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深入剖析Redis系列(八) - Redis数据结构之集合
集合(set)类型也是用来保存多个 字符串元素,但和 列表类型 不一样的是,集合中 不允许有重复元素,并且集合中的元素是 无序的,不能通过 索引下标 获取元素。 如图所示,集合 user:1:follow 包含着 "it"、"music"、"his"、"sports" 四个元素…
深入剖析Redis系列(四) - Redis数据结构与全局命令概述
Redis 提供了 5 种数据结构。理解每种数据结构的特点,对于 Redis 的 开发运维 非常重要,同时掌握 Redis 的 单线程命令处理 机制,会使 数据结构 和 命令 的选择事半功倍。 接下来的几篇文章,将从如下几个方面介绍 Redis 的几种数据结构,命令使用及其应用…
深入剖析Redis系列(一) - Redis入门简介与主从搭建
Redis 是一种基于 键值对 的 NoSQL 数据库。与很多键值对数据库不同,Redis 提供了丰富的 值数据存储结构,包括 string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(集合)、zset(有序集合)、bitmap(位图)等等。 Redis 是一个使用 …
一篇文章让你明白你多级缓存的分层架构
在互联网高速发展的今天,缓存技术被广泛地应用。无论业内还是业外,只要是提到性能问题,大家都会脱口而出“用缓存解决”。 这种说法带有片面性,甚至是一知半解,但是作为专业人士的我们,需要对缓存有更深、更广的了解。 缓存技术存在于应用场景的方方面面。从浏览器请求,到反向代理服务器,从…
数据库两大神器【索引和锁】
索引和锁在数据库中可以说是非常重要的知识点了,在面试中也会经常会被问到的。 表经常进行INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了,换言之:索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度。 索引需要占物理和数据空间。 为什么说索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速…
史上更全的MySQL高性能优化实战总结!
一、前言MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询
Redis-避免缓存穿透的利器之BloomFilter
你在开发或者面试过程中,有没有遇到过 海量数据需要查重,缓存穿透怎么避免等等这样的问题呢?下面这个东西超屌,好好了解下,面试过关斩将,凸显你的不一样。 布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机…
深入剖析Redis系列(六) - Redis数据结构之哈希
大部分编程语言都提供了 哈希(hash)类型,它们的叫法可能是 哈希、字典、关联数组。在 Redis 中,哈希类型 是指键值本身又是一个 键值对结构。 1. 相关命令 1.1. 基本命令 1.1.1. 设置值 下面为 user:1 添加一对 field-value,如果设置成功…
深入剖析Redis系列(五) - Redis数据结构之字符串
字符串类型 是 Redis 最基础的数据结构。字符串类型 的值实际可以是 字符串(简单 和 复杂 的字符串,例如 JSON、XML)、数字(整数、浮点数),甚至是 二进制(图片、音频、视频),但是值最大不能超过 512MB。 1. 相关命令 1.1. 常见命令 1.1.1. 设…
联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树、红黑树、B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇…