功能 set 设置指定位或所有位 reset 清空指定位或所有位 flip 反转指定位或所有位 test 获取指定位的状态 count 获取被设置位的个数 size 获取可以容纳的位的个数 any 如果有任何一个位被设置则返回...无法确认元素是否真正在布隆过滤器中 存在计数回绕 如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度： 如果一个数据要映射多个位置，如果布隆过滤器较小，则会导致数据马上全部映射满，此时无论进行什么操作...给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中 这里的数据要求40亿个不重复的无符号整数，使用位图用一个位来表示一个整数，将所有的数据映射到位图上，当进行查询时，只要位图的对应位置为1，则说明该数据在这...给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集 方法1：将文件1的整数全部映射到位图中，接着从文件2中读取数据，并在位图中查询该数据，如果数据存在，则说明该数据是交集之一...精确算法：如果要精确的进行查找，那就必须得将数据放入内存中，但是由于数据过大我们可以将数据存入到服务器中，先使用布隆过滤器进行处理，如果对应映射不存在，那么久一定不是交集，如果对应映射存在那么就到服务器中进行二次查询
避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能。 如同一开始的业务场景。如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。...如果数据不存在，缓存时间可以设置相对较短，防止因为主从同步等问题，导致问题被放大。 这个流程中存在薄弱的问题是，当用户量太大时，我们会缓存大量数据空数据，并且一旦来一波冷用户，会造成雪崩效应。...这样相当把redis当作数据库的索引，只要查询redis，就可以知道是否数据存在。 redis中不存在就可以直接返回结果。 如果存在就按照上面提到一般业务缓存流程处理。...一般来说，对于1％的误报概率，每个元素少于10比特，与集合中的元素的大小或数量无关。 查询过程变慢，hash函数增多，导致每次匹配过程，需要查找多个位（hash个数）来确认是否存在。...如果确实发生，则增量和减量操作必须将存储区设置为最大可能值，以便保留BloomFilter的属性。 计数器的大小通常为3或4位。因此，计算布隆过滤器的空间比静态布隆过滤器多3到4倍。
一个特定的查询有很多变体: •getBy:返回查询的第一个匹配节点，如果没有匹配的元素或找到多个匹配，则抛出一个错误。...•getAllBy:返回一个查询中所有匹配节点的数组，如果没有匹配的元素，则抛出一个错误。•queryBy:返回查询的第一个匹配节点，如果没有匹配的元素，则返回null。...这对于断言不存在的元素非常有用。•queryAllBy:返回一个查询的所有匹配节点的数组，如果没有匹配的元素，则返回一个空数组([])。...它只是一个由 React Redux 处理的基本计数器组件。 现在，让我们来编写单元测试。...让我们编写单元测试来检查它是否按预期运行。
使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。...如果数据不存在，缓存时间可以设置相对较短，防止因为主从同步等问题，导致问题被放大。 这个流程中存在薄弱的问题是，当用户量太大时，我们会缓存大量数据空数据，并且一旦来一波冷用户，会造成雪崩效应。...from=pc] 我们将数据库里面中命中的用户放在redis的set类型中，设置不过期。这样相当把redis当作数据库的索引，只要查询redis，就可以知道是否数据存在。...一般来说，对于1％的误报概率，每个元素少于10比特，与集合中的元素的大小或数量无关。查询过程变慢，hash函数增多，导致每次匹配过程，需要查找多个位（hash个数）来确认是否存在。...如果由计数器值表示的总和不能由查询元素的相应变量增量组成，则可以将否定答案返回给查询。
基础讨论 我们将探讨时间线和文件组的基础知识，以及写入端如何协同利用它们来执行读取和写入操作。这篇文章旨在构建用于执行读写的算法的逻辑心智模型。...写入端决定对主键执行操作并获取时间戳。 2. 立即追加请求。写入端将请求的即时写入时间线。 3. 键查找。写入端对键执行查找： • 查看键是否存在（用于将更新插入标记为插入或更新）。...• 扫描时间线，查找与目标文件 ID 接触且时间戳为 的已完成时刻。如果该集为非空，则编写器将从该集中选择具有最高时间戳的瞬间作为合并目标文件切片。如果该集为空，请转到下一步。...• 检查合并目标文件切片的时间戳是否低于编写器自己的操作时间戳。可以找到要合并的文件切片，该文件片的时间戳高于编写器自己的操作时间戳（由于并发编写器），如果是这样，写入端现在应该中止。...扫描时间轴，查找与目标文件组接触的任何已完成时刻，其操作时间戳>合并目标文件切片时间戳（而不是合并提交时间戳）。 3. 如果存在这样的瞬间，则意味着另一个写入端提交了冲突的文件切片。
把类加载阶段的“通过一个类的全限定名来获取描述此类的二进制字节流”这个动作交给虚拟机之外的类加载器来完成。...运行时生成的class才有final、abstract的说法。 注解是否可以继承？ 我们知道在编写自定义注解时，可以通过指定@Inherited注解，指明自定义注解是否可以被继承。...新生代和老年代的存在主要用于垃圾回收机制，其中主要针对的是新生代，因为对象首先分配在eden区，在新生代回收后，如果对象还存活，则进入s0或s1区，之后每经过一次新生代回收，如果对象存活则它的年龄就加1...，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字；如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多...B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果 命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点。
Java进程实际运行的内存空间 JVM内存模型-jdk8 程序计数器： 当前线程所执行的字节码行号指示器（逻辑） 改变计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令 和线程是一对一的关系，即线程私有 对Java...方法计数，如果是Native方法，则计数器的值为Undefined 不会发生内存泄漏 Java虚拟机栈 Java方法执行的内存模型 包含多个栈帧 局部变量表和操作数栈： 局部变量表：包含操作方法执行过程中的所有变量...不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询 一次返回的数量不可控，只能是大概count参数 第一条数据就是游标，第二条数据就是查找到的结果集，下一次迭代通过该游标进行继续迭代，通过该方式可能获取倒重复的数据...容错：当部分节点（Redis节点）宕机的时候，客户端可以获取锁和释放锁 SETNX key value:如果键不存在，则创建并赋值，时间复杂度为 O(1)，返回值：设置成功，返回1；设置失败，返回0...在Liunx中如何让查找指定文件？
每列存储某种类型的数据（整数、字符串、日期……）。虽然存储和可视化数据很棒，但当您需要寻找特定值时，它就很糟糕了。例如，如果您想查找在 UK 工作的所有人员，则必须查看每一行以查找该行是否属于 UK。...解析器使用数据库的元数据来检查：如果表存在如果表的字段存在如果字段类型的操作**是可能的**（例如，您不能将整数与字符串进行比较，则不能对整数使用 substring() 函数）然后它会检查您是否有权读取...然后，这个重写的查询被发送到查询优化器，乐趣开始了！统计数据在我们了解数据库如何优化查询之前，我们需要先谈谈统计数据，因为没有它们 ，数据库是愚蠢的。...数据检索是数据库中最慢的操作，因此数据管理器需要足够智能以获取数据并将数据保存在内存缓冲区中。在这一部分中，我们将看到关系数据库如何处理这两个问题。...如果图中存在循环，则存在死锁。由于检查循环的成本很高（因为所有锁的图都很大），所以经常使用一种更简单的方法：使用timeout。如果在此超时时间内没有给出锁，则事务进入死锁状态。
我只看到过一个暂时的情况：在高强度的添加/删除工作负载下，其他线程的执行查询操作时可能存在查找成功，但返回值是~0的情况，这种场景还是很容易存在的。...没有什么可以阻止更新程序更改读者当前正在查看的数据，甚至可以立即删除hash数据。此处是否可以正确工作的判定方法是我们是否可以对查找和更新操作的相对性能进行假设。...在查找的早期检查锁定可确保当前没有正在进行的更新。如果查找比更新快，那么可能存在一种情况就是bihash数据被清空掉。...请注意，检查键和获取值不是原子的，因此如果我们在中间被抢占，结果可能是假的。...无论线程如何安排，我都希望拥有强大的功能。是否可以使用 vpp 基准测试实验室来评估所提议解决方案的性能影响？ 最后，我想重新讨论读者锁定提案。我们的想法是我们不会在读取器路径中引入任何原子操作。
如果我们想同时设置两个静态字段，事情就变得不那么优雅。...调用initializeTranslator()是一个额外的步骤，要么在创建类之后，在类之外执行。或者通过一个变通方法来执行（A行）。...这是在创建所有静态字段之后的最后一步。我们再次使用一个变通方法（A行），静态块会更优雅。...这是一个很小的功能，不会与其他功能竞争。我们已经可以通过 static _ = ... 的字段来运行静态代码。静态块意味着这种变通方法不再需要了。...---- 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
本文将探讨如何在 Hive 中使用 EXISTS 和 IN 子句进行数据查询，这两种方法是 SQL 中常见的用于检查子查询结果是否存在的条件表达式。1....如果有，该部门将被包含在最终的结果集中。2. IN 子句IN 子句用于检查列的值是否存在于指定的列表中。如果列的值出现在列表中，则条件为真。...使用 IN 子句IN 子句用于检查某个值是否存在于子查询的结果集中。如果存在，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。...这两个子句在SQL查询中非常常见，用于检查某个值是否存在于另一个查询的结果集中。下面详细介绍如何在Hive中使用 EXISTS 和 IN 子句。...Hive中使用 IN 和 EXISTS 子句来编写查询。
位图 位图的概念 首先我们根据一个面试题来进入位图的理解 1. 面试题 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。...这个题目只需要判断这40亿个数字在或者不在，所以我们仔细想一想，只需要用标记就可以，用0和1标记即可，位图的概念就引出了： 数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息...问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？ 用服务器记录了用 户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那 些已经存在的记录。 如何快速查找呢？...但是也有不小的缺陷： 无法确认元素是否真正在布隆过滤器中 存在计数回绕 布隆过滤器的优点 增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无 关 哈希函数相互之间没有关系...) 不能获取元素本身 一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素 如果采用计数方式删除，可能会存在计数回绕问题 海量数据题 哈希切割 给一个超过100G大小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的
对于事务型的应用，通过 Comcommit 和 Comrollback 可以了解事务提交和回滚的情况，对于回滚操作非常频繁的数据库，可能意味着应用编写存在问题。...三种情况： ①、id相同：执行顺序由上而下 ②、id不同：如果是子查询，id 序号会递增，id 越大优先级越高，越先被执行 ③、id既有相同的也有不同的，两者同时存在--->id 如果相同，可以认为是一组...5）、possiblekeys ：显示可能应用到这张表中的索引，查询字段上若存在索引则列出来，但不一定被查询实际使用。 6）、keys：实际使用的索引。如果未null，则没有使用索引。...MySql索引的原理： 1）、通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总用同一种查找方式来锁定数据。...㊥、如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用 exists，子查询表小的用 in。
创建匹配规则：存在a与b的认识关系。 2. 存在a创造了c。 3. 存在b创造了c。 4. 存在c被创建的关系的个数为2。 5. 根据匹配规则，获取所有匹配的“c”项目的名称。...这意味着不仅所有的TinkerPop启用的图形系统都能执行Gremlin遍历，而且每个Gremlin遍历都可以被评估为实时数据库查询或批处理查询。...然后那个将自己分裂到Gremlin的所有合作者身上，而这些合作者并不是Gremlin本人。 接下来，遍历者获取这些协作者的管理者，最终被分组为经理姓名计数分布。...Gremlin旨在为用户提供表达查询的灵活性，并为系统提供者提供如何有效评估针对其启用TinkerPop的数据系统的遍历的灵活性。...“查询语言”和“编程语言”之间的差异并不像我们所教导的那么大。 Gremlin统一了这种鸿沟，遍历可以用任何支持函数组合和嵌套的编程语言编写（每种主要的编程语言都支持）。
1 -> 位图 1.1 -> 位图的概念 位图的概念：所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据是否存在的。...位图解决：数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息，如果二进制比特位为1，代表存在，为0代表不存在。...那么问题来了，新闻客户端推荐系统是如何实现推送去重的呢？用服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。如何快速查找呢？...缺陷： 无法确认元素是否真正在布隆过滤器中。 存在计数回绕。 2.6 -> 布隆过滤器的优点 增加和查询元素的时间复杂度为O(k)，(k为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无关。...如果采用计数方式删除，可能会存在计数回绕问题。
1字节，前一节点的长度就保存在这一个字节内； 如果前一节点的长度达到254字节，则“pel”属性的长度为5字节，其中第一个字节被设置为0xFE，之后的四个字节用来保存前一节点的长度； 基于“pel”属性...第二是验证令牌的程序，就是在用户再次访问服务器时，我们获取到了它之前的身份标识，那么我们就要验证一下这个标识是否存在了。验证的过程很简单，我们从Redis中尝试获取一下就可以知道结果。...** 如果所有位置都是1，就说明极有可能存在，之所以不是100%，是因为也可能是运算导致的 7.多台redis抗高并发访问该则么设计？...，Redis 可以在执行命令之前，根据对象的类型来判断一个对象是否可以执行该的命令。...13.客户端如何路由？ 既然 Redis 集群中的数据是分片存储的，那我们该如何知道某个 key 存在哪个节点上呢？即我们需要一个查询路由，该路由根据给定的 key，返回存储该键值的机器地址。
由于无符号整数的范围为 0 到 2^32-1，我们可以用 2^32 个比特位（约 512 MB 内存）来表示每个数的存在状态。 位图的每一位表示一个整数是否存在。...对于给定的查询数 num，检查 bitset[num] 是否为 1，如果是则存在，否则不存在。...查询时，同样使用哈希函数计算位数组中的多个位置，如果这些位置的位都为 1，则认为该元素“可能存在”，如果有任何一位为 0，则可以确定该元素“不存在”。...现在我们如果想查询 purple 这个值是否存在，哈希函数返回了 1、5、8三个值，结果我们发现 5 这个 bit 位上的值为 0，说明没有任何一个值映射到这个 bit 位上，因此我们可以很确定地说 purple...查询元素：当查询一个元素是否存在时，计数布隆过滤器检查每个索引位置的计数器是否 大于 0。如果所有计数器都大于 0，则该元素可能存在；如果有任一计数器为 0，则元素肯定不存在。
运行期组件本质上是一种与开发者所编写的代码相链接的动态库（dynamic library），其代码能把开发者所编写的所有程序粘合起来，所以只要更新运行期组件，就可以提升应用程序性能。...第11条：理解objc_msgSend的作用 在OC中，如果向某对象传递信息，那就会使用动态绑定机制来决定需要调用的方法。在底层，所有方法都是普通的C语言函数....我们实现了resolveInstanceMethod:方法：首先将选择子转换为String，然后判断字符串是否含有set字段，如果有，则增加处理选择子的set方法；如果没有，则增加处理选择子的get方法...这两种方法都是利用了isa指针获取对象所属的类，然后通过super_class类在继承体系中查询。在OC语言中，必须使用这种查询类型信息的方法才能完全了解对象的真实类型。...如何深拷贝？ 我们需要自己编写深拷贝的方法：遍历每个元素并复制，然后将复制后的所有元素重新组成一个新的集合。
比如它还能实现 简单的消息队列，解决Session共享，计数器，排行榜，好友关系处理 等等功能，可见 Redis 是一个非常强大工具，让我们来学习它吧！...set key value xx 与前面相反，如果存在则设置成功，否则失败(相当于更新操作) ?...hdel key field 删除某个key hexists key field 判断是否存在 hlen key 获取指定key对应的字典中的存储个数 hvals key 返回所有的value hkeys...zset 中是使用 跳表 来实现的，我们知道只有数组这种连续的空间才能使用二分查找进行快速的定位，而链表是不可以的。...跳表帮助链表查找的时候节省了很多时间(使用跳的方式来遍历索引来进行有序插入)，如果不了解跳表的同学可以补习一下。 ? 下面我们来看一下关于 zset 的一些基本操作。
数据库执行SQL的大致流程如下： 建立与MySQL服务器连接（基础） 客户端发送查询SQL到数据库，数据库验证是否有执行的权限 MySQL服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果...编写查询语句时候应该注意尽可能选择合适的索引，以避免单行查找，尽可能使用索引覆盖。...它主要包括以下几种情况： 5.3.1 重构查询方式 优化慢查询时，目标应该是找到一个更优的方案来达到我们获取结果数据的目的。...其中可以存在多样的权衡方案： 1）从数据库中查询计算直接获取到结果数据； 2）拆分多条子查询来逐步得到结果数据； 3）从数据库获取到基础数据，然后应用代码逻辑加工后获得结果数据。...5.3.2 让SQL尽量符合查询优化器的执行要求 MySQL 查询优化器并不是对所有查询都适用的，我们可以通过改写查询 SQL 来让数据库更高效的完成工作。
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