1、BTree索引!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upd956cc992de6df62c8502441583bb210ea4.png)1、BTree首先是有序结构，为了不至于树的高度太高，影响查找效率，在叶子节点上存储的不是单个数据，提高了查找效率；为了更好的支持

redis简介一些特点：Redis的读写性能极高，并且有丰富的特性（发布/订阅、事务、通知等）。Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis支持多种数据类型，包括：string、hash、list、set，zset、bitm

　　现在我来讲解一下Redis的安装和配置，那么什么是Redis呢？他的作用是什么呢？　　redis是一个keyvalue存储系统，和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list（链表）、set(集合)、zset(sortedset有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/

Redis简介Memcached:优点：高性能读写、单一数据类型、支持客户端式分布式集群、一致性hash多核结构、多线程读写性能高。缺点：无持久化、节点故障可能出现缓存穿透、分布式需要客户端实现、跨机房数据同步困难、架构扩容复杂度高Redis:优点：高性能读写、多数据类型

上一篇，我们借助Sqlite分析了2000w条数据，分析结果不错，但有一个问题：造数据很耗时（花费了2个小时）、sql查询同样很耗时（分组汇总查询一次大概需要30秒）。那么，我们可以尝试下直接在内存中分析，那么会不会更快一些呢？上代码：packagecom.lnwazg.a;importjava.util.Hash

说明HashSet保证元素的唯一性，可是元素存放进去是没有顺序的。在HashSet下面有一个子类java.util.LinkedHashSet，它是链表哈希表(数组链表或者数组红黑树)组合的一个数据结构。即相对HashSet而言，多了一个链表结构。多了的那条链表，用来记录元素的存储顺序，保证元素有序举例Hash

问题：Redis中哈希对象有两种编码方式，分别是ziplist、hashtable方式。哈希对象，总得体现哈希算法，使得基本操作达到O(1)的效率。hashtable编码方式使用字典，也即是Java中hashMap的方式，这个我可以理解。但是，ziplist方式所有元素都是紧挨的，它是怎么实现hash，并使得查询等操作有O(1)的时间效率的呢？让我们

Redis从入门到放弃系列(五)ZSet本文例子基于：5.0.4ZSet是Redis中一种比较复杂的数据结构,当存储大小在128之内且member得长度在64以下,其实现为zipList,超过为SkipList忽然发现,到现在第五篇文章,还没有讲到zipList,然而前面例如Hash,List的篇章

思路：就是用一个字典树翻译单词的问题，我们用题目中给出的看不懂的那些单词建树，这样到每个单词的叶子结点中存放原来对应的单词就好。这样查询到某个单词时输出叶子结点存的就行，查不到就"en"呗。这题用hash也是可以的1include<iostream2include<cstdio3include<std

1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。2、Redis支持数据的备份，即masterslave模式的数据备份。3、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。① string 是redis