跳表与并行

索引 其实在计算机中我们早已接触过跟索引有关的东西,比如数据库里的索引(index),还有硬盘文件系统中其实也有类似的东西,简而言之,索引是一种为了方便找到自己需要的东西而设计出来的条目,你可以通过找索引找到自己想要内容的位置.索引过程是: 关键字->索引->文档.在图书馆内的书分门别类,就是一种按类别来分的索引.当然索引还有很多其他的实现. 仅仅有索引的概念是不够的.虽然分门别类是一种方法,但是我们在拥有一堆文档的时候必须要有从文档到索引的规范过程,并且索引的结构要满足能够让人(或者计算机)

最近有几项业务下线,需要从一张表中删除6.8亿多条数据.想办法把数据删除掉了,但对应的ogg灾备端复制时有了的延迟,而且延迟的时间起来越长. 对于表太多造成的延迟可以把所有表分为多个组来做复制,于是想复制进程是否可以对单表复制开并行.上网查到了相关的资料,可以使用@RANGE函数对单表作表内的拆分,通过对表上主键列作hash算法将该表上发生的变更均分到多个replicat上来降低单个replicat组件的负载. 动手实验一下: ogg搭建过程不再重复,从网上就可以查到. 实验过程:模拟在源端对表

本来跳表的原理是很简单的(相对于红黑树),但是国庆节断断续续搞了5天才把它写完-- 写之前我了解到的跳表都是纯粹基于链式结构的,写的过程中看了一下redis的实现,发现它的每一个键列都是用数组来表示的.仔细想了想发现这种实现除了跳表的最大层数会被固定(因为是用的数组)之外,在性能.代码简洁性方面都是非常好的.而且实际使用中,可能也并不希望跳表的层数毫无限制地增长. 不过最后我自己的实现还是按照纯粹链式结构实现,因为数组的方式redis已经实现过了. 关于跳表原理网上很多,这里不再赘述,代码疏漏之

1.理想情况 在一个使用有序链表描述的具有n个元素的字典中进行搜索,至多需要n次比较.如果在链中部节点加一个指针,则比较次数可以减少到n/2+1.搜索时,首先将要搜索的元素与中间节点进行比较,如果该元素较小,则仅需搜索链表的左半部分.否则,只需搜索又半部分. 以上图为例,如果要搜索的数为26,则将26先与40比较,因为26<40,因此只需要搜索40的左边元素. 而如果在左半部分和右半部分再增加一个中间指针,则可以进一步减小搜索范围(b). 初始的链称为0级链,如上图中的全部节点. 至少指向2个节

为什么选择跳表 目前经常使用的平衡数据结构有:B树,红黑树,AVL树,Splay Tree, Treep等. 想象一下,给你一张草稿纸,一只笔,一个编辑器,你能立即实现一颗红黑树,或者AVL树 出来吗? 很难吧,这需要时间,要考虑很多细节,要参考一堆算法与数据结构之类的树, 还要参考网上的代码,相当麻烦. 用跳表吧,跳表是一种随机化的数据结构,目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它, 它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下,但跳表的原理相当简单,只要你能熟练操作链表, 就能轻

跳表(skiplist)在redis/levelDB中属于核心数据结构,我简单粗暴的用Golang实现了下. 就我的简单理解来说,就一个普通的链表,在insert时,通过Random_level(),把一层变成很多层, 越上数据越小,跨度越大. 查找时从上往下找,用空间换时间. 记下测试代码: package main import ( "fmt" //"github.com/xclpkg/algorithm" "math/rand" ) fun

在前面一篇介绍 倒排索引 的文章中我们知道, 两个关键字的合并操作的时候复杂度是 θ(N), 如果在合并操作时遇到最极端的情况, 所扫描和比较的次数是两个列表集合的所有元素个数之和, 即是线性增长的, 这在数据量特别大的时候是很低效的. 我们还是看一下两个集合的合并操作代码示例: a = [1, 2, 3, 6, 9, 11, 45, 67] b = [4, 6, 13, 45, 69, 98] i = j = 0 result = [] while i < len(a) and j < le

在接下来的系列文章中,我们将介绍一系列应用于存储以及IO子系统的数据结构.这些数据结构相互关联又有着巨大的区别,希望我们能够不辱使命的将他们分门别类的介绍清楚.本文为第一节,介绍一个简单而又有用的数据结构:跳表 (SkipList) 在对跳表进行讨论之前,我们首先描述一下跳表的核心思想. 跳表(Skip List)是有序线性链表的一种.通常对线性链表进行查找需要遍历,因而不能很好的使用二分查找这样快速的方法(想像一下在链表中定位中间元素的复杂度).为了提高查找速率,我们可以将这些线性链表打散,组

在网上学习了一些材料. 这一篇:https://www.zhihu.com/question/30527705 AVL树:最早的平衡二叉树之一.应用相对其他数据结构比较少.windows对进程地址空间的管理用到了AVL树 红黑树:平衡二叉树,广泛用在C++的STL中.map和set都是用红黑树实现的.我们熟悉的STL的map容器底层是RBtree,当然指的不是unordered_map,后者是hash. B/B+树用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引 Trie树 字典树,用在统计和排序大量字符