bitmap的表象意义是,使用一个01标识位来表示是否的状态,可以达到节省空间和高效判定的效果.在我们的实际工作中,也有着许多的应用场景,相信了解bitmap定会给你带来一些额外的收获. 1. bitmap使用场景说明 比如,我想记录某用户某天是否登录过,我们有很多做法.简单的,只要用户登录,就在db中记录一条数据,要判断用户某天是否登录过,只需查询对应日期是否有记录即可.如果想统计当日登录的人数,count下记录就可以了(可能需要去重)).这样不是不可以,只是如果我们想优化下性能怎么办?这时我

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 

REDOLOG文件里的用户数据和数据文件里的用户数据存储结构相同 几个月前同事给台湾一家公司培训<pg9 ad admin>时,有个学员提及WAL里记录的内容为Query时的SQL语句(比如insert等),同事告知WAL里记录的tuple信息,而非SQL,该学员坚持里面是SQL或SQL+tuple,并说oracle的redo日志里记录的是SQL(不知到这个从哪里知道的,也许是日志挖掘出来SQL的缘由吧).便看了一下源码(还是开源的好). 前面我写过一篇文章<PostgreSQL的存储系

表类型 对比Oracle支持的各种表类型,InnoDB存储引擎表更像是Oracle中的索引组织表(index organized table).在InnoDB存储引擎表中,每张表都有个主键,如果在创建表时没有显式地定义主键(Primary Key),则InnoDB存储引擎会按如下方式选择或创建主键. 首先表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 不符合上述条件,InnoDB存储引擎自动创建一个6个字节大小的指针. 逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/80 如果创建表时没有显示的定义主键,mysql会按如下方式创建主键: 首先判断表中是否有非空的唯一索引,如果有,则该列为主键. 如果不符合上述条件,存储引擎会自动创建一个6字节大小的指针. 当表中有多个非空的唯一索引,会选择建表时第一个定义的非空唯一索引.注意根据的是定义索引的顺序,不是创建列的顺序. InnoDB逻辑存储结构 表空间 tablespace(ib

MySQL InnoDB 逻辑存储结构 从InnoDB存储引擎的逻辑结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间内,称为表空间,而表空间由段(sengment).区(extent).页(page)组成.ps:页在一些文档中又称块(block). InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下: 一.表空间(table space) 表空间分为了两种,这里简单的概括一下: 1. 独立表空间:每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文

转载于网络 这几天在读<MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎>,对 Innodb逻辑存储结构有了些了解,顺便也记录一下: 从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中,称之为表空间(tablespace).表空间又由段(segment).区(extent).页(page)组成.页在一些文档中有时也称为(block),InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图: 一.表空间 表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,所有的数据都存放在表空间中.默认情

上一篇<Innodb页面存储结构-1>介绍了Innodb页面存储的总体结构,本文会介绍页面的详细内容,主要包括页头.页尾和记录的详细格式. 学习数据结构时都说程序等于数据结构+算法,而在innodb中,其页面结构和记录格式可以说就是其数据结构.并且理解这些结构后,对innodb的页面行为(算法)的理解也有很大帮助. 1. 表空间 介绍页面具体结构之前,先介绍一些Innodb表空间的概念. 表空间,数据文件的集合,在innodb就是idb文件集合. 例如,我们在mysql的配置文件中会指定inn

从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中,称之为表空间(tablespace).表空间又由段(segment).区(extent).页(page)组成.页在一些文档中有时也称为(block),InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图: 表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,所有的数据都存放在表空间中.默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间ibdata1,即所有数据都存放在这个表空间内.如果用户启动了innodb_file_per_tab

1.索引组织表:     在InnoDB存储引擎中,表都是依照主键顺序组织存放的.这样的存储方式的表称为索引组织表,在innodb存储引擎表中,每张表都有主键.假设创建的时候没有显式定义主键,则InnoDB会依照例如以下方式选择或者创建主键:  1). 首先推断表中是否有非空的唯一索引,假设有.则该列就为主键.  2).   假设不符合上述条件,则innodb会自己主动创建一个6字节大小的指针  假设表中有多个非空唯一索引时,InnoDB将选择建表时第一个定义的非空唯一索引为主键,通过_rowi

转自https://yq.aliyun.com/articles/59256?spm=5176.100239.blogcont59257.9.5MLR2d 摘要: 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发现,原来有很多字段,10个varchar,1个text 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦:DDL咋办?恢复咋办?备份咋办? 基本知识:InnoDB Storage Architecture for InnoDB On 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大

一.背景 1.1文件组织架构 首先看一下mysql数据系统涉及到的文件组织架构,如下图所示: msyql文件组织架构图 从图看出: 1.日志文件:slow.log(慢日志),error.log(错误日志),general.log(基本日志) 2.配置文件:my.cnf 3.数据库:performance_schema,mysql,information_schema,sys 4.innodb存储引擎(框中部分),主要包括有:两个日志文件ib_logfile0和ib_logfile1,由参数inn

这一节本来计划开始索引的学习,但是在InnoDB存储引擎的索引里,存在一些数据存储结构的概念,这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构,为索引的学习打好基础. 从InnoDB存储引擎的存储结构看,所有数据都被逻辑地放在一个空间中,称之为表空间(tablespace).区(extent).页(page)组成,页在一些文档中也被称之为块(block). 1.InnoDB逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图: 这张图更清晰地展示了这些空间的包含关系: 1.1.表空间(Table

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

在上面介绍过栈(Stack)的存储结构,接下来介绍另一种存储结构字典(Dictionary). 字典(Dictionary)里面的每一个元素都是一个键值对(由二个元素组成:键和值) 键必须是唯一的,而值不需要唯一的,键和值都可以是任何类型.字典(Dictionary)是常用于查找和排序的列表. 接下来看一下Dictionary的部分方法和类的底层实现代码: 1.Add:将指定的键和值添加到字典中. public void Add(TKey key, TValue value) { Insert(

在C#中,用于存储的结构较多,如:DataTable,DataSet,List,Dictionary,Stack等结构,各种结构采用的存储的方式存在差异,效率也必然各有优缺点.现在介绍一种后进先出的数据结构. 谈到存储结构,我们在项目中使用的较多.对于Task存储结构,栈与队列是类似的结构,在使用的时候采用不同的方法.C#中栈(Stack)是编译期间就分配好的内存空间,因此你的代码中必须就栈的大小有明确的定义:堆是程序运行期间动态分配的内存空间,你可以根据程序的运行情况确定要分配的堆内存的大小.

接着上一篇说,这里我们来继续分析一下RDB文件存储结构,首先大家都知道RDB文件是在redis的“快照”的模式下才会产生,那么如果 我们理解了RDB文件的结构,是不是让我们对“快照”模式能做到一个心中有数呢??? 一:RDB结构剖析 首先呢,我们要对RDB文件有一个概念性的认识,比如下面画的图一样: 从图中,我们大概看到了RDB文件的一个简要的存储模式,但为了更好的方便对照,我准备save一个empty database,对比一下看看效果: 然后我们用winHex打开dump.rdb文件,看看它

用js写了一个类似redis存储结构的类库,目前只有的存储类型只有hash.set两个, 还没测试过性能,欢迎各位猿友能够帮我指出程序代码的缺陷, 后期有时间会完善其他几个类型的存储结构. /************************************************************************** * 类名: CRedis * 描述: Redis数据库的JS版本 * 版本: 2.0 * 作者: 老狼 * 创建日期: 2016-07-13 * 更新日期:

docker相关文件存放在:/var/lib/docker目录下 镜像的存储结构主要分两部分,一是镜像ID之间的关联,一是镜像ID与镜像名称之间的关联,前者的结构体叫Graph,后者叫TagStore. /var/lib/docker/repositories-aufs TagStore的存储地方,里面有image id与reponame ,tag之间的映射关系. aufs是driver名 /var/lib/graph/ 下面没有layer目录,只有每个镜像的json描述文件和layersize

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

如下所示,innodb的存储结构包含:表空间,段,区,页(块),行 innodb存储结构优化的标准是:一个页里面存放的行数越多,其性能越高 表空间:零散页+段 独立表空间存放的是:数据.索引.插入缓冲. 共享表空间存放的是:撤销信息.系统事务信息.二次写缓冲.共享表空间扩展后就不会回缩了. 段:存储引擎自动管理 区:由64个连续的页组成,每个页大小为16K(每个区大小为1M),对于大的数据段,innodb存储引擎每次最多可以申请4个  区,以此来保证数据的顺序性能.在每个段开始都有32个页大小的