format改变打印外观 3.
基于哈希表实现，只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
和其它存储结构（线性表、树等）相比，哈希表查找目标元素的效率非常高。每个存储到哈希表中的元素，都配有一个唯一的标识（又称“索引”或者“键”），用户想查找哪个元素，凭借该元素对应的标识就可以直接找到它，无需遍历整个哈希表。
哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更，该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更，有可能会引发页分裂，产生空间碎片。
mysql 索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，而一个“最优”索引有时比一个“好的”索引性能要高两个数量级。
索引的概念基本所有人都会遇到过，就算没有了解过数据库中的索引，在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录，字典的查询页，图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引，并且所起到的作用大同小异。
哈希是一种通过对数据进行压缩, 从而提高效率的一种解决方法，但由于哈希函数有限，数据增大等缘故，哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。本文主要介绍哈希冲突、解决方案，以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
做为一个曾经写了30+临床项目的数据清洗的SAS程序的小编打算本文将围绕数据清洗中的SAS函数应用展开。当然文中涉及的到例子SAS实现的方法很多可能并非是最佳方式，只是为了引出函数的使用方式…
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
转载请在文章开头注明微信号：shushuojun，谢谢！ 本节数据中，我们将介绍SAS读取数据的三种方式： list input、column input、informats 它们各适用于什么情景，如何综合利用这三种方式读取数据？如何读取凌乱的数据？ 以及一些小技巧，比如如何让SAS只读取第3到第5行的数据，读取EXCEL时，如何指定读取某个sheet等等 目录： 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导（Import Wizard）读取文件 2.4 告诉
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
实际上，不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译的差别，英文其实就是“Hash”。所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
哈希算法历史悠久，业界著名的哈希算法也有很多，比如 MD5、SHA 等。在我们平时的开发中，基本上都是拿现成的直接用。所以，我今天不会重点剖析哈希算法的原理，也不会教你如何设计一个哈希算法，而是从实战的角度告诉你，在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。
在顺序结构以及平衡树中，由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
顺序结构以及平衡树 中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在 查找一个元素
上一篇 openGauss SQL 引擎 中我们介绍了SQL引擎概览、SQL解析以及查询优化器的优势和优化技术的分类，本文将详细介绍查询优化的相关内容。
前言·数说君的话 在统计软件里，SAS算是一哥了，虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡，但是、但是——SAS贵啊！正版的SAS一年要上百万，不是土豪用不起啊！ 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python，对比一下，招SAS的公司都是大型药厂、外企、金融机构特别是银行...相比之下，R在学术界用的较多，Python在初创或者创新公司用的比较多。从这里看钱途，SAS是足以称为“高大上”的！ 其实，凭良心地、以数说君自己的感受来说，SAS做统计分析确实是太方便了！SAS的
哈希表的英文叫 “Hash Table”，我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
在学习完map、set这两个由红黑树构成的容器后，我们来到了这里hash，首先我们要有一个基础的认知——哈希和map与set的仅在使用时的差别区别：前者内部的元素没有序，而后者有序，其它的都相同，这里我们可以通过STL标准库对应的unordered_map和unordered_set的两个名字就能看出，那hash存在的意义在哪里？底层的数据结构又是如何实现的呢？
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