查找速度快：字典内部使用哈希表实现，因此在查找、插入、删除键值对时非常高效，时间复杂度接近 O(1)。...哈希表的特性使得字典在处理查找、插入和删除操作时，能够在平均时间复杂度为 O(1) 的情况下完成。这一性能极大地提升了字典在处理大量数据时的表现。...重新哈希的步骤如下： 创建一个新的、更大的哈希表。 遍历旧哈希表中的所有键值对，重新计算它们的哈希值，并将它们插入到新的哈希表中。 丢弃旧的哈希表。...扩展操作有如下步骤： 创建一个新的哈希表，大小是原表的两倍。 将原有的键值对重新哈希并插入新表中。这意味着每个键的哈希值会被重新计算并存储在新的槽位中。...在 Python 3.7 及更高版本中，字典本身已经保证了插入顺序，因此 OrderedDict 的使用场景有所减少，但它仍然在某些特殊情况下有用。
线性表中的线性，来源于每个元素的上下文环境是顺序衔接的，即除首元素之外，表中每个元素仅有一个前驱元素；除末尾元素之外，每个元素都仅有一个后继元素。所以称之为线性表。...涉及到空闲内存单元的量和更替存储区的频度问题。...对于容量n，表从0到n的整个增长过程，执行尾端插入，存储区每次更新加倍，元素复制次数也是O（n），插入操作的平均时间变成了O（1）。比前者具有优势。但实际上也是以空间换时间。...综上，python的list采用的是连续存储的分离式结构的动态顺序表，且插入和删除要求保序。使用时，一定要考虑尾端插入和定位插入的效率差异。...在一个Python的程序中，所有位于这个范围内的整数使用的是同一个对象。
for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} a 结果： {'d', 'r'} set集合的常用内置方法 方法 描述 add() 将元素 x 添加到集合 s 中...symmetric_difference_update() 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。...相比于列表和元组，字典和集合性能较高，查找、添加和删除操作都能在常数时间复杂度内完成。集合不支持索引操作，因为它的本质是一个哈希表，而字典支持对指定键的索引操作。...上图中哈希表的大小为 10，在元素 x 插入哈希表之前，已经 6 个元素插入到哈希表中。x 经过 Hash 算法计算出插入位置为下标 7 ，但是这个位置已经有数据了，所以就产生了冲突。...于是就顺序地往后一个一个找，遍历到尾部都没有找到空闲的位置，再从表头开始找，直到找到空闲位置 2，于是将其插入到这个位置。
cur.close() 关闭游标 conn.commit() 方法在提交事物，在向数据库插入一条数据时必须要有这个方法，否则数据不会被真正的插入。...scroll(0,'absolute') 方法可以将游标定位到表中的第一条数据。 fetchmany()方法可以获得多条数据，但需要指定数据的条数，通过一个for循环就可以把多条数据打印出。...： 1.在程序创建连接的时候，可以从一个空闲的连接中获取，不需要重新初始化连接，提升获取连接的速度； 2.关闭连接的时候，把连接放回连接池，而不是真正的关闭，所以可以减少频繁地打开和关闭连接； 所谓索引的就是具有...在频繁查找使用的数据进行创建索引；通过设置得索引去查找速度较快。...alter table s1 add primary key(id);#添加主键索引 create index name on s1(id,name);#添加联合普通索引 注：在创表的时候创建只能写在后面单写
当开启 API 网关仪表板时，为您的网站创建一个新的API。然后，单击操作创建资源在API 中创建一个新的URL 路径。...创建资源后，将GET、 PUT 和DELETE 方法添加到其中。 API 现在看起来是这样的: ? 每个方法将执行相应的AWS Lambda 函数。...在创建函数之后，它们可以映射到相应的API 端点。 ---- ---- 要使API 调用 Lambda 函数，请单击一个API 方法，然后进入集成请求。...总体数据流是以下方式工作的: 设备向 AWS IoT 发送小量数据(每5秒) , 物联网将数据存储到 DynamoDB 表中* Lambda函数每分钟和每小时被触发去做数据分析并将结果存储回 DynamoDB...另外，通过亚马逊的免费版，可以免费获得少量的资源 由于每个选定组件的性质，高度可扩展且可以从AWS中获取 启动只需的最基本知识，只需要定义规则和用一种非常流行的语言编写逻辑: JavaScript，Python
然后，我尝试了以下方法——为每个测试重新创建数据： 将所有包含X的行更新为Y 更新包含X行中的9行，提交，更新最后一个X行 更新包含X行中的9行，提交，删除100个“备用”行，提交，更新最后一个X行 在前两种情况下...当我dump表的前几个块时，我发现每块中的最后7或8行没有被压缩，块中的空闲空间实际上大于pctfree指示的10%，它并未有我们想象的那样压缩那么多。...但是你可能在尝试压缩和分析大量数据之后才能看到。不幸的是，我看到很多应用程序，每个表都有一个名字像last_updated_by的列，这个列很重复，但很可能随时间而改变。...如果您要使用OLTP压缩，则需要针对每个表找出合适的pctfree值，从而将行迁移保持在可接受的水平。...但是，由于OLTP压缩确实允许在普通插入时触发压缩，所以可以使用分区表来制定策略，使用OLTP压缩和较大的pctfree设置来“新建”分区，然后使用基本压缩重新构建较旧的分区。
最简单的就是 3.1.1 线性探测（Linear Probing） 当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置...案例 黄块 空闲位置 橙块 已存储数据 散列表的大小10，在元素x插入散列表之前，已有6个元素在散列表。 x经过Hash算法后，被hash到下标7处，但该位置已有数据，所以hash冲突。...散列表中，每个“桶（bucket）”或“槽（slot）”对应一条链表：散列值相同的元素放到相同槽位对应的链表。 插入时，只需通过hash函数计算对应槽位，将其插入到对应链表，时间复杂度O(1)。...因为哈希表的大小变了，数据的存储位置也变了，需通过hash函数重新计算每个数据的存储位置。 原来hash表的21存储在0位，迁移新hash表后存储在7位。...当有新数据插入，将新数据插入新hash表中，并从老原hash表拿出一个数据放入新hash表。 每次插入一个数据到散列表，重复上面过程。
最简单的就是 3.1.1 线性探测（Linear Probing） 当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置...案例 黄块 空闲位置 橙块 已存储数据 散列表的大小10，在元素x插入散列表之前，已有6个元素在散列表。...x经过Hash算法后，被hash到下标7处，但该位置已有数据，所以hash冲突。 顺序再往后一个个找，看有无空闲位置，遍历到尾部都没有空闲位置，就再从表头开始找，直到找到空闲位置2插入。...因为哈希表的大小变了，数据的存储位置也变了，需通过hash函数重新计算每个数据的存储位置。 原来hash表的21存储在0位，迁移新hash表后存储在7位。...当有新数据插入，将新数据插入新hash表中，并从老原hash表拿出一个数据放入新hash表。 每次插入一个数据到散列表，重复上面过程。
当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，如果遍历到尾部都没有找到空闲的位置，那么我们就再从表头开始找，直到找到为止...如果遍历到数组中的空闲位置还没有找到，就说明要查找的元素并没有在散列表中。 对于删除操作稍微有些特别，不能单纯地把要删除的元素设置为空。...当插入的时候，我们只需要通过散列函数计算出对应的散列槽位，将其插入到对应链表中即可。 1.3.3 负载因子与rehash 我们可以使用负载因子来衡量散列表的“健康状况”。...当有新数据要插入时，将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，都重复上面的过程。...3、在 rehash 进行期间， 每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时， 程序除了执行指定的操作以外， 还会顺带将 ht0 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht1
哈希表(Hash tables) 在Python中，字典是通过哈希表实现的。也就是说，字典是一个数组，而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。...可以看出，Python的哈希函数在键彼此连续的时候表现得很理想，这主要是考虑到通常情况下处理的都是这类形式的数据。然而，一旦我们添加了键'z'就会出现冲突，因为这个键值并不毗邻其他键，且相距较远。...在上述键'z'冲突的例子中，索引 3 在数组中已经被占用了，因而需要探寻一个当前未被使用的索引。增加和搜寻键/值对需要的时间均为 O(1)。...以下就是我们目前所得到的： 8个槽中的6个已被使用，使用量已经超过了总容量的2/3，因而，dictresize()函数将会被调用，用以分配一个长度更大的数组，同时将旧表中的条目复制到新的表中。...这就是长度调整的过程：分配一个长度为 32 的新表，然后用新的掩码，也就是 31 ，将旧表中的条目插入到新表。最终得到的结果如下： 删除项 删除条目时将调用PyDict_DelItem()函数。
如果遍历到数组中空闲的位置，或者回到最初得到的散列值处，则说明要查找的元素并没有在散列表中。 删除元素的过程比较特殊。...链表法 链表法中，散列值相同的元素都会插入到相同的链表中。如图所示，每个 slot 对应一个链表，这个链表中的元素的散列值都是一样的。 ?...在散列表中用装载因为这一概念来表示空位的多少，计算公式为 散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度。装载因子越大说明空闲位置越少，冲突越多，散列表的性能会下降。...在插入 n 个数据之后，要想在插入一个数据的时候，时间复杂度为 O(n)，得最终时间复杂度为 O(1)。同样，均摊情况下，时间复杂度接近最好情况，即 O(1)。...当有新数据插入的时候，我们将新数据插入到新的散列表中，然后从老的散列表中取出一个数据插入到新的散列表中。之后，每次插入一个数据时，都重复上述的过程。
重新探测一个空闲位置的方法有好几个，这里以线性探测举例 当往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。...已经有6个元素插入到散列表中。...于是就顺序地往后一个一个找，看有没有空闲的位置，遍历到尾部都没有找到空闲的位置，于是再从表头开始找，直到找到空闲位置2，于是将其插入到这个位置 在散列表中查找元素的过程类似插入过程。...，当散列表中插入的数据越来越多时，散列冲突发生的可能性就会越来越大，空闲位置会越来越少，线性探测的时间就会越来越久。...] 当插入的时候，只需要通过散列函数计算出对应的散列槽位，将其插入到对应链表中即可，所以插入的时间复杂度是O(1)。
在 标准模板库 的帮助下，哈希表是 易于使用的 。大多数常见语言（如 Java，C ++ 和 Python）都支持哈希集合和哈希映射。 # 散列函数 散列函数，顾名思义，它是一个函数。...更确切地说， 当我们插入一个新的键时，哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中，并将该键存储在相应的桶中； 当我们想要搜索一个键时，哈希表将使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。...线性探测（Linear Probing）：当我们往哈希表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。...当哈希表中插入的数据越来越多时，散列冲突发生的可能性就会越来越大，空闲位置会越来越少，线性探测的时间就会越来越久。极端情况下，我们可能需要探测整个哈希表，所以最坏情况下的时间复杂度为 O (n)。...当插入的时候，我们只需要通过散列函数计算出对应的散列槽位，将其插入到对应链表中即可，所以插入的时间复杂度是 O (1)。
当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。...这里面黄色的色块表示空闲位置，橙色的色块表示已经存储了数据。 从图中可以看出，散列表的大小为 10，在元素 x 插入散列表之前，已经 6 个元素插入到散列表中。...于是我们就顺序地往后一个一个找，看有没有空闲的位置，遍历到尾部都没有找到空闲的位置，于是我们再从表头开始找，直到找到空闲位置 2，于是将其插入到这个位置。 在散列表中查找元素的过程有点儿类似插入过程。...如果遍历到数组中的空闲位置，还没有找到，就说明要查找的元素并没有在散列表中。 散列表跟数组一样，不仅支持插入、查找操作，还支持删除操作。对于使用线性探测法解决冲突的散列表，删除操作稍微有些特别。...当插入的时候，我们只需要通过散列函数计算出对应的散列槽位，将其插入到对应链表中即可，所以插入的时间复杂度是 O(1)。
而选择完之后呢，每个进程可能用的时间长短不一样，有的进程先结束，有的进程后结束，这个时候，有可能先结束的会留出一些空间，后面一个在分配的时候又会再去找，这个过程的执行就会在这过程中留下一些碎片，这些碎片对于我们后续的内存分配是有一定影响的...(&free_list, &(p->page_link));//插入空闲页的链表里面，初始化完每个空闲页后，将其要插入到链表每次都插入到节点前面，因为是按地址排序 } 接着是 default_alloc_memmap...空闲空间在分配完要求数量的物理页之后可能会有剩余，那么需要将剩余的部分作为新的空闲空间插入到原空间位置（这样才能保证空闲表中空闲空间地址递增） 实现过程如下： // 分配n个页块 * 设计思路: 分配空间的函数中进行了如下修改...在上面的 First Fit 算法中，有两个地方需要 时间复杂度：链表查找和有序链表插入。对于其中的有序链表插入，在特殊情况下是可以优化的。...在 32 位操作系统中，最大页数不会超过 4GB/4KB=1M，所有使用一个 32 位整数即可表示每个节点的信息。
通过hashCode来算出指定数组的索引可以快速定位到要找的对象在数组中的位置，之后再遍历链表找到对应值，理想情况下时间复杂度为O(1)，并且不同对象可以拥有相同的hashCode（hash碰撞）。...，都会将数据添加到链表的尾部，所以，在前四个操作完成之后，链表中的数据是下面这样： ?...散列冲突 1.开放寻址法 线性探测 我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。...ThreadLocalMap 是通过线性探测的开放寻址法来解决冲突 散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度 装载因子越大，说明空闲位置越少，冲突越多，散列表的性能会下降。...当有新数据要插入时，我们将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，我们都重复上面的过程。
max-idle：这个参数表示连接池中允许的最大空闲连接数。在连接池中，如果某个连接长时间没有被使用，会被判定为空闲连接。这个参数限制了空闲连接的数量，以控制连接池的大小。...，表示插入后立即刷新，使写入操作立即生效 // 使用 RestHighLevelClient 执行插入请求，返回 IndexResponse 对象 // 将 IndexRequest 添加到 BulkProcessor...这意味着 user1 的所有数据都存储在一个分区中，user2 的数据存储在另一个分区中。 在每个分区内，数据按照 logTime 进行排序。...在实际使用中，Swagger 会根据这些注解自动生成 API 文档，开发人员和 API 使用者可以根据文档了解如何正确地使用 API。...例如，在这里可以添加一些权限验证、日志记录、请求参数的验证等操作。 在 postHandle 方法中，你可以执行在请求处理之后、视图渲染之前的操作。
当然，为了安全，会有API的审核机制。 实时监控 能统计每个客户端对每个API每分钟的调用总量、成功量、失败量、平均耗时，能以分钟为单位查看指定时间段内的数据曲线，并且能对比历史数据。...rowkey是有序的，因为要根据维度和时间段查询，这样会形成HBase Region热点，导致写入比较集中，但是没有性能问题，因为每个维度每隔1分钟定时插入，平均每秒的插入很少。...但是还有以下问题： 数据同步 快的原来的数据库分为前台库和后台库，前台库给应用系统使用，后台库只供后台使用。不管前台应用有多少库，后台库只有一个，那么前台的多个库多个表如何对应到后台的单库单表？...实时数据中心的二级索引是在客户端负责插入的，并没有使用Coprocessor，主要原因是Coprocessor不容易实现索引的批量插入，而批量插入，实践证明，是提升HBase插入性能非常有效的手段。...二级索引的应用其实还有些条件，如下： 排序 在HBase中，只有一种排序，就是按Rowkey排序，因此，在建立索引的时候，实际上就定死了将来查询结果的排序。
转载~ 一、数据文件的组成 innodb数据逻辑存储形式为表空间,而每一个独立表空间都会有一个.ibd数据文件,ibd文件从大到小组成： 一个ibd数据文件-->Segment（段）-->Extent（...0x05） PAGE_N_DIRECTION 一个方向连续插入记录的数量。...PAGE_LEVEL 当前页在索引树中的位置，0x00代表叶节点。 PAGE_INDEX_ID 当前页属于哪个索引ID。...2.3 Infimun+Supremum Records 在InnoDB存储引擎中，每个数据页中有两个虚拟的行记录，用来限定记录的边界。 Infimum记录是比该页中任何主键值都要小的值。...由于二叉查找的时间复杂度很低，同时内存中的查找很快，因此通常我们忽略了这部分查找所用的时间。 所以在一个数据页中查找指定主键值的记录的过程分为两步： 通过二分法确定该记录所在的槽。
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