哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
TYPO3是一个以PHP编写、采用GNU通用公共许可证的自由、开源的内容管理系统。
正因为有网络，App拥有与外界进行信息交换的通道，也因此具备了更新数据的能力。不过，经过交换后的数据通常都保存在内存中，而应用一旦运行结束，内存就会被释放，这些数据也就随之消失了。
create就是一个处理数据的函数,处理提交上来的表单数据,完成高级模型的数据处理要求,返回处理好的数据.
周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻，为生计奔波，劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇，字典的数据结构。字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构，两者都是哈希表。
首先，Redis作为一个优秀开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中介。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。当我们谈论Redis中的“哈希表”时，我们通常是指Redis用作数据结构之一的哈希数据类型，而不是Redis内部用于存储所有键值对的全局哈希表实现。
字典（dictionary）， 又名映射（map）或关联数组（associative array）是一种抽象数据结构， 由一集键值对（key-value pairs）组成。
refcount__gc 表示引用计数 1 is_ref__gc 表示是否为引用 0 value 存储变量的值 type 变量具体的类型
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
Redis 的数据库使用字典实现, 对数据库的增, 删, 查, 改也是构建在对字典的操作之上的.
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阅读本文之前要了解的两件事情，第一，Redis是一种Key-Value数据库，第二，字典是一种保存键值对的抽象数据结构。所以不难猜出字典在Redis中应用一定很广泛，实际上，Redis数据库的底层实现就是字典，对数据库的增删查改也是构建在对字典的操作上。那么想要深入理解Redis，字典的解密是不可缺少的。接下来，就让我们一层一层解开指点的面纱，看看它的真面目。 首先看看Redis中有哪些地方使用到了字典 一， 数据库键空间 Redis是一个键值对数据库server，server中的每一个数据库都是一个RedisDB结构，当中RedisDb结构的dict字典保存了数据库中的全部键值对。我们将这个字典称为键空间(key space)，键空间和用户直接所见的数据库是直接相应的 二。 Expires字典 Redis数据库结构是一个RedisDb结构，有一个属性expires也是字典，这个字典中保存了数据库中全部键的过期时间，我们称这个字典叫做过期字典 以下贴出RedisDb的数据结构。加深了理解。
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。
MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本 关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库)就为此而生 ---- 与Mysql相比,Mongodb简单极
什么是MongoDB？MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库，属于NoSQL数据库。
通过annotation（注解）来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@GeneratedValue都是JPA的标准用法。
字典，是一种用于保存键值对的抽象数据结构。由于 C 语言没有内置字典这种数据结构，因此 Redis 构建了自己的字典实现。
有 PHP 基础的同学都应该知道，PHP 数组包含索引数组和关联数组，PHP 中的索引数组即对应 Go 语言的数组和切片类型，PHP 中的关联数组即对应 Go 语言中的字典类型（map），所谓字典，其实就是存储键值对映射关系的集合，只不过对于强类型的 Go 语言来说，与 PHP 关联数组的不同之处在于需要在声明时指定键和值的类型，此外 Go 字典是个无序集合，底层不会像 PHP 那样按照元素添加顺序维护元素的存储顺序。
本文实例讲述了php操作redis数据库常见方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
线性表，全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解，即“把所有数据用一根线串起来，再存储到物理空间中”。最简单的线性表就是数组了。虽然PHP的数组本身不是由基础的数据结构构成，但是其内部实现方式应用到了大部分的线性表数据结构。今天，借着学习线性表数据结构的机会，重新回顾PHP数组的内部实现原理。
字典在Redis中的作用是非常巨大的，对Redis数据库的增删改查等操作都构建在对字典的操作之上，因此，了解字典的底层实现能让我们对Redis有更深的理解。下面分4个模块讲解Redis的字典实现（基本所有实现细节和重点都会谈到）：
相信看了前两篇博客《最详细的Windows平台安装MongoDB教程》和《MongoDB可视化工具Robo 3T基础使用》之后，很多初学者对于MongoDB的使用也是比较地好奇。本篇博客，博主将正式为大家介绍MongoDB!
最近在学习Typecho插件开发，对于Typecho博客的数据表结构和一些基础插件方法有了一定了解，这篇笔记主要记录Typecho的七大数据表之一contents表及其用于存放attachment类的数据时的一些使用心得。
打开知行之桥 EDI 系统，在工作流界面右侧可以看到端口选项卡下有众多端口，我们打开数据库分类，可以看到知行之桥 EDI 系统中支持的数据库端口如下：
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时，对整个 Redis 而言，就经过了两层哈希存储。
主键（PRIMARY KEY）的完整称呼是“主键约束”，是 MySQL 中使用最为频繁的约束。一般情况下，为了便于 DBMS 更快的查找到表中的记录，都会在表中设置一个主键。
利用SQLChiper对Android SQLite数据库加密 前言： 上篇文章讲了Android studio+SQLCipher加密SQLite数据库的几个坑，跳过这几个坑，那么SQLCipher的前提就处理完成，本片文章接着讲如何使用SQLCiper加密数据库。
散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号，如2011
Redis全局哈希表（Global Hash Table）是指在Redis数据库内部用于存储所有键值对的主要数据结构。它的实现原理涉及到哈希表、字典、渐进式rehash等技术，以下是Redis全局哈希表的实现原理和查询流程：
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo（antirez）通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库（英文全称是 REmote DIctionary Server，中文译作远程字典服务器），由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作，已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案，被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value的NoSQL数据库。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
索引对于接触过数据库的人，都不会很陌生，但是说实话，也不一定很熟悉。先来介绍下索引的优点。 提高性能 现在有一个数据库表[Words]，有[WordID]，[WordPage]，[[WordName]，[WordPronunciation] ，[WordMeaning]，[WordSentence]五个列，假设有上万条记录。 现在，使用查询语句找到“boyce”的详细信息，使用语句 1: SELECT * FROM [Words] 2: WHERE [WordName] = 'boyce
有些计算机常识的读者都会立刻回答: “一样快，底层都用了哈希表，查找的时间复杂度为 O(1)”。然而实际情况真的是这样么？
有读者留言面试有点虚，数据库都忘的差不多了，与其临时抱佛脚，不如我们把MySQL的知识点梳理一遍，心中有知识点，面试不慌。
命令大小写都可以，如果你只想单纯看 API，不想看例子，请移到最下面的 指令总结。
Redis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案， 集群通过分片（sharding） 来进行数据共享， 并提供复制和故障转移功能。
Redis 事务的基本功能由 MULTI、EXEC、DISCARD 及 WATCH 等命令实现。其中，
1、概述 ---- 相信使用过Redis 的各位同学都很清楚，Redis 是一个基于键值对（key-value）的分布式存储系统，与Memcached类似，却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库。 在《Redis设计与实现》这样描述： Redis 数据库里面的每个键值对（key-value） 都是由对象（object）组成的： 数据库键总是一个字符串对象（string object）; 数据库的值则可以是字符串对象、列表对象（list）
今天我们讲的 DBA 并不是传统的数据库管理员那个 DBA ，而是一个 PHP 中的巴克利风格数据库的扩展。巴克利风格数据库其实就是我们常说的键值对形式的 K/V 数据库。就像我们平常用得非常多的 memcached 或者 redis 那样，只是一个键和一个值对应，不过 memcached 它们主要是存储在内存中，而 DBA 扩展则是将数据存储在文件中，就像一个简单的键值对形式的 SQLite 一样。
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
首先简单介绍几个概念：哈希表（散列表）、映射、冲突、链地址、哈希函数。
JSON Web Token 是 rfc7519[1] 出的一份标准，使用 JSON 来传递数据，用于判定用户是否登录状态。
基于单线程(IO读取&数据读写是单线程)并支持多种数据结构的高性能内存数据库，支持高效数据读写操作。
HashMap是日常开发中经常会用到的一种数据结构，在介绍HashMap的时候会涉及到很多术语，比如时间复杂度O、散列(也叫哈希)、散列算法等，这些在大学课程里都有教过，但是由于某种不可抗力又还给老师了，在深入学习HashMap之前先了解HashMap设计的思路以及以及一些重要概念，在后续分析源码的时候就能够有比较清晰的认识。
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
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