資料庫庫表散列
㈠ 數據結構 散列表怎麼填啊我取余的話答案不對
意思就是先拿關鍵字除以空間m，求出關鍵碼位置，填入相應位置如果發生沖突就將該關鍵嗎的位置帶入下一個公式求出新的位置，如果不沖突就插入，如果沖突繼續帶入第二個公式求位置，之後插入。插入之後下一個關鍵嗎在進行第一個公式運算求位置，看是否沖突，沖突帶入二，不沖突插入。望採納，有疑問可追問
給你寫了個小例子：
# coding: UTF8
'''
A simple example for realize database functions with dictionary in Python.
Created on Jun 04, 2012
@author: P.J.
'''
class Database():
def __init__(self):
self.db = {}
def create_table(self, name):
self.db[name] = Table()
return self.db[name]
class Table():
def __init__(self):
self.tb = {}
self.row = 0
def insert(self, records):
self.row += 1
self.tb[self.row] = records
return self.row
def delete(self, row):
if self.tb.has_key(row):
del self.tb[row]
def update(self, row, records):
if self.tb.has_key(row):
self.tb[row] = records
def select(self, row=0):
if self.tb.has_key(row):
return self.tb[row]
else:
return []
db = Database()
tb = db.create_table("contact_book")
row = tb.insert(["Peter", "male", "Beijing", "186********"])
rs = tb.select(row)
tb.delete(row)
print rs
㈢ 什麼是資料庫集群和庫表散列達人指點一下。
可以考慮建一個桶式的散列表,表的主體結構是個長為26*27的指針數組,每個指針分別指向一個子鏈表,每個鏈表分別存放開頭為a,aa,ab,ac......g,ga,gb,......zy,zz為單詞.(不區分大小寫)
這樣的話,假設單詞存放在字元串str中,則散列函數就是
h(str)=(str[0]-'A')*27+str[1]-'A'
從題目給的散列函數就可以明顯看出,散列表肯定要用長度為HASHSIZE的數組啊,你的鏈表設想肯定不符合題目要求
㈣ 網站性能優化怎麼辦
一、前端優化
網站性能優化是一個很綜合的話題，涉及到伺服器的配置和網站前後端程序等各個方面，我只是從實際經歷出發，分享一下自己所嘗試過的網站性能優化方法。之所以在標題上掛一個web2.0，是因為本文更偏重於中小網站的性能優化，我所使用的系統也是典型web2.0的LAMP架構。
首先講講前端的優化，用戶訪問網頁的等待時間，有80%是發生在瀏覽器前端，特別是頁面和頁面中各種元素（圖片、CSS、javascript、 flash…）的下載之上。因此在很多情況下，相對於把大量的時間花在艱苦而繁雜的程序改進上，前端的優化往往能起到事半功倍的作用。雅虎最近將內部使用的性能測試工具yslow向第三方公開，並發布了著名的網站性能優化的十三條規則，建議你下載並安裝yslow，並作為測評網站優化效果的工具。下面我挑其中特別有價值的具體說明一下優化的方法：
對於第一次訪問您網站，尚未在瀏覽器cache中緩存您網站內容的用戶，我們可以做的事情包括：
1）減少一個頁面訪問所產生的http連接次數
對於第一次訪問你網站的用戶，頁面所產生的http連接次數是影響性能的一個關鍵瓶頸。
對策：
- 盡量簡潔的頁面設計，最大程度減少圖片的使用，通過放棄一些不必要的頁面特效來減少javascript的使用。
- 使用一些優化技巧，比如利用圖片的背景位移減少圖片的個數；image map技術；使用Inline images將css圖片捆綁到網頁中。
- 盡量合並js和css文件，減少獨立文件個數。
2) 使用gzip壓縮網頁內容
使用gzip來壓縮網頁中的靜態內容，能夠顯著減少用戶訪問網頁時的等待時間（據說可達到60%）。主流的web伺服器都支持或提供gzip壓縮，如果使用apache伺服器，只需要在配置文件中開啟 mod_gzip（apache1.x）或mod_deflate(apache2.x)即可。凡是靜態的頁面，使用gzip壓縮都能夠顯著提高伺服器效率並減少帶寬支出，注意圖片內容本身已經是壓縮格式了，務必不要再進行壓縮。
3）將CSS放在頁面頂端，JS文件放在頁面底端
CSS的引用要放在html的頭部header中，JS文件引用盡量放在頁面底端標簽的後面，主要的思路是讓核心的頁面內容盡早顯示出來。不過要注意，一些大量使用js的頁面，可能有一些js文件放在底端會引起一些難以預料的問題，根據實際情況適當運用即可。
4）使JS文件內容最小化
具體來說就是使用一些javascript壓縮工具對js腳本進行壓縮，去除其中的空白字元、注釋，最小化變數名等。在使用gzip壓縮的基礎上，對js內容的壓縮能夠將性能再提高5%。
5）盡量減少外部腳本的使用，減少DNS查詢時間
不要在網頁中引用太多的外部腳本，首先，一次dns的解析過程會消耗20-120毫秒的時間；其次，如果在頁面中引用太多的外部文件（如各種廣告、聯盟等代碼），可能會因為外部文件的響應速度而將你的網站拖得很慢。如果不得不用，那麼就盡量將這些腳本放在頁腳吧。不過有一點需要提及，就是瀏覽器一般只能並行處理同一域名下的兩個請求，而對於不同子的域名則不受此限制，因此適當將本站靜態內容（css,js）放在其他的子域名下（如 static.xxx.com）會有利於提高瀏覽器並行下載網頁內容的能力。
對於您網站的經常性訪問用戶，主要的優化思路就是最大限度利用用戶瀏覽器的cache來減少伺服器的開銷。
1）在header中添加過期時間(Expires Header)
在header中給靜態內容添加一個較長的過期時間，這樣可以使用戶今後訪問只讀取緩存中的文件，而不會與伺服器產生任何的交互。不過這樣做也存在一些問題，當圖片、CSS和js文件更新時，用戶如果不刷新瀏覽器，就無法獲得此更新。這樣，我們在對圖片、css和js文件修改時，必須要進行重命名，才能保證用戶訪問到最新的內容。這可能會給開發造成不小的麻煩，因為這些文件可能被站點中的許多文件所引用。flickr提出的解決辦法是通過url rewrite使不同版本號的URL事實上指向同一個文件，這是一個聰明的辦法，因為url級別的操作效率是很高的，可以給開發過程提供不少便利。
要理解為什麼這樣做，必須要了解瀏覽器訪問url時的工作機制：
a. 第一次訪問url時，用戶從伺服器段獲取頁面內容，並把相關的文件（images,css,js…）放在高速緩存中，也會把文件頭中的expired time,last modified, ETags等相關信息也一同保留下來。
b. 用戶重復訪問url時，瀏覽器首先看高速緩存中是否有本站同名的文件，如果有，則檢查文件的過期時間；如果尚未過期，則直接從緩存中讀取文件，不再訪問伺服器。
c. 如果緩存中文件的過期時間不存在或已超出，則瀏覽器會訪問伺服器獲取文件的頭信息，檢查last modifed和ETags等信息，如果發現本地緩存中的文件在上次訪問後沒被修改，則使用本地緩存中的文件；如果修改過，則從伺服器上獲取最新版本。
我的經驗，如果可能，盡量遵循此原則給靜態文件添加過期時間，這樣可以大幅度減少用戶對伺服器資源的重復訪問。
2）將css和js文件放在獨立外部文件中引用
將css和js文件放在獨立文件中，這樣它們會被單獨緩存起來，在訪問其他頁面時可以從瀏覽器的高速緩存中直接讀取。一些網站的首頁可能是例外的，這些首頁的自身瀏覽可能並不大，但卻是用戶訪問網站的第一印象以及導向到其他頁面的起點，也可能這些頁面本身使用了大量的ajax局部刷新及技術，這時可以將 css和js文件直接寫在頁面中。
3）去掉重復的腳本
在IE中，包含重復的js腳本會導致瀏覽器的緩存不被使用，仔細檢查一下你的程序，去掉重復引用的腳本應該不是一件很難的事情。
4）避免重定向的發生
除了在header中人為的重定向之外，網頁重定向常在不經意間發生，被重定向的內容將不會使用瀏覽器的緩存。比如用戶在訪問www.xxx.com，伺服器會通過301轉向到www.xxx.com/，在後面加了一個「/」。如果伺服器的配置不好，這也會給伺服器帶來額外的負擔。通過配置apache的 alias或使用mod_rewrite模塊等方法，可以避免不必要的重定向。
還有一些，比如使用CDN分發機制、避免CSS表達式等、避免使用ETags等，因為不太常用，這里就不再贅述了。
做完了上述的優化，可以試著用yslow測試一下網頁的性能評分，一般都可以達到70分以上了。
當然，除了瀏覽器前端和靜態內容的優化之外，還有針對程序腳本、伺服器、資料庫、負載的優化，這些更深層次的優化方法對技術有更高的要求。本文的後半部分將重點探討後端的優化。
二、後端優化
上次寫完web2.0網站前端優化篇之後，一直想寫寫後端優化的方法，今天終於有時間將思路整理了出來。
前端優化可以避免我們造成無謂的伺服器和帶寬資源浪費，但隨著網站訪問量的增加，僅靠前端優化已經不能解決所有問題了，後端軟體處理並行請求的能力、程序運 行的效率、硬體性能以及系統的可擴展性，將成為影響網站性能和穩定的關鍵瓶頸所在。優化系統和程序的性能可以從以下的方面來入手：
1）apache、mysql等軟體的配置的優化
盡管apache和mysql等軟體在安裝後使用的默認設置足以使你的網站運行起來，但是通過調整mysql和apache的一些系統參數，還是可以追求更高的效率和穩定性。這個領域中有很多專業的文章和論壇（比如： http://www.mysqlperformanceblog.com/），要想掌握也需要進行深入的研究和實踐，這里就不重點討論了。
2）應用程序環境加速
這里僅以我最常應用的php開發環境為例，有一些工具軟體可以通過優化PHP運行環境來達到提速的目的，其基本原理大致是將PHP代碼預編譯並緩存起來，而不需要改變任何代碼，所以比較簡單，可以將php的運行效率提升50%以上。比較常用的免費php加速工具有：APC( http: //pecl.php.net/package-info.php?package=APC)、Turck MMCache（ http://turck-mmcache.sourceforge.net）、php accelebrator(www.php-accelerator.co.uk)，還有收費的Zend Performance Suite
3）將靜態內容和動態內容分開處理
apache是一個功能完善但比較龐大的web server，它的資源佔用基本上和同時運行的進程數呈正比，對伺服器內存的消耗比較大，處理並行任務的效率也一般。在一些情況下，我們可以用比較輕量級的web server來host靜態的圖片、樣式表和javascript文件，這樣可以大大提升靜態文件的處理速度，還可以減少對內存佔用。我使用的web server是來自俄羅斯的nginx，其他選擇方案還包括lighttpd和thttpd等。
4）基於反向代理的前端訪問負載均衡
當一台前端伺服器不足以應付用戶訪問時，通過前端機實現web訪問的負載均衡是最快速可行的方案。通過apache的mod_proxy可以實現基於反向代理的負載均衡，這里推薦使用nginx做代理伺服器，處理速度較apache更快一些。
5）應用緩存技術提高資料庫效能，文件緩存和分布式緩存
資料庫訪問處理並發訪問的能力是很多網站應用的關鍵瓶頸，在想到使用主從結構和多farm的方式構建伺服器集群之前，首先應該確保充分使用了資料庫查詢的緩存。一些資料庫類型（如mysql的innoDB）自身內置對緩存的支持，此外，還可以利用程序方法將常用的查詢通過文件或內存緩存起來。比如通過 php中的ob_start和文件讀寫函數可以很方便的實現文件形式的緩存，而如果你擁有多台伺服器，可以通過memcache技術通過分布式共享內存來對資料庫查詢進行緩存，不僅效率高而且擴展性好，memcache技術在livejournal和Craigslist.org等知名網站應用中都得到了檢驗。
6）伺服器運行狀態的檢測，找到影響性能的瓶頸所在
系統優化沒有一勞永逸的方法，需要通過檢測伺服器的運行狀態來及時發現影響性能的瓶頸，以及可能存在的潛在問題，因為網站的性能，永遠取決於木桶中的短板。可以編寫一些腳本來檢測web服務的運行，也有一些開源的軟體也提供了很好的功能
7）良好的擴展架構是穩定和性能的基礎
一些技巧和竅門可以幫你度過眼前的難關，但要想使網站具備應付大規模訪問的能力，則需要從系統架構上進行徹底的規劃，好在很多前人無私的把他們架構
網站的經驗分享給我們，使我們可以少走甚多彎路。我最近讀到的兩篇有啟發的文章：
- 從LiveJournal後台發展看大規模網站性能優化方法
- Myspace的六次重構
最後不得不提到程序編碼和資料庫結構對性能的影響，一系列糟糕的循環語句，一個不合理的查詢語句、一張設計不佳的數據表或索引表，都足以會使應用程序運行的速度成倍的降低。培養全局思考的能力，養成良好的編程習慣，並對資料庫運行機制有所了解，是提高編程質量的基礎。
㈤ 資料庫分庫分表時的冗餘怎麼回事，擴容該如何做
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
資料庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1 何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶資料庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2 何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。
㈥ 資料庫表散列是什麼意思
資料庫中的散列法是使用計算值來分配表格數據的方法，它比在整個索引中搜索要好的多。一個哈希散列答應你在資料庫表格中存儲數據，以便這些行的要害計算的相同值存儲在相同的位置。
只有那種數據量超大的資料庫才會用到.
㈦ 什麼是資料庫集群和庫表散列達人指點一下。
我正好也在研究這個問題哈哈 在資料庫集群方面，很多資料庫都有自己的解決方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是類似的方案，看你使用了什麼樣的DB，就參考相應的解決方案來實施即可。 集群通常會使用CDN與GSBL與DNS負載均衡技術，每個地區一組前台伺服器群，例如：網易，網路使用了DNS負載均衡技術，每個頻道一組前台伺服器，一搜使用了DNS負載技術，所有頻道共用一組前台伺服器集群。網站使用基於linux集群的負載均衡，失敗恢復，包括應用伺服器和資料庫伺服器，基於linux-ha的服務狀態檢測及高可用化。應用伺服器集群可以採用apache+tomcat集群和weblogic集群等；web伺服器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析都可以；Squid也可以，方法很多，可以根據情況選擇。 上面提到的資料庫集群由於在架構、成本、擴張性方面都會受到所採用DB類型的限制，於是我們需要從應用程序的角度來考慮改善系統架構，庫表散列是常用並且最有效的解決方案。我們在應用程序中安裝業務和應用或者功能模塊將資料庫進行分離，不同的模塊對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的資料庫散列，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，這樣就能夠低成本的提升系統的性能並且有很好的擴展性。sohu的論壇就是採用了這樣的架構，將論壇的用戶、設置、帖子等信息進行資料庫分離，然後對帖子、用戶按照板塊和ID進行散列資料庫和表，最終可以在配置文件中進行簡單的配置便能讓系統隨時增加一台低成本的資料庫進來補充系統性能。
㈧ 資料庫「庫表散列」是什麼意思
可以考慮建一個桶式的散列表,表的
主體結構
是個長為26*27的
指針數組
,每個指針分別指向一個子
鏈表
,每個鏈表分別存放開頭為a,aa,ab,ac......g,ga,gb,......zy,zz為
單詞
.(不區分大小寫)
這樣的話,假設單詞存放在
字元串
str中,則散列函數就是
h(str)=(str[0]-'A')*27+str[1]-'A'
從題目給的散列函數就可以明顯看出,散列表肯定要用長度為HASHSIZE的
數組
啊,你的鏈表設想肯定不符合題目要求
㈨ 資料庫「庫表散列」是什麼意思
資料庫中的散列法是使用計算值來分配表格數據的方法，它比在整個索引中搜索要好的多。一個哈希散列答應你在資料庫表格中存儲數據，以便這些行的要害計算的相同值存儲在相同的位置。只有那種數據量超大的資料庫才會用到。
㈩ Java中關於散列表是干什麼的，不用連接資料庫嗎
散列表是一種數據結構，要理解它的原理可以查閱相關數據結構書籍。而它跟連不連資料庫關系不大吧