db哈希游戏（DB哈希游戏）

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本文目录一览：

• 1、Redis底层数据结构P4—hash
• 2、深入源码解析LevelDB
• 3、MongoDB索引
• 4、redis多个数据库内存怎么分配的(redis一个库能存多少数据)

Redis底层数据结构P4—hash

Redis中值的数据结构有String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）五种db哈希游戏，使用可参考 https：// 。而底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。

数据量较少时，使用ziplist编码结构存储db哈希游戏；数据量较多或有序集合中元素是较长字符串时，Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现。配置如下：元素个数超过128时，用skiplist编码。单个元素大小超过64字节时，用skiplist编码。总结Redis提供db哈希游戏了多种数据结构，包括List、Hash、Set和Sorted Set。

redis数据结构 Redis是一种存储key-value的内存型数据库，它的key都是字符串类型，value支持存储5种类型的数据：String（字符串类型）、List（列表类型）、Hash（哈希表类型、即key-value类型）、Set（无序集合类型，元素不可重复）、Zset（有序集合类型，元素不可重复）。

性能和单纯的hashTable几乎无差别，在value数量不超过1024时，性能仅有极小的降低，可以忽略。而内存占用，zipList比hashTable降低极多。

Hash对象基于ziplist与hashtable两种实现方式，前者用于小量数据高效存储，后者则借助散列表实现快速查找。理解hashtable的底层原理与渐进式rehash机制，有助于深入挖掘Hash数据结构在用户数据管理、生成唯一ID等场景中的应用潜力。

底层数据结构 Redis追求速度，不同数据类型使用特定数据结构以优化性能。底层数据结构包括SDS（简单动态字符串）、哈希表、linkedList（双端列表）、zipList（压缩列表）、skipList（跳跃表）和intset（整数数组）。

深入源码解析LevelDB

深入源码解析LevelDB LevelDB总体架构中，sstable文件的生成过程遵循一系列精心设计的步骤。首先，遍历immutable memtable中的key-value对，这些对被写入data_block，每当data_block达到特定大小，构造一个额外的key-value对并写入index_block。

LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心，用户的键值对数据通过日志写入到memtable，然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件，这些文件按照级别（level）从0到6逐级存储。通过在关键时刻添加ToJson函数，可以记录这些状态的变化，便于分析。LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。

leveldb中的数据存储结构设计巧妙，尽管在源码中编码和反编码较为复杂，但理解时可以将其当作黑盒子。本文主要讨论几个关键组件：Slice、Varint32/6InternalKey、Comparator、SSTable、DataBlock、IndexBlock、FilterBlock、MetaIndexBlock以及Log和WriteBatch。

MongoDB索引

对于 Regex 查询db哈希游戏，其使用和性能取决于查询是否区分大小写。区分大小写db哈希游戏的查询中db哈希游戏，如果字段存在索引，MongoDB 会将正则表达式与索引中db哈希游戏的值进行匹配。在索引使用和性能方面，如果查询为区分大小写db哈希游戏的正则表达式，且存在适合的索引，则查询速度通常会快于全表扫描。

MongoDB 中的索引可显著提高查询效率。索引允许 MongoDB 使用已构建的结构来限制需要检查的文档数量，从而加速查询。支持多种类型的索引，包括单字段、复合、多键、哈希、文本和地理位置索引。复合索引中字段的顺序至关重要，复合索引遵循左前缀原则，TTL 索引提供过期机制，用于控制文档的生命周期。

MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。（3）复制能力 MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。

MongoDB 提供了 db.collection.explain（）， cursort.explain（） 及 explain 命令来获取查询计划及查询计划执行统计信息。explain 结果以阶段树的形式呈现查询计划。每个阶段将结果（文档或索引键）传递给父节点。叶节点访问集合或索引。中间节点操纵由子节点产生的文档或索引键。

内部存储ES是倒排索引+docvalues+fielddata。Elasticsearch全文检索有强大的分析器且可以灵活组合，查询时智能匹配。MongoDB的全文检索字段个数有限制。Elasticsearch所有字段自动索引，MongoDB的字段需要手动索引。Elasticsearch 使用 Apache Lucene 实现索引，而 MongoDB 索引是基于传统的B+ 树结构。

redis多个数据库内存怎么分配的(redis一个库能存多少数据)

1、redis默认有db0~db15之多。redis有没有什么方法使不同的应用程序数据彼此分开同时又存储在相同的实例上呢？就相当于mysql数据库，不同的应用程序数据存储在不同的数据库下。redis下，数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称。默认情况下，一个客户端连接到数据库0。

2、Redis和Memcache都是内存数据库，能够将数据存储在内存中以提高访问速度。然而，Memcache的功能更为广泛，不仅能存储简单的键值对数据，还能用于缓存图片、视频等多媒体内容。相比之下，Redis提供更为丰富的数据结构支持，不仅包括简单的键值对，还有列表、集合、哈希等多种数据类型。

3、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

4、开源和可扩展性：Redis是开源的，这意味着开发者可以免费使用并根据需求进行定制。此外，Redis具有良好的可扩展性，可以通过增加更多的服务器节点来扩展数据和性能。总之，Redis是一种高性能、多功能的内存数据库，广泛应用于缓存、数据库和消息代理等领域。