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MySQL进阶 1：存储引擎、索引

所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。...而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以使用mysql提供的一个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从ibd文件中提取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表的表结构。...Hash 索引： 哈希索引就是采用哈希算法，将键值换算成新的哈希值，映射到对应槽位，然后存储到哈希表中，擅长做对等比较（=，in），不支持范围查询。...但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。②由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。...覆盖索引： 覆盖索引是指一个查询可以完全通过索引来得到结果，而不需要访问数据表的行。如果查询只需要索引中包含的字段，那么就无需回表。设计良好的覆盖索引可以显著减少回表操作。

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不懂就问，MySQL索引是啥？

，是基于数据表创建的，它包含了一个表中某些列的值以及记录对应的地址，并且把这些值存在一个数据结构中，常见的有使用哈希表、B+树作为索引。...也就是说我们通过InnoDB把数据存放到B+树中，而B+树中的键值就是主键，那么在B+树中的叶子节点存储的就是表中的所有数据（即该主键对应的整行数据），数据文件和索引文件是同一个文件，找到了索引便找到了数据...因为聚集索引找到包含第一个值的行后，后续索引值的行在物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免大范围扫描，大大提高查询速度。...比如查询id>=19并且id<30的数据：通常根节点常驻在内存中（即页1已在内存），首先在页1找到了键值19及其对应指针P2，通过P2读页3（此时页3不在内存中，需要从磁盘中加载），然后在页3查找键值19...表数据存储顺序与索引数据无关，叶节点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针（其行数量与数据表数据量相同），所以想要查找数据还需要根据主键再去聚集索引中查找，根据聚集索引查找数据的过程就称为回表。

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【MySQL（2）| MySQL索引机制】

索引是存储引擎用于快速找到记录数据行的一种分散存储的数据结构。 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。...，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行（即不能使用哈希索引来做覆盖索引扫描），不过，访问内存中的行的速度很快（因为memory引擎的数据都保存在内存里），所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显...如果哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也很高，如：如果在某个选择性很低的列上建立哈希索引（即很多重复值的列），那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应的引用...以teacher表为例： 一个是表定义文件 teacher.frm 一个是数据和索引存储文件 teacher.IBD 此处引入一个聚簇索引（也叫聚集索引）：数据库表行中数据的物理顺序与键值得逻辑顺序（...的聚集索引存储数据行本身，普通索引存储主键 InnoDB一定有且只有一个聚集索引 InnoDB建议使用趋势递增整数作为PK，而不宜使用较长的列作为PK 其他索引策略 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段的值

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Python 和 TOML：新最好的朋友 (1) 了解TOML

了解TOML：键值对 TOML 是围绕键值对构建的，这些键值对很好地映射到哈希表数据结构。TOML 值具有不同的类型。...您将在本节的其余部分了解有关所有这些内容的更多信息，以及如何在 TOML 中指定它们。 注：TOML 支持与 Python 语法相同的注释(#)。 如前所述，键值对是 TOML 文档中的基本构建块。...当用编程语言表示时，它们应存储在哈希表数据结构中。在 Python 中，这将是一个字典或其他类似字典的数据结构。要组织键值对，您可以使用表。 TOML 支持三种不同的表指定方式。...在此示例中，内联表在可读性和紧凑性之间取得了很好的平衡，因为玩家表的分组变得清晰。 TOML 文档由一个无名根表(root table)表示，该根表包含所有其他表和键值对。...请注意，表包含在其标头和下一个表标头之间写入的所有键值对。在实践中，这意味着您必须在属于该表的键值对下方定义嵌套子表。

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Properties+重温Map+本地计数器Map方法Properties的方法用Properties的好处

昨天想写一个记账本，发现并不能把项目名称与内容关联起来，于是乎我想到了map，可是又不知道map储存到文件中又怎么读出来，幸好今天遇到了properties Properties是Hashtable...):void putAll(Map xxxx):void复制映射 相当与容器中的add()和addAll() 此时如果存在旧的键值对，并不是添加，而是覆盖 得到 get(Key key):Value...size():int 返回键值对的数量 hashCode():int 返回映射中各项哈希值之和 equals(Map another):boolean 比较两个引用是否相等 看到这里，我们发现在...Map接口中重写了java.lang.Object中的equals(重写成各项哈希值之和)和hashCode()方法 使得equals是比较内容，而不是比较引用 又！...，会出现的文件的首行，格式#comments 不过注释千万不要写中文，因为好像是编码的原因，中文会出现乱码 list(PrintStream out):void list(PrintWriter

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Redis:发布订阅(pubsub)的实现原理及避坑场景

，支持订阅多个频道，在代码27行，对频道数组中的每个频道调用函数pubsubSubscribeChannel，将频道订阅关系保存到哈希字典中。...首先将键值对：频道名字 -> null 保存到client的哈希字典pubsub_channels中，以支持方便获取此client所订阅的所有频道信息的命令（对应代码行234）。...然后从server的哈希字典 pubsub_channels中查询此键值为当前频道名字对应的client链表（对应代码行238），如果没找到，则创建空链表，将键值对：频道名字 -> 空链表 存入哈希字典中...如果找到以此键值为当前频道名字对应的client链表（对应代码行244）则获取当前键值对的value值。最后将当前订阅此频道的client添加到链表尾部（对应代码行246）。...可见，订阅的主要流程就是哈希表的查找与添加操作。

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大厂经典面试题：Redis为什么这么快？

哈希 Redis 作为一个K-V的内存数据库，它使用用一张全局的哈希来保存所有的键值对。...哈希表查找速率很快的，有点类似于Java中的HashMap，它让我们在O(1) 的时间复杂度快速找到键值对。...Redis是使用对象（redisObject）来表示数据库中的键值，当我们在 Redis 中创建一个键值对时，至少创建两个对象，一个对象是用做键值对的键对象，另一个是键值对的值对象。...IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。 ?...并且Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

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Map集合

生活中地图上的某个点可以映射到实际地理环境中的某个位置，这种映射关系可以用(key,value)的键值对来表示。   ...Map系列的集合就是用来存储键值对的，java.util.Map是Map系列接口的根接口，其中包含一个静态内部接口Entry，它是(key,value)映射关系的根接口，Entry接口中提供了getKey...1.1 Map接口的方法   既然Map是用来存储Entry类的(key,value)键值对的，那么Map接口中自然也封装了所有键值对的通用操作方法：增、删、改、查、遍历。   ...void putAll(Map map):将另一个map中的键值对添加到当前Map集合中，如果key相同，则会出现value覆盖的现象。   ...表 底层结构 线程安全(同步) 版本 效率 key,value是否允许为null HashMap 哈希表 不安全(不同步) 较新 较高 允许 Hashtable 哈希表 安全(同步) 较老 较低 不允许

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大厂经典面试题：Redis为什么这么快？

哈希 Redis 作为一个K-V的内存数据库，它使用用一张全局的哈希来保存所有的键值对。...哈希表查找速率很快的，有点类似于Java中的HashMap，它让我们在O(1) 的时间复杂度快速找到键值对。...Redis是使用对象（redisObject）来表示数据库中的键值，当我们在 Redis 中创建一个键值对时，至少创建两个对象，一个对象是用做键值对的键对象，另一个是键值对的值对象。...IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。...并且Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

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程序常用配置文件格式介绍

1.键值对 键值对是一个非常简单易用的配置文件格式。每一个键值对表示一项配置，键值对的分隔符一般使用等号或冒号。解析时，可以将 # 号开始的行视为注释行，以达到注释的功能。...以键值对为表现形式的配置文件格式常见的有 Windows .ini 文件和 Java 中的 .properties 文件。 例如下面是一个使用键值对表示的后台服务配置。...arr7 = [ 1, 2, 3 ] arr8 = [ 1, 2, # 这是可以的 ] 5.2.8 表 表（也被称为哈希表或字典）是键值对的集合。它们在方括号里，并作为单独的行出现。...在它下方，直至下一个表或文件结束，都是这个表的键值对。表不保证保持键值对的指定顺序。...行内表由花括号包裹，在括号中，可以出现零或多个逗号分隔的键值对。键值对采取与标准表中键值对相同的形式。什么类型的值都可以，包括行内表。 行内表出现在同一行内。

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使用自定义XML配置文件在.NET桌面程序中保存设置

本文将详细介绍如何在.NET桌面程序中使用自定义的XML配置文件来保存和读取设置。...除了XML之外，我们还将探讨其他常见的配置文件格式，如JSON、INI和YAML，以及它们的优缺点和相关的NuGet类库。...•缺点：根据 JSON 规范，其是不支持注释的（单独 Json 文件在某些编辑器可以正确解析注释，在 .NET Core 中通过 JSON 配置提供程序读取配置时，也可以在配置文件中添加注释）。...2.INI（Initialization File）•优点：简洁，易于阅读和编辑，适用于存储简单的键值对。•缺点：不支持复杂的数据结构和类型。...为了使用该类，我们只需要在程序中创建一个 SimpleSetting 对象，然后调用其 Save 和 Load 方法即可。这样，我们就可以在.NET桌面程序中使用自定义的XML配置文件来保存设置了。

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​打工人必备：详解MySQL索引类型和索引优点

如果索引包含多个列，那么列的顺序也十分重要，因为mysql只能高效的使用索引的最左前缀列。创建一个包含列个列的索引，和创建两个只包含一列的索引是大不相同的。...B-Tree索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不在需要进行全表扫描来获取需要的数据，而是从索引的根节点开始进行搜索。根节点的槽中存放了指向子节点的指针，存储引擎根据这些指针向下层查找。...2、哈希索引 哈希索引基于哈希表实现，只有精确匹配索引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的索引列计算一个哈希吗，哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。...哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 在mysql中，只有memory引擎显示的支持哈希索引。...然而，哈希索引也有它的限制： •哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。

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MySQL十一：索引基本原理

底层是由Hash表来实现的，存储引擎都会【对所有的索引列计算一个哈希码】（hash code），哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针，根据键值 <key,value...，而不用哈希表的原因 存在 hash 冲突问题 仅能支持【等值查询】，当查询条件为【范围查找（如：in）】就会全表扫描。...在上述中提到数据页的存储空间默认是16KB，而B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。...4.2.1聚簇索引（聚集索引） 「InnoDB的聚簇索引就是按照主键顺序构建 B+Tree结构。叶子节点data域存储了完整的数据记录，行记录和主键值紧凑地存储在一起。...一个表InnoDB只能创建一个聚簇索引，但可以创建多个辅助索引」。

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Spring Boot 结合 Redis: 释放缓存的力量

在这个环境下，缓存技术成为了提升系统性能、降低延迟的重要手段。Redis，作为一个高性能的键值对缓存和存储系统，无疑是众多开发者的首选。...在接下来的探讨中，我们将深入了解 Redis 的核心原理，Spring Boot 对 Redis 的支持，以及如何在实际项目中利用 Redis 提升系统的性能和稳定性。...它支持多种类型的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。与此同时，Spring Boot 提供了对 Redis 的强大支持，使得在 Java 应用中集成和使用 Redis 变得异常简单。...哈希 (Hash)：包含字段和字段值的映射表。 列表 (List)：简单的字符串列表，按插入顺序排序。 集合 (Set)：字符串的集合，不允许重复的成员。...接下来，在 application.properties 或 application.yml 文件中配置 Redis 的连接信息： spring.redis.host=localhost spring.redis.port

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MySQL还能这样玩---第三篇之索引也可以如此easy

前缀索引 在文本类型如CHAR,VARCHAR,TEXT类列上创建索引时，可以指定索引列的长度，但是数值类型不能指定。...---- Hash表 Hash表，以键值对的方式存储数据。我们使用Hash表存储表数据Key可以存储索引列，Value可以存储行记录或者行磁盘地址。...---- 辅助索引 在 MyISAM 中,辅助索引和主键索引的结构是一样的，没有任何区别，叶子节点的数据存储的都是行记录的磁盘地址。只是主键索引的键值是唯一的，而辅助索引的键值可以重复。...对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，并且在不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。...哈希索引将所有哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 在MySQL中，只有Memory引擎显式支持哈希索引。这也是Memory引擎表的默认索引类型。

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【Java 基础篇】Java Properties 详解：配置文件和键值对存储

在 Java 编程中，配置文件和键值对存储是非常常见的需求，用于存储应用程序的配置参数、用户首选项、国际化信息等。...什么是 Properties？ Properties 是 Java 标准库中的一个类，用于处理配置文件和键值对存储。它继承自 Hashtable 类，因此可以存储一组键值对，其中键和值都是字符串类型。...如果需要在属性值中包含这些字符，可以进行适当的转义。 注释的保存： 使用 store 方法保存属性文件时，注释会丢失。...这些默认属性将在主属性列表中找不到属性时返回。确保仅将通用的默认属性添加到默认属性列表中，以避免混淆。 安全性考虑： 在某些情况下，配置文件可能包含敏感信息，如密码。...总结 Properties 类是 Java 中处理配置文件和键值对存储的一种简单且强大的方式。通过创建 Properties 对象，我们可以轻松地添加、获取和管理属性。

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Mysql中的索引

表->段->区->页->行 在数据库中,不论读哪一行数据,还是读多行数据,都是将这些行所在的页进行加载。也就是存储空间的基本单位就是页。...总的来说，红黑树的统计性能高于AVL。 因此在实际中AVL树使用相对比较少,而红黑树使用非常广泛。如Java中的TreeMap使用红黑树存储排序键值对。...MyISAM 中的B+树和InnoDB中的实现有一点区别,MyISAM中的B+树的叶子节点存放的是数据文件的地址。...B+树采用双向链表串联所有的叶子节点,区间查询效率更高,但是B树要通过中序遍历才能完成范围查询 B+树的查询效率更稳定,B+树每次需要查到叶子节点才能找到数据,而B树查询的数据可能不在叶子节点,所以查询效率不稳定...聚集索引:,以InnoDB作为存储引擎的表,表中的数据都会有一个主键,即使你不创建主键,系统也会隐式的创建一个主键,这是因为InnoDB是把所有的数据都放到了B+树里面,而B+树的键值就是主键,在B+树的叶子节点存放了所有的数据

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