根据用户名来查询用户信息 在关系型数据中,除主键外,还有可能其他列也步骤查询, 如上表中, username 也是极频繁查询的,往往这种列也是加了索引的. 转换到k-v数据中,则也要相应的生成一条按照该列为主的key-value Set it_user:username:asion:id 1 这样,我们可以根据username:sion:id ,查出userid=1, 再查user:1:email ...

摘要 面试时,交流有关mysql索引问题时,发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树,平衡二叉树的区别,却说不出B+树和hash索引的区别.这种一看就知道是死记硬背,没有理解索引的本质.本文旨在剖析这背后的原理,欢迎留言探讨 问题 如果对以下问题感到困惑或一知半解,请继续看下去,相信本文一定会对你有帮助 mysql 索引如何实现 mysql 索引结构B+树与hash有何区别.分别适用于什么场景 数据库的索引还能有其他实现吗 redis跳表是如何实现的 跳表和B+树,LSM树有和区别呢 解析 首先

redis使用跳表不用B+数的原因是:redis是内存数据库,而B+树纯粹是为了mysql这种IO数据库准备的.B+树的每个节点的数量都是一个mysql分区页的大小(阿里面试) 还有个几个姊妹篇:介绍mysql的B+索引原理 参考:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引原理 (阿里面试) 参考:kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据(阿里) 参考:二分查找法:各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度(阿里) 关于mysql 存储引擎 介绍包括默认的索引方式参考:MySq

工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

/// <summary> /// Redis Hash /// </summary> public static void Redis_Hash() { RedisClient client = ); //清空数据库缓存,慎用 client.FlushAll(); #region Hash client.SetEntryInHash("Hash", "Name", "lily"); client.SetEntryInHa

mysql表: userid username password email 9 Lisi 111111 lisi@163.com 对应redis存储: 127.0.0.1:6379> set user:userid:9:username lisi OK 127.0.0.1:6379> set user:userid:9:password 111111 OK 127.0.0.1:6379> set user:userid:9:email lisi@163.com OK 127.0.0.1

MySQL表的四种分区类型 一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区 为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率. 分区的一些优点包括: 与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据. 对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有

在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为MySQL的缓存层.为什么MySQL最好有缓存层呢?想象一下这样的场景:在一个多人在线的游戏里,排行榜.好友关系.队列等直接关系数据的情景

一.什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了.如:某用户表的记录超过了1000万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区.二.为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率.分区的一些优点包括:      1).与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据.      2).对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的

MySQL表分区技术 MySQL有4种分区类型: 1.RANGE 分区 - 连续区间的分区 - 基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区: 2.LIST 分区 - 离散区间的分区 - 类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择: 3.HASH 分区 - 平均分区 - 基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算,这个函数可以包含MySQL中有效的.产生非负整数值的任何表达式: 4.KEY

http://redis.readthedocs.org/en/latest/hash/hset.html HSET HSET key field value   (存一个对象的时候key存) 将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value . 如果 key 不存在,一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作. 如果域 field 已经存在于哈希表中,旧值将被覆盖. 可用版本: >= 2.0.0 时间复杂度: O(1) 返回值: 如果 field 是哈希表中的一个新建域,并且值设置成

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表.一个key可对应多个field,一个field对应一个value.将一个对象存储 为hash类型,较于每个字段都存储成string类型更能节省内存.新建一个hash对象时开始是用zipmap(又称为small hash)来存储的.这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销.尽管zipmap的添加,删除,查找都是 O(n),但是由于

MySQL源码自定义了hash表,因为hash表具有O(1)的查询效率,所以,源码中大量使用了hash结构.下面就来看下hash表的定义: [源代码文件include/hash.h mysys/hash.c] typedef uint my_hash_value_type; typedef uchar *(*my_hash_get_key)(const uchar *,size_t*,my_bool); typedef void (*my_hash_free_key)(void *); type

以下内容节选自<Mysql技术内幕InnoDB存储引擎> mysql表分区: 分区功能并不是所有存储引擎都支持的,如CSV.MERGE等就不支持.mysql数据库支持的分区类型为水平分区(指一张表中不同行的记录分配到不同的物理文件中),不支持垂直分区(指将同一表中的不同列分配到不同的物理文件中).此外,mysql数据库的分区是局部分区索引,一个分区中既存放了数据又存放了索引. 当前Mysql数据库支持以下几种类型的分区: Range分区:行数据基于一个给定连续区间的列值放入分区.Mysql数据

在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快.这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈. 一. 选择合适的解决方法 1. 分库分表. 分库分表从名字上就明白是需要创建额外的新数据库或新表,可以建在其他的机器上也可以是和当前数据库同一台机器.在优化查询上可能需要买新机器或者要修改逻辑代码了.比如一张user表,当数据超过10W,就可以创建新的user表,假设是user2.通过接收的UID,和分组10W(假定),取模就是对应的user表名

基于python+mysql浅谈redis缓存设计与数据库关联数据处理 by:授客  QQ:1033553122 测试环境 redis-3.0.7 CentOS 6.5-x86_64 python 3.3.2 基于Python操作Redis 1.创建示例数据库表 CREATE TABLE tb_signin_rank( id INT, user_name VARCHAR(10) COMMENT '用户名', signin_num INT COMMENT '签到次数', signin_time D

(1.5)MySQL表的5种分区类型 关键词:mysql表分区    小细节: (1)Null 将会放入最小范围区间 (2)无论哪种类型的分区,要么没有主键.唯一键,要么分区表的主键/唯一键都必须包含分区键 (3)查看:information_schema.partitions   一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据

from: http://www.cnblogs.com/zhxilin/archive/2016/09/30/5923671.html 在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为

在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为MySQL的缓存层.为什么MySQL最好有缓存层呢?想象一下这样的场景:在一个多人在线的游戏里,排行榜.好友关系.队列等直接关系数据的情景

在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为MySQL的缓存层.为什么MySQL最好有缓存层呢?想象一下这样的场景:在一个多人在线的游戏里,排行榜.好友关系.队列等直接关系数据的情景

如何判断当前MySQL是否支持分区 命令:show variables like '%partition%' 运行结果: mysql> show variables like '%partition%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | have_partitioning | YES | +-------------------+-------+ 1 r