这里所说的数据结构是针对 redis 内部存储 key-value 的,其他诸如 redis 配置相关的数据结构,不在此篇讨论范围。 一览 redis 数据结构 dict ,哈希表,redis 所有的 key-value 都存储在里面。 // 哈希表(字典)数据结构,redis 的所有键值对都会存储在这
这里所说的数据结构是针对 redis 内部存储 key-value 的,其他诸如 redis 配置相关的数据结构,不在此篇讨论范围。
一览 redis 数据结构
dict,哈希表,redis 所有的 key-value 都存储在里面。
// 哈希表(字典)数据结构,redis 的所有键值对都会存储在这里。其中包含两个哈希表。 typedef struct dict { // 哈希表的类型,包括哈希函数,比较函数,键值的内存释放函数 dictType *type; // 存储一些额外的数据 void *privdata; // 两个哈希表 dictht ht[2]; // 哈希表重置下标,指定的是哈希数组的数组下标 int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ // 绑定到哈希表的迭代器个数 int iterators; /* number of iterators currently running */ } dict;
redisObject,任何 value 都会被包装成一个 redisObject,redisObject 能指定 value 的类型,编码方式等数据属性。
typedef struct redisObject { // 刚刚好 32 bits // 对象的类型,字符串/列表/集合/哈希表 unsigned type:4; // 未使用的两个位 unsigned notused:2; /* Not used */ // 编码的方式,redis 为了节省空间,提供多种方式来保存一个数据 // 譬如:“123456789” 会被存储为整数 123456789 unsigned encoding:4; // 当内存紧张,淘汰数据的时候用到 unsigned lru:22; /* lru time (relative to server.lruclock) */ // 引用计数 int refcount; // 数据指针 void *ptr; } robj;
zset,是一个跳表,插入删除速度非常快。
typedef struct zset { // 哈希表 dict *dict; // 跳表 zskiplist *zsl; } zset;
adlist,普通的双链表。
typedef struct list { // 头指针 listNode *head; // 尾指针 listNode *tail; // 数据拷贝函数指针 void *(*dup)(void *ptr); // 析构函数指针 void (*free)(void *ptr); // 数据比较指针 int (*match)(void *ptr, void *key); // 链表长度 unsigned long len; } list;
ziplist,是一个压缩的双链表,实现了针对 CPU cache 的优化。ziplist 实际上一个字符串,通过一系列的算法来实现压缩双链表。
intset,整数集合。
typedef struct intset { // 每个整数的类型 uint32_t encoding; // intset 长度 uint32_t length; // 整数数组 int8_t contents[]; } intset;
sds,字符串数据结构,因为经常涉及字符串的操作,redis 做了特殊的实现,文档中将其称为 Hacking String.
typedef char *sds;
zipmap,已经被废弃,我不会讨论这个数据结构。
redis 命令和相关的数据结构
以添加数据的一类命令 SET,HSET,LPUSH,SADD,ZADD 为例,分别看看哪个命令底层用了哪些数据结构。
SET 命令底层所使用的即为 sds,或者整型数据类型 int,long long 等,或者浮点型 float,double。不同的情况所使用的数据类不同,SET 底层所使用的数据类型是最为简单的。
HSET 命令底层所使用的即为压缩双链表 ziplist,而非哈希表 dict。
LPUSH 命令底层所使用的即为压缩双链表 ziplist。
SADD 命令情况较为特殊,SADD 所面向的是一个集合(set)。如果往集合总添加的数据都是整数,会采用整数集合 intset;如果集合中的数据有一个不为整数,会采用哈希表 dict。因此,会一个特殊的情况,假使前 N个数据都为整数,第 N+1个数据为非整数,如字符串,那么数据结构会从 intset 转换为 dict。
ZADD 也较为特殊,SADD 所面向的是一个有序集合(sorted set)。ZADD 底层数据结构可以采用跳表 skiplist 和哈希表 dict 的结合;也可以采用 ziplist。具体选用哪种需要看 server.zset_max_ziplist_entries 和 server.zset_max_ziplist_value 两个配置变量的设置。前者掺合 dict 是为了能快速查找某个成员是否存在于跳表中。有序集一个较为普遍的应用是排行榜。
我将在接下来的系列文章中一一讲解每一个数据结构,以及选用相应数据结构的目的。
捣乱 2014-6-9
http://daoluan.net
原文地址:redis 数据结构综述, 感谢原作者分享。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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