大-雄

摘要： 转载自：https://www.cnblogs.com/wuchaodzxx/p/7396599.html 目录 开放定址法 线性探测再散列 二次探测再散列 伪随机探测再散列 再哈希法 链地址法 建立公共溢出区 优缺点 开放散列（open hashing）/ 拉链法（针对桶链结构） 封闭散列（clo 阅读全文

摘要： HashMap也是我们使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，我们总是可以通过key快速地存、取value。下面 阅读全文

摘要： JVM的内存区域划分 学过C语言的朋友都知道C编译器在划分内存区域的时候经常将管理的区域划分为数据段和代码段，数据段包括堆、栈以及静态数据区。那么在Java语言当中，内存又是如何划分的呢？ 由于Java程序是交由JVM执行的，所以我们在谈Java内存区域划分的时候事实上是指JVM内存区域划分。在讨论 阅读全文

摘要： 转载自：https://www.cnblogs.com/jshen/p/7682502.html Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切 阅读全文

摘要： 参考链接： http://blog.csdn.net/winy_lm/article/details/50708493 一. 分表 场景：对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构， 只 阅读全文

摘要： 单表数据量达到1000W以后，就要拆了.转载自：https://blog.csdn.net/mingover/article/details/71108852 背景情况 用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案 数据的切分（Sharding）根据其 阅读全文

摘要： 1、查询谓词没有使用索引的主要边界,换句话说就是select *，可能会导致不走索引。 比如，你查询的是SELECT * FROM T WHERE Y=XXX;假如你的T表上有一个包含Y值的组合索引，但是优化器会认为需要一行行的扫描会更有效，这个时候，优化器可能会选择TABLE ACCESS FUL 阅读全文