Redis 字符串数据类型的相关命令用于管理 redis 字符串值，基本语法如下：
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
📋前言📋 💝博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗 💝专栏地址：【https://blog.csdn.net/feng8403000/category_11958599.html】💝 ---- 为了帮助很多想搞算法但又害怕自己搞不定的孩子们，老师付准备了200个入门的逻辑练习题，在这200个逻辑练习题下可以加强你们的基础算法能力，以次
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
启动 redis 客户端，打开终端并输入命令 redis-cli。该命令会连接本地的 redis 服务。
Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis 是一个高性能的key-value非关系型数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务（场景一）：
数字的阶乘是指，从1开始连乘到给定的数字。比如，5的阶乘（通常记作5!）等于1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120。在数学中，阶乘通常用符号"!"来表示。
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第28天，点击查看活动详情
作为《手撕MySQL》系列的第二篇文章，今天介绍一下MySQL的二进制日志（bin log），注意不要和MySQL的InnoDB存储引擎特有的重写日志（redo log）混淆，bin log是记录所有数据库表数据及表结构变更的二进制日志（不会记录查询操作），借助这个日志可以实现：数据恢复和 主从复制（不难理解，因为所有涉及变更的操作都记录了下来，可以追溯）。
这里就不说具体的zset实现了(我太菜，不敢放肆，等我牛逼了我再写zset实现，估计n年后 )，总之为了速度和稳定性以及持久化，redis肯定是最合适的，而且redis又有zSet这种数据结构，那不用zSet岂不是浪费嘛。 首先简单说一下zSet：
有四个数字:1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少?
jvm我们讲了两篇文章，为了不让大家学习疲劳，我们几个技术穿插着来讲，我们今天讲讲Redis的各种命令，这篇会把大家日常需要用到的命令全都列出来，满足你们的日常工作需求。
redis有五种基本类型：字符串类型、散列类型、列表类型、集合类型、有序集合类型。
每种不同的类型，Redis 客户端提供了很多不同的操作方法，下面将会演示最常用的一些基于 Python 的操作。
1. 选择一个大于 0 的整数, 将它减去 1 ; 2. 选择连续 K 个大于 0 的整数, 将它们各减去 1 。
对一个十进制数的各位数字做一次平方和，称作一次迭代。如果一个十进制数能通过若干次迭代得到 1，就称该数为幸福数。1 是一个幸福数。此外，例如 19 经过 1 次迭代得到 82，2 次迭代后得到 68，3 次迭代后得到 100，最后得到 1。则 19 就是幸福数。显然，在一个幸福数迭代到 1 的过程中经过的数字都是幸福数，它们的幸福是依附于初始数字的。例如 82、68、100 的幸福是依附于 19 的。而一个特立独行的幸福数，是在一个有限的区间内不依附于任何其它数字的；其独立性就是依附于它的的幸福数的个数。如果这个数还是个素数，则其独立性加倍。例如 19 在区间[1, 100] 内就是一个特立独行的幸福数，其独立性为 2×4=8。
在 O(n) 时间内对 0 到 n^3-1 区间内的 n 个整数进行排序，可以使用基数排序（Radix Sort）算法。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其时间复杂度为 O(d*(n+k))，其中 d 是数字的最大位数，k 是基数（通常为 10）。
数字以 0123456789101112131415... 的格式作为一个字符序列，在这个序列中第 2 位（从下标 0 开始计算）是 2 ，第 10 位是 1 ，第 13 位是 1 ，以此类题，请你输出第 n 位对应的数字。
我们说对于InnoDB存储引擎来说，表中的数据都存储在所谓的B+树中，我们每多建立一个索引，就相当于多建立一棵B+树。
给定一个已排序的正整数数组 nums，和一个正整数 n 。 从 [1, n] 区间内选取任意个数字补充到 nums 中，使得 [1, n] 区间内的任何数字都可以用 nums 中某几个数字的和来表示。请输出满足上述要求的最少需要补充的数字个数。
Mysql从8.0版本开始，也和Sql Server、Oracle一样支持在查询中使用窗口函数，本文将根据官方文档，通过实例介绍窗口函数并举例分组排序函数的使用。
加油，奥利给！。这是励志网红冬泳怪鸽的口头禅。这位怪蜀黍喜欢冬泳，照顾一个智力障碍的弟弟。但是他并没有烦恼，而是坚持在凌晨4点起来做直播。这位正能量大叔面对生活的艰辛和困苦，没有被打败，给我们传递了正能量。我们现在只是吃点学习的苦算不了什么。今天我们继续来介绍patternrange分区算法。
某天，我在写代码的时候，无意中点开了 String hashCode 方法。然后大致看了一下 hashCode 的实现，发现并不是很复杂。但是我从源码中发现了一个奇怪的数字，也就是本文的主角31。这个数字居然不是用常量声明的，所以没法从字面意思上推断这个数字的用途。后来带着疑问和好奇心，到网上去找资料查询一下。在看完资料后，默默的感叹了一句，原来是这样啊。那么到底是哪样呢？在接下来章节里，请大家带着好奇心和我揭开数字31的用途之谜。
对于这样的剧情，想必大家不会陌生：美国大片中拯救世界的英雄，平时看起来跟普通人没啥区别，甚至还可能会有点让人看不上。
CABAC（上下文自适应二进制算术编码）这一名称本身就意味着 HEVC 使用二进制版本的算术编码，其中输入信息字母表仅由 0 和 1 两个字符组成。 为了区分表示编码结果的输出流比特和表示编码信息的二进制字符，我们使用 "bins "一词来指代这些字符。让我们看看在第 7 章图 2 至图 4 所示的流程图中，如果考虑到被编码信息的二进制性质，会有什么变化。
游客在购买门票时必须说明两个数字，a 和 b，代表他要看展览中的第 a 幅至第 b 幅画（包含 a,b）之间的所有图画，而门票的价钱就是一张图画一元。
HH 相信不同的贝壳会带来好运，所以每次散步完后，他都会随意取出一段贝壳，思考它们所表达的含义。
某天，我在写代码的时候，无意中点开了 String 的 hashCode 方法。然后大致看了一下 hashCode 的实现，发现并不是很复杂。但是我从源码中发现了一个奇怪的数字，也就是本文的主角 31。这个数字居然不是用常量声明的，所以没法从字面意思上推断这个数字的用途。后来带着疑问和好奇心，到网上去找资料查询一下。在看完资料后，默默的感叹了一句，原来是这样啊。那么到底是哪样呢？
主键自增这应该算是一个非常常见的需求，在单机数据库中，这个需求一个 auto_increment 就能实现，但是在数据库集群中，这个需求却变复杂了，因为存在多个数据库实例 ，各自都是主键自增，合在一起就不是主键自增了。
这个问题可以使用哈希表（HashMap）来解决。首先，我们创建一个哈希表，其中键是整数，值是它们在区间[0, k]内的出现次数。然后，我们遍历输入的整数列表，更新哈希表中相应整数的值。最后，我们遍历[a..b]的每个整数，并检查它在哈希表中的值。
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法完成业务能力，业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次，我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的，同时，我也将我之前使用过的方式拿出来对比，看看有什么问题，从中能够得到什么启发。
这里使用的正则表达式以 [ns] 开头，这个集合将匹配字符 n 或 s。[ 和 ] 不匹配任何字符，它们只负责定义一个字符集合。接下来，正则表达式里的普通字符 a 匹配字符 a ，. 匹配一个任意字符，\\. 匹配 . 字符本身，普通字符 xls 匹配字符串 xls。从结果上看，这个模式只匹配了 3 个文件名，与预期一致。
为了解决高并发、高可用、高可扩展，大数据存储等一系列问题而产生的数据库解决方案，就是NoSql。 NoSql，叫非关系型数据库，它的全名Not only sql。它不能替代关系型数据库，只能作为关系型数据库的一个良好补充。
InnoDB有两种不同的SELECT，即普通SELECT 和 锁定读SELECT. 锁定读SELECT 又有两种，即SELECT ... FOR SHARE 和 SELECT ... FOR UPDATE; 锁定读SELECT 之外的则是 普通SELECT
在一个大文件中有100亿个32位整数，乱序排列，要求找出中位数；内存限制为512M；请写出算法设计思路；
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
