前端爱好者的聚集地 javascript的对象就是一个哈希表，为了学习真正的数据结构，我们还是有必要自己重新实现一下。 基本概念 哈希表（hash table ）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数。 哈希表的构造方法 假设要存储的数据元素个数是n，设置一个长度为m(m > n)的连续存储单元，分别以每个数据元素的关键字Ki(0<=i<=n-1)为自变量，通过哈希函数hash(Ki)，把
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。
历史拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的；顾名思义，所谓历史拉链表，就是记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化的信息，拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同事也是处理缓慢变化数据的一种常见方式。
在有些情况下，为了保持历史的一些状态，需要用拉链表来做，这样做目的在可以保留所有状态的情况下可以节省空间。
在List场景，xs <*> ys表示从左侧xs中取出函数作用于右侧ys中的每一项，有两种实现方式：
本篇博客，博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
原文：Animating Single Div Art 翻译：nzbin 导读：学习工具的最好的方法就是尝试新技术，本文通过“单元素艺术”介绍了 CSS 变量的使用以及给单元素添加动画的几种方法。通过学习作者编写的复杂的“单元素”示例，相信你对 CSS 变量以及 CSS 动画会有一个深刻的认识。 如果你深入挖掘你的工具，你可以使用最基本的 HTML 做一些令人称奇的东西。我对 Lynn Fisher 以及其他人的“单元素艺术”（“Single Div Art”）印象深刻，所谓“单元素艺术”就是你可以使用一个
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法，它是一种映射关系，即给定一个元素，关键字是key，按照一个确定的散列函数计算出hash（key），把hash（key）作为关键字key对应的元素的存储地址，再进行数据元素的插入和检索操作。 散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
最近发现一本好书，读完感觉讲的非常好，首先安利给大家，国内第一本系统讲解数据血缘的书！点赞！
0x00 前言 过了半年时间，对数据仓库的理解又有了一些不同的认识，翻出来之前写的关于拉链表的内容，稍作修改重新发出来。本篇将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。 内容 全文由下面几个部分组成： 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。 举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表（因为现在 Hive 的大规模使用，我们会以 Hive 场景下的设计为例）。 分析一下拉链表的优缺点，并对前面的提到的一些内容进
虽然博客取消了文章页面评论，仅剩下留言板的评论，但张戈还是要尽力做到尽善尽美，将用户体验做到极致！在防止垃圾评论的同时，尽量让评论变得更加简单快捷。 于是就想到了很早之前就很眼馋的滑动解锁功能，可惜那
拉链表的优势我就不说了，具体请参考百度百科： 拉链表-百度百科 推荐一个比较详细的参考文章： 拉链表示例
（2）拉链法中的链表上的节点空间是动态申请的，更适合于创造表之前无法确定表长的情况
拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同时也是处理缓慢变化数据的一种常见方式。
通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的哈希值。这时候就产生了哈希冲突。
首先的说说拉链表到底是个什么东西，DB 一般听到一种表，可能会联想到某种物理方面的技术，如临时表， template table , 继承表，等等， 今天的拉链表本身不是一项物理技术，而是一种逻辑技术。通过某种设计，来达到某些目的的，人为的方法。
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，即是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。传统数据仓库一般采用拉链的方式保留主数据（例如客户信息）的变化数据，采用这种设计方式的主要原因是减少数据冗余。这个需求在Hadoop中主要是有以下两种实现方式选择：
在上一节简单介绍了拉链表，本节主要讲解如何通过binlog采集MySQL的数据并且按月分区的方式实现拉链表。
4.3.1.8.1.1 拉链表回顾 拉链表就是之前我们讲过的SCD2，它的优点是即满足了反应数据的历史状态，又能在最大程度上节省存储。 拉链表的实现需要在原始字段基础上增加两个新字段： start_time(表示该条记录的生命周期开始时间——周期快照时的状态) end_time(该条记录的生命周期结束时间)
拉链表(存放用户历史信息) 拉链表不是分区表:多了两个字段start_date,end_date
看了ConcurrentHashMap的实现, 使用的是拉链法. 虽然我们不希望发生冲突，但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度，而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发 生。另外，当关键字的实际取值大于哈希表的长度时，而且表中已装满了记录，如果插入一个新记录，不仅发生冲突，而且还会发生溢出。因此，处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题。 1、开放定址法 用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查
今天邀请好友分享的主题四个字：数据思维，听上去可能有点扯淡，总觉得还不如多学一行SQL优化啥的，但细品非常重要，将借助滴滴的实际业务做分享，以下是全文内容。
拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的；顾名思义，所谓拉链表，就是记录历史。记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化的信息。
我们把list当做列向量来看就很好理解了，zip就是拉链，把一件挂着的衣服拉起来。这就是zip的功能。所以
记录每天的所有的最新状态的数据，有无变化都要上报，每次往全量表里面写数据都会覆盖之前的数据
某些表（如用户表）中的数据每日既有可能新增，也有可能修改，但修改频率并不高，属于缓慢变化维度，此处采用拉链表存储（用户维度）数据。
假设hash表的大小为9（即有9个槽），现在要把一串数据存到表里：5,28,19,15,20,33,12,17,10
来源：菜鸟数据之旅 本文约2100字，建议阅读5分钟 维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。 一、 维度表是什么 维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。它通常用于构建数据仓库、数据集市等决策支持系统，以便进行多维数据分析和报告。 在数据仓库中，维度表是与事实表相对应的表。维度表是维度建模的基础和灵魂。事实表紧紧围绕业务过程进行设计，事实表存储度量数据，如销售额、数量、收入等，而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计，维度表存储描述度
一、ISUX WalkBag 一手包扮 在21世纪，当支付变得越来越便利，钱包的功能好像渐渐被手机支付所取代。便捷的出门方式也成为当代年轻人的习惯与方式，为此ISUX此次联手韩国设计师一起设计出品了这款WALKBAG。将需求与实用性相结合，以一种更便利的形式出现。 二、产品概述 ISUX首次推出“WalkBag一手包办”以经典不出错的黑色为主题，比起钱包来说虽然少了几份精致感却多了几份随意~对于大多人来说这恰到好处的容量已经是不可忽视的优点了!材质方面采用网兜，牛津纺材质为主材料 黑白相间的挂绳来点
基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈 希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不 冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。
数据结构不可变，所以对其进行增、删、改等操作的结果只能是重新创建一份新的数据结构，例如：
一、哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
微信实验平台主要提供微信内部各个业务场景（视频号、直播、搜一搜、公众号等）下的各类实验场景的支持，有 AB 实验、MAB 实验、BO 实验、Interleaving 实验、客户端实验、社交网络实验、双边实验等。
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今天给大家分享一个面试中经常会被问到的拉链表，我在上篇文章中提出来一个需求如果不知道的请去→数仓缓慢变化维深层讲解查看，好，废话不多说我们直接开始。提出的问题会在末尾讲解。
2、表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等；
对比太过朴素的 Hive，兼容性不足的 THive，Iceberg 湖格式带来了极致的灵活性，给我们业务实现方案带来了新的优雅的解决思路。当前实验平台增量存储预算都已经收敛在 Iceberg 库上(20PB+)，会逐步迁移“年久失修”的 THive，全面拥抱湖仓格式。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
在我们的生活中，拉链常常被忽视，但是它的重要性却无可取代，一开一合间，拉链的作用超乎想象。经过多年发展，我国已经成为全球拉链产量最大的国家，但不论是拉链生产还是拉链配套的拉链机械，仍然处于产业链的中低端，技术含量低，而利润薄弱。
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