FNV哈希算法有如下两种,FNV-1a相比FNV-1,散列分布更好。二者不同点为:for循环两行代码的顺序相反
在这个问题中,你想要使用除法散列法将一个长度为r的字符串散列到m个槽中,同时希望除了该串本身占用的空间外,只利用常数个机器字。在这种情况下,你可以考虑使用“除法散列”的一个变种,即“乘法散列”。乘法散列在处理字符串时可以只用常数个机器字。
在Go语言中,你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值,并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式:
1. 一致性 hash 算法应用领域 ---- 分布式数据存储场景:缓存、ES、Hadoop、分布式数据库 2. 一致性 hash 算法引出 ---- 单节点服务器,以缓存为例 使用缓存的目的:提升
作为一个后知后觉的人,我也是昨天看到有人在光天化日之下公开批判我【尥蹶子】【不写公众号】,你们先感受下:
Hash ,一般叫做散列算法,就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输入,相当于一种压缩映射,将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
今天我们主要学习的是 PHP 中一些 Hash 散列加密相关的扩展函数的使用,而不是 Hash 算法,这种加密其实也只是一种更复杂一些的密钥算法,与 Hash 算法类似的是,我们输入的一串字符串,就像一个 Hash 表一样有其对应的 Hash 散列值,本质上和普通的数据结构中的 Hash 键值映射是一个道理,只是其算法更复杂一些。其实只要做过一段时间的 PHP 开发,一定会对两个函数很熟悉,它们就是 md5() 和 sha1() 。这两个函数就是分别生成 md5 和 sha1 算法的 Hash 加密。不过,今天我们学习的相比这两个函数更加的复杂一些,算法形式也更丰富一些。
在软件开发的世界里,数据类型转换是一项基础而重要的技能。尤其在Go语言这样类型严格的语言中,正确高效地进行类型转换对于性能优化和代码质量至关重要。字符串和数字之间的转换在很多情况下都有广泛的应用,例如解析配置文件、处理网络协议、生成唯一标识等。
一、Ubuntu下安装apache、php、mysql环境: 运行如下命令,最小化组建安装,按照自己的需求一步一步装其他扩展。命令提示符输入如下命令:
本文主要介绍下在Python语言环境下,几种常见的方式。对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下。
本文具体分析以太坊的共识算法之一:实现了POW的以太坊共识引擎ethash。 关键字:ethash,共识算法,pow,Dagger Hashimoto,ASIC,struct{},nonce,FNV hash,位运算,epoch Ethash 前面我们分析了以太坊挖矿的源码,挖了一个共识引擎的坑,研究了DAG有向无环图的算法,这些都是本文要研究的Ethash的基础。Ethash是目前以太坊基于POW工作量证明的一个共识引擎(也叫挖矿算法)。它的前身是Dagger Hashimoto算法。 Dag
这个问题涉及到字符串的散列函数和除法散列法。首先,让我们明确一下除法散列法的概念。在这种方法中,我们通常使用一个除法操作来计算散列值,即 h(k) = k mod m。在这里,k 是我们要散列的键,m 是一个正整数,通常是素数。
一致性hash算法,是麻省理工学院1997年提出的一种算法,目前主要应用于分布式缓存当中。 一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法,可以说一致性hash算法是分布式系统负载均衡的首选算法。
一.概要 本文主要目的,希望通过分享解密方法引起相关人士对网络安全的重视。数据库安全绝不单只数据库本身的安全,和数据库所处的整个环境都有密切关系。 本文所说的破解oracle9i、oracle10g、oracle11g密码,特指通过对oracle数据库和客户端之间通讯包进行处理破解出oracle密码明文,这有别于对oracle数据库中存储的16位密码进行破解。截获网络信息往往比登入数据库找到密码密文更易操作、更难防范、隐秘性更高。 本文会说明oracle最常见的3个版本的具体算法,但是不会揭露算法内部细节。
🍅 作者:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 (优质好文持续更新中……)✍ 目录 一、kudu介绍 二、基础概念 三、设计架构 四、数据存储结构 五、表设计 六、注意事项 ---- 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功
随着互联网的发展,用户产生的数据越来越多,企业面临着庞大数据的存储问题,目前市面上主流的分布式大数据文件系统,都是对数据切片打散,通过离散方法将数据散列在集群的所有节点上,本文将带你了解DHT(Distributed Hash Table):分布式哈希表是如何实现数据的分布式离散存储的。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让用户能更高效地管理自己的数据,进而产生更大的价值,比如如何整合现有功能流程,节省用户使用成本;增加新平台不断调研,丰富平台功能;新平台功能、性能改造,从而满足用户大规模使用需求;根据业务实际需求,输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发,分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作. (1.) 表空间及分区表的概念 表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间。 分区表: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表。 ( 2).表分区的具体作用 Oracle的表分区功能通过改善可管理性、性能和可用性,从而为各式应用程序带来了极大的好处。通常,分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高。此外,分区还可以极大简化常见的管理任务,分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统的关键工具。 分区功能能够将表、索引或索引组织表进一步细分为段,这些数据库对象的段叫做分区。每个分区有自己的名称,还可以选择自己的存储特性。从数据库管理员的角度来看,一个分区后的对象具有多个段,这些段既可进行集体管理,也可单独管理,这就使数据库管理员在管理分区后的对象时有相当大的灵活性。但是,从应用程序的角度来看,分区后的表与非分区表完全相同,使用 SQL DML 命令访问分区后的表时,无需任何修改。 什么时候使用分区表: 1、表的大小超过2GB。 2、表中包含历史数据,新的数据被增加都新的分区中。 (3).表分区的优缺点 表分区有以下优点: 1、改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度。 2、增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用; 3、维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可; 4、均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能。 缺点: 分区表相关:已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能。 (4).表分区的几种类型及操作方法 一.范围分区: 范围分区将数据基于范围映射到每一个分区,这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。这种分区方式是最为常用的,并且分区键经常采用日期。举个例子:你可能会将销售数据按照月份进行分区。 当使用范围分区时,请考虑以下几个规则: 1、每一个分区都必须有一个VALUES LESS THEN子句,它指定了一个不包括在该分区中的上限值。分区键的任何值等于或者大于这个上限值的记录都会被加入到下一个高一些的分区中。 2、所有分区,除了第一个,都会有一个隐式的下限值,这个值就是此分区的前一个分区的上限值。 3、在最高的分区中,MAXVALUE被定义。MAXVALUE代表了一个不确定的值。这个值高于其它分区中的任何分区键的值,也可以理解为高于任何分区中指定的VALUE LESS THEN的值,同时包括空值。 例一: 假设有一个CUSTOMER表,表中有数据200000行,我们将此表通过CUSTOMER_ID进行分区,每个分区存储100000行,我们将每个分区保存到单独的表空间中,这样数据文件就可以跨越多个物理磁盘。下面是创建表和分区的代码,如下: CREATE TABLE CUSTOMER ( CUSTOMER_ID NUMBER NOT NULL PRIMARY KEY, FIRST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, LAST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, PHONE VARCHAR2(15) NOT NULL, EMAIL VARCHAR2(80), STATUS CHAR(1) ) PARTITION BY RANGE (CUSTOMER_ID) ( PARTITION CUS_PART1 VALUES LESS THAN (100000) TABLESPACE CUS_TS01, PARTITION CUS_PART2 VALUES LESS THAN (200000) TABLESPACE CUS_TS02 ) 例二:按时间划分 CREA
当为应用程序的数据选择一个存储系统时,我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景,我们可能希望使用Apache Kudu,但是对于低成本的大规模可伸缩性场景,我们可能希望使用HDFS。因此,需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式,操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据,使用此模式,我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。
1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作.
Step2: select * from table(dbms_xplan.display)
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这回的两个库没怎么用过,这里的记录就用VC++写了,使用G++和BOOST的时候和智能指针类似。
# FNV哈希算法 参考文档 # FNV版本 FNV哈希分为3个版本:fnv-0(已废弃),FNV-1,FNV-1a # 算法实现 # FNV-0算法公式 hash = 0 for each byte_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash ^ octet_of_data return hash # FNV-1算法公式 hash = FNV_offset_basis for each byte_of_
说到FNV哈希算法不得不提Memcached,我们先简单介绍一下Memcached。
随着表的不断增大,对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表,可通过把它的数据分成若干个小表,从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表,我们称为一个单个的分区。
一致性Hash是一种特殊的Hash算法,由于其均衡性、持久性的映射特点,被广泛的应用于负载均衡领域,如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案。
散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。
KUDU 支持用户对一个表指定一个范围分区规则和多个 Hash 分区规则,如下图:
分析用例几乎只使用查询表中列的子集,并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列,并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式,因为它主要针对分析用例。
从Impala在Kudu中创建新表类似于将现有Kudu表映射到Impala表,除了您需要自己指定模式和分区信息。 使用以下示例作为指导。Impala首先创建表,然后创建映射。
PGA,即程序全局区(Program Global Area),是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合,每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应,由服务器端进程完成用户的请求,并将数据返回给客户端进程。
1.写并发量大的时候,goroutine会阻塞,只允许一个写,此时可以通过使用shard技术。分片,减小锁力度,在使用shard时,经常配合fnv算法 hash获取某一个shard。
实际开发中存在这样一种场景,同一个密码可能在MqSQL中存储,也可能在Oracle中存储,有可能MqSQL中使用的是MD5加密算法,而Oracle使用SHA1加密算法。这就需要有多个Realm以及认证策略的问题。
假设我们有一个系统需要执行多种任务,如 "ROTATE"、"SYNC"、"SCAN"、"VERIFY" 等,我们打算为每种任务创建10个协程来并发处理。为了避免增加额外的数据结构,我们希望通过任务名称,始终选择使用固定数量且对应的协程。
为了简化数据库大表的管理,例如在数据仓库中一般都是TB级的数量级.ORACLE8以后推出了分区选项.分区将表分离在若于不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑元限膨胀的大表,组大表在物理一级的可管理性.将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。 分区的优点: 1、 增强可用性:如果表的一个分区由于系统故障而不能使用,表的其余好的分区仍可以使用; 2、 减少关闭时间:如果系统故障只影响表的一部份分区,那么只有这部份分区需要修复,矿能比整个大表修复花的时间更少; 3、 维护轻松:
Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS,在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase,那么是否存在一种系统,能结合两个系统优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?
当遇到某个Hash值时,我们当然可以根据每种Hash值的不同特征来识别其可能的Hash类型,但是这一过程是十分耗时和繁琐的,而我们每个人都希望生活向更简单的方向前进。所以也就有了这篇文章。 Hash Algorithm Identifier 使用过Kali Linux或者Backtrack Linux的人,应该都知道一款名为Hash identifier的工具,这是一款十分优秀的工具,没有它,也不会有我这款工具的出现。 但是Hash identifier的代码并不是很有效率,有大量的if-else-if,
本篇章继续Impala查询机制相关的探索和学习,本篇主要讲解join优化器的优化原理和思路。
以前对数据库的理解总是停留在使用的阶段,没有去研究过深层次的东西,这两天正好有空(其实也是工作需要),看了一下数据库索引的一些基础的东西,希望通过这篇博文,整理一下自己的思路。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇:查询优化器概念:关于自动调整优化器及自适应查询优化
password_hash是PHP5.5以后才加入进来的的算法函数,常用于密码加密。 以前主要md5+salt,早就有的PHP原生函数却知之甚少,今日学习会整理分享下。 password_hash — 创建密码的散列(hash)
一·、前言:这篇博文内容非原创,是我们公司的架构师给我们做技术培训的时候讲的内容,我稍微整理了下,借花献佛。这篇博文只是做一个大概的科普介绍,毕竟SQL优化的知识太大了,几乎可以用一本书来介绍。另外,博主对SQL优化也是刚刚接触,也有很多不了解的地方,说的不对的地方,还请大家指正,共勉! 二、oracle服务器,所谓oracle服务器指的是一个数据库管理系统,它包括一个oracle实例(动态)和一个oracle数据库(静态)。 oracle实例是一个运行的概念,提供了一种访问数据库的方式,由SGA和一些后
在平常的开发当中,HashMap是我最常用的Map类(没有之一),它支持null键和null值,是绝大部分利用键值对存取场景的首选。需要切记的一点是——HashMap不是线程安全的数据结构,所以不要在多线程场景中应用它。
LM Hash(LAN Manager Hash)其本质是 DES 加密。在 Windows 2008 及开始之后默认禁用的是 LM Hash。
有10G的数据,查找其中是否有包含某个数据。但是内存只有2G。如何在10G数据中查看这条数据是否存在。也许有同学立马会想到bloom filter,是的布隆过滤器是由位图思想演化来的一个更高级的数据结构。这篇文章主要还是讲一下位图的的原理和思想。
Apache Kudu is an open source distributed data storage engine that makes fast analytics on fast and changing data easy.
Impala的hash join目前有两种方式:broadcast和shuffle。关于这两种方式的区别,网上也有很多相关的资料介绍。我们这里来简单介绍下,broadcast join适合大表join小表的场景,首先将小表先构建hash table,然后发送到大表所在全部节点上。此时每个节点上都有大表的一部分数据和整个小表的数据。整个流程如下所示:
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