计划每天花1小时学习Redis 源码。在博客上做个记录。 --------6月18日----------- redis的字典dict主要涉及几个数据结构, dictEntry:具体的k-v链表结点 dictht:哈希表 dict:字典 具体关系为 1 typedef struct dict { 2 dictType * type; 3 void * privda
计划每天花1小时学习Redis 源码。在博客上做个记录。
--------6月18日-----------
redis的字典dict主要涉及几个数据结构,
dictEntry:具体的k-v链表结点
dictht:哈希表
dict:字典
具体关系为
1 typedef struct dict { 2 dictType *type; 3 void *privdata; 4 dictht ht[2]; iterators; } dict;
1 typedef struct dictht { 2 dictEntry **table; 3 unsigned long size; 4 unsigned long sizemask; 5 unsigned long used; 6 } dictht;
1 typedef struct dictEntry { 2 void *key; 3 union { 4 void *val; 5 uint64_t u64; 6 int64_t s64; 7 } v; 8 struct dictEntry *next; 9 } dictEntry;
一个字典有两个哈希表, 冲突后采用了链地址法,很好理解。
一些简单操作采用了宏
#define dictGetKey(he) ((he)->key) #define dictGetVal(he) ((he)->v.val) #define dictGetSignedIntegerVal(he) ((he)->v.s64) #define dictGetUnsignedIntegerVal(he) ((he)->v.u64)
------------6月19日----------------------
字典具体用到了两种哈希算法,我只看了简单的那一种,没想到代码竟然可以那么少,算法名字为djb2,
unsigned int dictGenCaseHashFunction(const unsigned char *buf, int len) { 3 unsigned int hash = (unsigned int)dict_hash_function_seed; (len--) hash; 8 }
dict_hash_function_seed是个全局变量,为5381.The magic of number 33 (why it works better than many other constants, prime or not) has never been adequately explained.
JDK中采用的哈希算法取得数字是31,一个素数。
创建一个新字典并初始化:
1 dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr){ 2 dict *d = malloc(sizeof(*d)); 3 _dictInit(d,type,privDataPtr); 4 return d; 5 } _dictInit(dict *d, dictType *type, void *privDataPtr){ 8 _dictReset(&d->ht[0]); 9 _dictReset(&d->ht[1]); 10 11 d->type = type; 12 d->privdata = privDataPtr; 13 d->rehashidx = -1; 14 d->iterators = 0; DICT_OK; 17 } _dictReset(dictht *ht){ 20 ht->table = NULL; 21 ht->size = 0; 22 ht->sizemask = 0; 23 ht->used = 0; 24 }
学了这么多年c语言了,malloc(sizeof(*d))我还是第一次看到。说到sizeof,我还要提一句,c99之后,sizeof是运行时确定的,c99还加入了动态数组这一概念。csdn上的回答是错的。
对字典进行紧缩处理,让 哈希表中的数/哈希表长度接近1:
1 int dictResize(dict *d){ 2 int minimal; (!dict_can_resize || dictIsRehashing(d)) return DICT_ERR; 5 6 minimal = d->ht[0].used; (minimal DICT_HT_INITIAL_SIZE) 9 minimal = DICT_HT_INITIAL_SIZE; dictExpand(d, minimal); 12 } dictIsRehashing(ht) ((ht)->rehashidx != -1) 15 #define DICT_HT_INITIAL_SIZE 4
当字典正在Rehash的时候不能进行Resize操作,初始时哈希表大小为4,哈希表大小一般都是2的幂次方。如果minimal是5,经过dictExpand后,哈希表大小变为8.
1 static unsigned long _dictNextPower(unsigned long size){ 2 unsigned long i = DICT_HT_INITIAL_SIZE; (size >= LONG_MAX) return LONG_MAX; 5 while(1) { 6 if (i >= size) 7 return i; 8 i *= 2; 9 } 10 } dictExpand(dict *d, unsigned long size){ unsigned long realsize = _dictNextPower(size); the size is invalid if it is smaller than the number of (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size) 20 return DICT_ERR; n.size = realsize; 24 n.sizemask = realsize-1; 25 n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*)); 26 n.used = 0; Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing (d->ht[0].table == NULL) { 31 d->ht[0] = n; 32 return DICT_OK; 33 } d->ht[1] = n; 37 d->rehashidx = 0; DICT_OK; 40 }
新建了一个哈希表n,size是扩展后的size,,ht[0].table 为空说明这是第一次初始化,不是扩展,直接赋值。ht[0].table 不为空,说明这是一次扩展,把n赋给ht[1],ReHash标志rehashix也被设为0.
上边这段不大好理解,先看后面的,一会返过来再研究dictExpand函数。
--------------------6月20日--------------------------
向字典中添加元素需要调用dictAdd函数:

Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

Les étapes pour construire une base de données MySQL incluent: 1. Créez une base de données et une table, 2. Insérer des données et 3. Conduisez des requêtes. Tout d'abord, utilisez les instructions CreateDatabase et CreateTable pour créer la base de données et la table, puis utilisez l'instruction InsertInto pour insérer les données, et enfin utilisez l'instruction SELECT pour interroger les données.

MySQL convient aux débutants car il est facile à utiliser et puissant. 1.MySQL est une base de données relationnelle et utilise SQL pour les opérations CRUD. 2. Il est simple à installer et nécessite la configuration du mot de passe de l'utilisateur racine. 3. Utilisez l'insertion, la mise à jour, la suppression et la sélection pour effectuer des opérations de données. 4. OrderBy, où et jointure peut être utilisé pour des requêtes complexes. 5. Le débogage nécessite de vérifier la syntaxe et d'utiliser Expliquez pour analyser la requête. 6. Les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, le choix du bon type de données et de bonnes habitudes de programmation.

MySQL convient aux débutants car: 1) facile à installer et à configurer, 2) Riches Ressources d'apprentissage, 3) Syntaxe SQL intuitive, 4) Prise en charge de l'outil puissant. Néanmoins, les débutants doivent surmonter des défis tels que la conception de la base de données, l'optimisation des requêtes, la gestion de la sécurité et la sauvegarde des données.

Oui, sqlisaprogrammingNanguages en matière de responsabilité de responsabilité.

Les attributs acides comprennent l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la durabilité, et sont la pierre angulaire de la conception de la base de données. 1. L'atomicité garantit que la transaction est complètement réussie ou complètement échouée. 2. La cohérence garantit que la base de données reste cohérente avant et après une transaction. 3. L'isolement garantit que les transactions n'interfèrent pas entre elles. 4. La persistance garantit que les données sont enregistrées en permanence après la soumission des transactions.

MySQL n'est pas seulement un système de gestion de base de données (SGBD) mais également étroitement lié aux langages de programmation. 1) En tant que SGBD, MySQL est utilisé pour stocker, organiser et récupérer des données et l'optimisation des index peut améliorer les performances de la requête. 2) La combinaison de SQL avec des langages de programmation, intégrés dans Python, en utilisant des outils ORM tels que SQLALCHEMY peut simplifier les opérations. 3) L'optimisation des performances comprend l'indexation, la requête, la mise en cache, la division des bibliothèques et des tableaux et la gestion des transactions.

MySQL utilise des commandes SQL pour gérer les données. 1. Les commandes de base incluent sélectionner, insérer, mettre à jour et supprimer. 2. L'utilisation avancée implique des fonctions de jointure, de sous-requête et d'agrégation. 3. Les erreurs courantes incluent les problèmes de syntaxe, de logique et de performances. 4. Les conseils d'optimisation incluent l'utilisation d'index, d'éviter la sélection * et l'utilisation de la limite.


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