【数据库专题】一文搞懂 B+树凭什么成为关系型数据库索引的主流数据结构
正文一、非B+树不可吗？数据库最常用的两个功能就是“等值查询”和“范围查询”。如果只是为了满足“等值查询”，那么Hash散列表和平衡二叉查找树都能胜任数据库索引这个使用场景，但是“范围查询”却加大了难度，使得它们不太适合了。在原先讲过的“跳表”倒是很契合，但实际场景中，大家都是使用的B+树。二、二....
数据库如何使用一个页表（散列表）的数据结构管理缓冲区页面？
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高可用版 主数据库数据结构改变 备数据库会自动改变吗
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浅析数据库算法与数据结构（五）一致性哈希
我们在第二期中讲过，HASH算法是一种非常快速的查找算法，可以用于对数据进行分区和分片。但是有一个问题。根据常规哈希算法算出来的哈希值，通常是无法扩展的，也就是说，假如说，我们一开始想将数据分成四个数据片，随着我们数据量的增长，四个数据片都接近了系统的极限，现在我们想加入...
浅析数据库算法与数据结构（四）排序
排序也是数据库中非常非常常见的场景，很多数据的数值字段的顺序具有非常重要的意义，比如我们要选择近期消费的客户并且按照消费得多少排序，形成数据表格，即SELECT * FROM CUSTOMER ORDER BY ORDER_AMOUT LIMIT 100在这个场景中，我们就需要查找出数据并且进行排序...
浅析数据库算法与数据结构（三） B树
上一期我们谈到了数据库实现快速查找的所使用的的HASH算法，能够实现O(1)复杂的快速查找，HASH算法虽然好，但是有一个致命的缺点，就是HASH函数算出的散列值，通常是随机分布，没有顺序性。而很多时候数据库的数据是有数值含义的，需要实现诸如SELECT * FROM CUSTOMER WHERE ...
浅析数据库算法与数据结构（二） HASH算法
从一堆数据中很快的查找出某一个数据位置，或者用某一个字段的值，来查找出整条记录，这样的情况在数据库中是非常普遍的情况。所以一定要有非常高效的算法能够实现这样的场景，由于数据库存储的记录又非常的多，所以，最好算法复杂度能够是O(1)。这样，查找的速度不会随着数据的增长而原来越慢。那么HASH算法就是这...
浅析数据库算法与数据结构（一） LRU算法
内存规划对于数据库的使用是至关重要的，因为内存的速度快于硬盘，但是内存的价格更贵，所以往往容量比硬盘小很多。那么好钢要用在刀刃上，所以一个好的内存管理算法对于数据库是非常重要的。 LRU算法LRU算法的全称是Least Recently Used，意思是最近最少使用的意思，是一种内存管理算...
MongoDB数据库基础教程(二) - 数据结构类型详解（下）
文档(Document)文档是一组键值(key-value)对(即 BSON).MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是MongoDB 非常突出的特点。一个简单的文档例子如下：{“site”:“https://github.c...
MongoDB数据库基础教程(二) - 数据结构类型详解（上）
通过下图实例，我们也可以更直观的了解Mongo中的一些概念：数据库一个mongodb中可以建立多个数据库。MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。显示所有数据的...
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