Redis 是一个很强大的内存数据库，而依据我学习 Redis 的经验，网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理，Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景，这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆，一年前，我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈，要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
以上所有的结构都可以采用redisObject来表示，redisObject中，type表示的是属于哪种数据类型，encoding表示底层实现的该数据类型的数据结构。
不知道你有没有这种感觉，那些所谓的数据结构和算法，在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到，可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
有一个功能，按照算法得出的权重值，分页展示一批列表数据，权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。反之，若参加排序的记录数量很大，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。
一个系统中的不同层之间的访问速度不一样，所以我们才需要缓存，这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中，以加快它们的访问速度。
聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？ 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
今天是中秋节放假前的最后一天，今天给大家带来假期前的最后一篇技术文，这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
参考资料:https://mp.weixin.qq.com/s/bjKSM7l8upeFcaxNlYmSyA
2. 提供丰富多样的数据类型：string、 hash、 list、set、 sorted set
两个月没更新原创了，实在惭愧。没有借口，就是因为自己懒了。最近看了「刻意学习」，这本书谈的是学习与行动的关系，书中提到了「持续行动」 这个概念，意思就是：我们要去实实在在地去做一些事情，而且是每天都做，才能称之为「持续行动」。看完这本书以后，我意识到我必须要做些什么，那就是写作。
变量:存储数据的容器，我们可以通过变量来操作数据 我们在创建变量时会在内存中开辟一个空间，可以存储不同类型的数据。
内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区
介绍完基本的线性表排序算法后，今天我们来介绍一种常见的线性表查找算法 —— 二分查找。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会，就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式，本周由我负责组织和分享，这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
clickhouse 相对于mysql，除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外，而其他的clickhouse的优化空间还是很大的，对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
在现代数据库系统中，MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法，为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
银行的面试跟互联网公司的面试还是有区别。银行除了技术面试之外，还会有结构化面试、无领导讨论的面试问题，这类形式主要是考察同学们的软实力，以及解决问题的思路。
线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。
Extra的 Using filesort 表示需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存（sort_buffer）用于排序。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸（请允许我使用一下夸张的修辞手法），打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚，在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写《吊打面试官》系列，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360°的反击，吊打问你的面试官，让一同面试的同僚铩羽而归，疯狂收割大厂offer！
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
我经常使用的数据库是 MySQL，它是一个开源的关系型数据库管理系统，现在隶属于 Oracle 旗下。
今天来讲讲 MySQL 索引的相关问题，谈到索引，其实算是有个非常有深度的问题，本人才疏学浅，能力有限，理解不当之处，请各位大佬批评指正！不胜感激；
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
常见的数据结构中, 哈希表和二叉平衡树的查找效率分别是O(1)和O(logn), 是效率最快的两个, MySQL也毫不意外的使用了这两种数据结构来做索引。 MySQL索引的数据结构有两种选择, B+Tree 和 Hash。
今天遇到一个问题，早上对MySQL进行限制IP访问的操作，限制其只能通过 192.168.137.% 这个网段进行访问。没想到马上就出问题了，加拿大网站购卡提交不了订单了。后来查证下来发现日志里，有数据库的报错。
If you can change your mind, you can change your life.
这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。
在以上的图上可以看出Redis是使用redisObject的对象来表示所有的key和value的，数据类型包括:String,Hash,List,Set,Sort Set编码的方式有Row,int,ht,zipmap,linkedlist,ziplist,intset方式，只有打开了 Redis 的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录，然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
尊嘟假嘟？果然评论区抱着怀疑态度的牛友发问了：“两三个月实习顶多存两三万吧 ？武理奖学金十几万？”于是赛文回复到：“还有学校补贴和导师横向，实习了半年多，存了五六万吧。”
虽然到了 12 月，看似秋招结束了，其实还没有，还有很多公司在进行补录的环节，认识到一些同学在这个月被捞起来重新面试了，而且推进的流程都很快，基本上 2 周左右就速通 offer 了，不少同学在这个时间点“捡漏”到了大厂 offer。
可以看到，内存表 t1 的返回结果里面 0 在最后一行，而 InnoDB 表 t2 的返回结果里 0 在第一行。
①、Collection 接口：最基本的集合框架表示方式，提供了添加、删除、清空等基本操作，它主要有三个子接口：
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