在Redis中，dict是一个基于哈希表的算法，采用拉链法解决冲突，并在装载因子超过预定值时自动扩展，引发重哈希。之所以这样设计是为了避免重哈希期间单个请求的响应时间剧烈增加。type：对象的数据类型，可能的取值OBJ_STRING、OBJ_LIST、OB

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构,这也是索引的基本功能.在MySQL中也叫"键key".良好的性能少不了索引.换句话说,索引优化能够将查询性能轻松提高几个数量级.运行上面的查询:如果在actor_id列上有索引,MySQL将

搞IT的，常常面临两个重要问题：存储和查找，包括现在常说的的AI，简单说就是算法和大数据的结合，数据的存储和查找就显得尤为重要，对数据的存储和查找的效率往往决定了整个工程的效率。这种存储和查找的方式就称为“哈希”，如何对箱子编号，就称为“哈希算法”。本人将

人们常说的Mysql索引一般是指B-Tree索引，它使用B-Tree数据结构来存储数据。存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引，性能也各有不同，各有优劣。MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小，但InnoDB则按照原数据格式进行存储。B-Tree通常意

哈希索引基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针

在本教程中，您将学习如何使用OpenCV、Python和VP树构建一个可伸缩的图像哈希搜索引擎。仅使用单个整数唯一地量化一个图像的内容。根据计算得到的哈希值，在图像数据集中查找重复或近似重复的图像。为了找到近似重复的图像，我们的原始图像哈希方法需要我们去执

众所周知，InnoDB使用的索引结构是B+树，但其实它还支持另一种索引：自适应哈希索引。哈希表是数组+链表的形式。通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置，如果出现哈希冲突，就使用拉链法来解决。更多内容可以参考 百度百科-哈希表。从以上可以知道，

我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。最开始的解决方案就是首先给5台机器分别编号：1、2、3、4、5 当对一个数据进行操作时首先计算key的hash然后对机器数量5进行取余，得出的余数就是需要

哈希表，是根据键来直接访问在内存存储位置的数据结构。它通过一个哈希函数将所需要查询的数据映射到一张哈希表中，来提升查询效率。哈希函数的实现方法：1.除留余数法取关键字被某个不大于哈希表表长的数除后所得的余数为散列地址。

我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。最开始的解决方案就是首先给5台机器分别编号：1、2、3、4、5 当对一个数据进行操作时首先计算key的hash然后对机器数量5进行取余，得出的余数就是需要

前言在我们的日常web应用开发当中memcached可以算作是当今的标准开发配置了。相信memcache的基本原理大家也都了解过了，memcache虽然是分布式的应用服务，但分布的原则是由client端的api来决定的，api根据存储用的key以及已知的服

一. 简介工作量证明，简单来讲就是证明你完成了某一项工作。维基百科的解释：工作量证明系统是一种防止服务攻击及其它服务滥用的经济方式，它要求服务请求方完成某些工作——通常意味着需要请求方计算机完成一定计算量。这种方案的一个关键特征是不对成性：对请求方来说，所

一般情况下，你不需要知道Lua实现表的细节，就可以使用它。实际上，Lua花了很多功夫来隐藏内部的实现细节。因此，要优化使用表的程序，了解一些表的实现细节是很有好处的。每个Lua表的内部包含两个部分：数组部分和哈希部分。

使用FastAI和Pytorch的ResNet 34图像嵌入查找类似图像的简单演练。还在巨大的图像嵌入集合中进行快速语义相似性搜索。在这篇文章中，我们试图实现上述结果，即给定图像，我们应该能够从Caltech-101数据库中找到类似的图像。从ResNet-

索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。索引优化是对查询性能优化最有效的手段。今天的核心就是下面这张图了...所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。B-Tree通常意味着所有值都是按顺序存储的，并且每个叶子页到根的距离相同。可以

对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码,哈希码是一个较小的整数值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。

B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的

哈希索引建立在哈希表的基础上，它只对使用了索引中的每一列的精确查找有用。对于每一行，存储引擎计算出了被索引的哈希码，它是一个较小的值，并且有可能和其他行的哈希码不同。它把哈希码保存在索引中，并且保存了一个指向哈希表中的每一行的指针。在mysql中，只有me

起因：Wed, 28 Dec 2011 22:28:16 GMT apache tomcat公布了一个安全漏洞。在多数web容器的设计中，request都是依靠相应语言的hashtable/hashmap实现，当不同的key存入时如果hash值相等则以链表

如果你需要保存密码，你要考虑如何保护这些密码数据，象下面那样直接将密码写入数据库中是极不安全的，因为任何可以打开数据库的人，都将可以直接看到这些密码。解决的办法是将密码加密后再存储进数据库，比较常用的加密方法是使用哈希函数。哈希函数的具体定义，大家可以在网