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。

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).