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MapReduce/Hadoop 编程模型 思路：程序员写串行程序，由系统完成并行分布式地执行 MapReduce的数据模型：<key, value> Map(ik, iv) -> {<mk, mv>

分布式系统基本概念 分布式系统类型 Client / Server 客户端发送请求，服务器完成操作，发回响应 P2P (Peer‐to‐peer) 分布式系统中每个节点都执行相似的功能 整个系统功能完

关系型数据模型 表的组成： 列(Column)：一个属性，有明确的数据类型（原子类型，不可再分） 行(Row)：一个记录（tuple, record） 数学定义K列的表：{<t1, …, tk> |

常见数据类型 最基本的5种：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。 新版本：BitMap（2.2）、HyperLogLog（2.8）、GEO

CPU cache 借用小林codeing的一幅图： CPU处理的数据是从内存一步步经过三级cache和寄存器得到的。因为CPU运算速度很快，例如1GHz，1ns执行一步，但是内存随机访问要数百ns，

索引 索引分类 InnoDB 存储引擎：B+ 树索引的叶子节点保存数据本身； MyISAM 存储引擎：B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址； 按「数据结构」分类： B+tree索引 Hash索引

Buffer Pool Why？ 数据存储在磁盘，每次读取速度慢。 How？ Buffer Pool Innodb 存储引擎使用的缓冲池，提高数据库的读写性能。 读取数据时：如果数据存在于 Buffe

日志 undo log（回滚日志） Innodb 存储引擎层生成 实现了事务中的原子性，主要用于事务回滚和 MVCC。 redo log（重做日志） Innodb 存储引擎层生成 实现了事务中的持久性

锁 锁的分类 全局锁 整个数据库处于只读状态，以下操作都会被阻塞： 对数据的增删改操作： insert、delete、update等语句； 对表结构的更改操作： alter table、drop ta