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散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。 [编辑本段]基本概念 * 若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function),按这个思想建立的表为散列表。 * 对不同的关键字可能得到同一散列地址,即key1≠key2,而f(key1)=f(key2),这种现象称冲突。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“象” 作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映象过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。 * 若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。 [编辑本段]常用的构造散列函数的方法 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位ǐ 1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数) 2. 数字分析法 3. 平方取中法 4. 折叠法 5. 随机数法 6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。 [编辑本段]处理冲突的方法 1. 开放寻址法:Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,di为增量序列,可有下列三种取法: 1. di=1,2,3,…, m-1,称线性探测再散列; 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列; 3. di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。 == 2. 再散列法:Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计算时间。 3. 链地址法(拉链法) 4. 建立一个公共溢出区 [编辑本段]查找的性能分析 散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到,另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突,需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素: 1. 散列函数是否均匀; 2. 处理冲突的方法; 3. 散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为:α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大;α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。 实际上,散列表的平均查找长度是装填因子α的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法,而它们都是以 MD4 为基础设计的。那么他们都是什么意思呢? 这里简单说一下: (1) MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的,MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。 (2) MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组,其输出是4个32位字的级联,与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂,并且速度较之要慢一点,但更安全,在抗分析和抗差分方面表现更好 (3) SHA-1 及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的,它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值,因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。 那么这些Hash算法到底有什么用呢? Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面: (1) 文件校验 我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验,这2种校验并没有抗数据篡改的能力,它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码,但却不能防止对数据的恶意破坏。 MD5 Hash算法的"数字指纹"特性,使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法,不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。 (2) 数字签名 Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢,所以在数字签名协议中,单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值,又称"数字摘要"进行数字签名,在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。 (3) 鉴权协议 如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式:在传输信道是可被侦听,但不可被篡改的情况下,这是一种简单而安全的方法。 MD5、SHA1的破解 2004年8月17日,在美国加州圣芭芭拉召开的国际密码大会上,山东大学王小云教授在国际会议上首次宣布了她及她的研究小组近年来的研究成果——对MD5、HAVAL-128、MD4和RIPEMD等四个著名密码算法的破译结果。 次年二月宣布破解SHA-1密码。 [编辑本段]实际应用 以上就是一些关于hash以及其相关的一些基本预备知识。那么在emule里面他具体起到什么作用呢? 大家都知道emule是基于P2P (Peer-to-peer的缩写,指的是点对点的意思的软件), 它采用了"多源文件传输协议”(MFTP,the Multisource FileTransfer Protocol)。在协议中,定义了一系列传输、压缩和打包还有积分的标准,emule 对于每个文件都有md5-hash的算法设置,这使得该文件独一无二,并且在整个网络上都可以追踪得到。 什么是文件的hash值呢? MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同,这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法,如MD5、SHA时,两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此,一旦文件被修改,就可检测出来。 当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候,emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值,他就是这个文件唯一的身份标志,它包含了这个文件的基本信息,然后把它提交到所连接的服务器。当有他人想对这个文件提出下载请求的时候, 这个hash值可以让他人知道他正在下载的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他属性被更改之后(如名称等)这个值就更显得重要。而且服务器还提供了,这个文件当前所在的用户的地址,端口等信息,这样emule就知道到哪里去下载了。 一般来讲我们要搜索一个文件,emule在得到了这个信息后,会向被添加的服务器发出请求,要求得到有相同hash值的文件。而服务器则返回持有这个文件的用户信息。这样我们的客户端就可以直接的和拥有那个文件的用户沟通,看看是不是可以从他那里下载所需的文件。 对于emule中文件的hash值是固定的,也是唯一的,它就相当于这个文件的信息摘要,无论这个文件在谁的机器上,他的hash值都是不变的,无论过了多长时间,这个值始终如一,当我们在进行文件的下载上传过程中,emule都是通过这个值来确定文件。 那么什么是userhash呢? 道理同上,当我们在第一次使用emule的时候,emule会自动生成一个值,这个值也是唯一的,它是我们在emule世界里面的标志,只要你不卸载,不删除config,你的userhash值也就永远不变,积分制度就是通过这个值在起作用,emule里面的积分保存,身份识别,都是使用这个值,而和你的id和你的用户名无关,你随便怎么改这些东西,你的userhash值都是不变的,这也充分保证了公平性。其实他也是一个信息摘要,只不过保存的不是文件信息,而是我们每个人的信息。 那么什么是hash文件呢? 我们经常在emule日志里面看到,emule正在hash文件,这里就是利用了hash算法的文件校验性这个功能了,文章前面已经说了一些这些功能,其实这部分是一个非常复杂的过程,目前在ftp,bt等软件里面都是用的这个基本原理,emule里面是采用文件分块传输,这样传输的每一块都要进行对比校验,如果错误则要进行重新下载,这期间这些相关信息写入met文件,直到整个任务完成,这个时候part文件进行重新命名,然后使用move命令,把它传送到incoming文件里面,然后met文件自动删除,所以我们有的时候会遇到hash文件失败,就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配,另外有的时候开机也要疯狂hash,有两种情况一种是你在第一次使用,这个时候要hash提取所有文件信息,还有一种情况就是上一次你非法关机,那么这个时候就是要进行排错校验了。 关于hash的算法研究,一直是信息科学里面的一个前沿,尤其在网络技术普及的今天,他的重要性越来越突出,其实我们每天在网上进行的信息交流安全验证,我们在使用的操作系统密钥原理,里面都有它的身影,特别对于那些研究信息安全有兴趣的朋友,这更是一个打开信息世界的钥匙,他在hack世界里面也是一个研究的焦点。 一般的线性表、树中,记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在“比较”的基础上,查找的效率与比较次数密切相关。理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。因而查找时,只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。在此,称这个对应关系f为哈希函数,按这个思想建立的表为哈希表(又称为杂凑法或散列表)。 哈希表不可避免冲突(collision)现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2,而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词(synonym)。 因此,在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数,而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表:根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置,这种表被称为哈希表。 对于动态查找表而言,1) 表长不确定;2)在设计查找表时,只知道关键字所属范围,而不知道确切的关键字。因此,一般情况需建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置,通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意:这个函数并不一定是数学函数) 哈希函数是一个映象,即:将关键字的集合映射到某个地址集合上,它的设置很灵活,只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。 现实中哈希函数是需要构造的,并且构造的好才能使用的好。 用途:加密,解决冲突问题。。。。 用途很广,比特精灵中就使用了哈希函数,你可 以自己看看。 具体可以学习一下数据结构和算法的书。 [编辑本段]字符串哈希函数 (著名的ELFhash算法) int ELFhash(char *key) return h%MOD; }

晚来风急 2019-12-02 01:22:24 0 浏览量 回答数 0

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遍历一个 List 有哪些不同的方式?每种方法的实现原理是什么?Java 中 List 遍历的最佳实践是什么? 遍历方式有以下几种: for 循环遍历,基于计数器。在集合外部维护一个计数器,然后依次读取每一个位置的元素,当读取到最后一个元素后停止。 迭代器遍历,Iterator。Iterator 是面向对象的一个设计模式,目的是屏蔽不同数据集合的特点,统一遍历集合的接口。Java 在 Collections 中支持了 Iterator 模式。 foreach 循环遍历。foreach 内部也是采用了 Iterator 的方式实现,使用时不需要显式声明 Iterator 或计数器。优点是代码简洁,不易出错;缺点是只能做简单的遍历,不能在遍历过程中操作数据集合,例如删除、替换。 最佳实践:Java Collections 框架中提供了一个 RandomAccess 接口,用来标记 List 实现是否支持 Random Access。 如果一个数据集合实现了该接口,就意味着它支持 Random Access,按位置读取元素的平均时间复杂度为 O(1),如ArrayList。如果没有实现该接口,表示不支持 Random Access,如LinkedList。 推荐的做法就是,支持 Random Access 的列表可用 for 循环遍历,否则建议用 Iterator 或 foreach 遍历。 说一下 ArrayList 的优缺点 ArrayList的优点如下: ArrayList 底层以数组实现,是一种随机访问模式。ArrayList 实现了 RandomAccess 接口,因此查找的时候非常快。ArrayList 在顺序添加一个元素的时候非常方便。 ArrayList 的缺点如下: 删除元素的时候,需要做一次元素复制操作。如果要复制的元素很多,那么就会比较耗费性能。插入元素的时候,也需要做一次元素复制操作,缺点同上。 ArrayList 比较适合顺序添加、随机访问的场景。 如何实现数组和 List 之间的转换? 数组转 List:使用 Arrays. asList(array) 进行转换。List 转数组:使用 List 自带的 toArray() 方法。 代码示例: ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么? 数据结构实现:ArrayList 是动态数组的数据结构实现,而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。随机访问效率:ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高,因为 LinkedList 是线性的数据存储方式,所以需要移动指针从前往后依次查找。增加和删除效率:在非首尾的增加和删除操作,LinkedList 要比 ArrayList 效率要高,因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。内存空间占用:LinkedList 比 ArrayList 更占内存,因为 LinkedList 的节点除了存储数据,还存储了两个引用,一个指向前一个元素,一个指向后一个元素。线程安全:ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的,也就是不保证线程安全; 综合来说,在需要频繁读取集合中的元素时,更推荐使用 ArrayList,而在插入和删除操作较多时,更推荐使用 LinkedList。 补充:数据结构基础之双向链表 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。 ArrayList 和 Vector 的区别是什么? 这两个类都实现了 List 接口(List 接口继承了 Collection 接口),他们都是有序集合 线程安全:Vector 使用了 Synchronized 来实现线程同步,是线程安全的,而 ArrayList 是非线程安全的。性能:ArrayList 在性能方面要优于 Vector。扩容:ArrayList 和 Vector 都会根据实际的需要动态的调整容量,只不过在 Vector 扩容每次会增加 1 倍,而 ArrayList 只会增加 50%。 Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。 Arraylist不是同步的,所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。 插入数据时,ArrayList、LinkedList、Vector谁速度较快?阐述 ArrayList、Vector、LinkedList 的存储性能和特性? ArrayList、LinkedList、Vector 底层的实现都是使用数组方式存储数据。数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。 Vector 中的方法由于加了 synchronized 修饰,因此 Vector 是线程安全容器,但性能上较ArrayList差。 LinkedList 使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但插入数据时只需要记录当前项的前后项即可,所以 LinkedList 插入速度较快。 多线程场景下如何使用 ArrayList? ArrayList 不是线程安全的,如果遇到多线程场景,可以通过 Collections 的 synchronizedList 方法将其转换成线程安全的容器后再使用。例如像下面这样: 为什么 ArrayList 的 elementData 加上 transient 修饰? ArrayList 中的数组定义如下: private transient Object[] elementData; 再看一下 ArrayList 的定义: public class ArrayList extends AbstractList implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable 可以看到 ArrayList 实现了 Serializable 接口,这意味着 ArrayList 支持序列化。transient 的作用是说不希望 elementData 数组被序列化,重写了 writeObject 实现: 每次序列化时,先调用 defaultWriteObject() 方法序列化 ArrayList 中的非 transient 元素,然后遍历 elementData,只序列化已存入的元素,这样既加快了序列化的速度,又减小了序列化之后的文件大小。 List 和 Set 的区别 List , Set 都是继承自Collection 接口 List 特点:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。 Set 特点:一个无序(存入和取出顺序有可能不一致)容器,不可以存储重复元素,只允许存入一个null元素,必须保证元素唯一性。Set 接口常用实现类是 HashSet、LinkedHashSet 以及 TreeSet。 另外 List 支持for循环,也就是通过下标来遍历,也可以用迭代器,但是set只能用迭代,因为他无序,无法用下标来取得想要的值。 Set和List对比 Set:检索元素效率低下,删除和插入效率高,插入和删除不会引起元素位置改变。 List:和数组类似,List可以动态增长,查找元素效率高,插入删除元素效率低,因为会引起其他元素位置改变 Set接口 说一下 HashSet 的实现原理? HashSet 是基于 HashMap 实现的,HashSet的值存放于HashMap的key上,HashMap的value统一为PRESENT,因此 HashSet 的实现比较简单,相关 HashSet 的操作,基本上都是直接调用底层 HashMap 的相关方法来完成,HashSet 不允许重复的值。 HashSet如何检查重复?HashSet是如何保证数据不可重复的? 向HashSet 中add ()元素时,判断元素是否存在的依据,不仅要比较hash值,同时还要结合equles 方法比较。 HashSet 中的add ()方法会使用HashMap 的put()方法。 HashMap 的 key 是唯一的,由源码可以看出 HashSet 添加进去的值就是作为HashMap 的key,并且在HashMap中如果K/V相同时,会用新的V覆盖掉旧的V,然后返回旧的V。所以不会重复( HashMap 比较key是否相等是先比较hashcode 再比较equals )。 以下是HashSet 部分源码: hashCode()与equals()的相关规定: 如果两个对象相等,则hashcode一定也是相同的 两个对象相等,对两个equals方法返回true 两个对象有相同的hashcode值,它们也不一定是相等的 综上,equals方法被覆盖过,则hashCode方法也必须被覆盖 hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode(),则该class的两个对象无论如何都不会相等(即使这两个对象指向相同的数据)。 ** ==与equals的区别** ==是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间 equals是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同 ==是指对内存地址进行比较 equals()是对字符串的内容进行比较3.==指引用是否相同 equals()指的是值是否相同 HashSet与HashMap的区别 Queue BlockingQueue是什么? Java.util.concurrent.BlockingQueue是一个队列,在进行检索或移除一个元素的时候,它会等待队列变为非空;当在添加一个元素时,它会等待队列中的可用空间。BlockingQueue接口是Java集合框架的一部分,主要用于实现生产者-消费者模式。我们不需要担心等待生产者有可用的空间,或消费者有可用的对象,因为它都在BlockingQueue的实现类中被处理了。Java提供了集中BlockingQueue的实现,比如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue,、SynchronousQueue等。 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别? 相同点:都是返回第一个元素,并在队列中删除返回的对象。 不同点:如果没有元素 poll()会返回 null,而 remove()会直接抛出 NoSuchElementException 异常。 代码示例: Queue queue = new LinkedList (); queue. offer("string"); // add System. out. println(queue. poll()); System. out. println(queue. remove()); System. out. println(queue. size()); Map接口 说一下 HashMap 的实现原理? HashMap概述: HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap的数据结构: 在Java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。 HashMap 基于 Hash 算法实现的 当我们往Hashmap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标存储时,如果出现hash值相同的key,此时有两种情况。(1)如果key相同,则覆盖原始值;(2)如果key不同(出现冲突),则将当前的key-value放入链表中获取时,直接找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应值。理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题,核心就是使用了数组的存储方式,然后将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。 需要注意Jdk 1.8中对HashMap的实现做了优化,当链表中的节点数据超过八个之后,该链表会转为红黑树来提高查询效率,从原来的O(n)到O(logn) HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同?HashMap的底层实现 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做拉链法的方式可以解决哈希冲突。 JDK1.8之前 JDK1.8之前采用的是拉链法。拉链法:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。 JDK1.8之后 相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。 JDK1.7 VS JDK1.8 比较 JDK1.8主要解决或优化了一下问题: resize 扩容优化引入了红黑树,目的是避免单条链表过长而影响查询效率,红黑树算法请参考解决了多线程死循环问题,但仍是非线程安全的,多线程时可能会造成数据丢失问题。 HashMap的put方法的具体流程? 当我们put的时候,首先计算 key的hash值,这里调用了 hash方法,hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作,高16bit补0,一个数和0异或不变,所以 hash 函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或,目的是减少碰撞。按照函数注释,因为bucket数组大小是2的幂,计算下标index = (table.length - 1) & hash,如果不做 hash 处理,相当于散列生效的只有几个低 bit 位,为了减少散列的碰撞,设计者综合考虑了速度、作用、质量之后,使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞,而且JDK8中用了复杂度 O(logn)的树结构来提升碰撞下的性能。 putVal方法执行流程图 ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容; ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③; ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals; ④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤; ⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可; ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。 HashMap的扩容操作是怎么实现的? ①.在jdk1.8中,resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容; ②.每次扩展的时候,都是扩展2倍; ③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。 在putVal()中,我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法,resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容,或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发,这也是JDK1.8版本的一个优化的地方,在1.7中,扩容之后需要重新去计算其Hash值,根据Hash值对其进行分发,但在1.8版本中,则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0,重新进行hash分配后,该元素的位置要么停留在原始位置,要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上 HashMap是怎么解决哈希冲突的? 答:在解决这个问题之前,我们首先需要知道什么是哈希冲突,而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么是哈希才行; 什么是哈希? Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值);这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 所有散列函数都有如下一个基本特性**:根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同。但是,根据同一散列函数计算出的散列值如果相同,输入值不一定相同**。 什么是哈希冲突? 当两个不同的输入值,根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞)。 HashMap的数据结构 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突: 这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下,但相比于hashCode返回的int类型,我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4(即2的四次方16)要远小于int类型的范围,所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率,并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表,所以我们还需要对hashCode作一定的优化 hash()函数 上面提到的问题,主要是因为如果使用hashCode取余,那么相当于参与运算的只有hashCode的低位,高位是没有起到任何作用的,所以我们的思路就是让hashCode取值出的高位也参与运算,进一步降低hash碰撞的概率,使得数据分布更平均,我们把这样的操作称为扰动,在JDK 1.8中的hash()函数如下: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算(高低位异或) } 这比在JDK 1.7中,更为简洁,相比在1.7中的4次位运算,5次异或运算(9次扰动),在1.8中,只进行了1次位运算和1次异或运算(2次扰动); JDK1.8新增红黑树 通过上面的链地址法(使用散列表)和扰动函数我们成功让我们的数据分布更平均,哈希碰撞减少,但是当我们的HashMap中存在大量数据时,加入我们某个bucket下对应的链表有n个元素,那么遍历时间复杂度就为O(n),为了针对这个问题,JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构,进一步使得遍历复杂度降低至O(logn); 总结 简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的: 使用链地址法(使用散列表)来链接拥有相同hash值的数据;使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更平均;引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度,使得遍历更快; **能否使用任何类作为 Map 的 key? **可以使用任何类作为 Map 的 key,然而在使用之前,需要考虑以下几点: 如果类重写了 equals() 方法,也应该重写 hashCode() 方法。 类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。 如果一个类没有使用 equals(),不应该在 hashCode() 中使用它。 用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的,这样 hashCode() 值可以被缓存起来,拥有更好的性能。不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变,这样就会解决与可变相关的问题了。 为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为K? 答:String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性,能够有效的减少Hash碰撞的几率 都是final类型,即不可变性,保证key的不可更改性,不会存在获取hash值不同的情况 内部已重写了equals()、hashCode()等方法,遵守了HashMap内部的规范(不清楚可以去上面看看putValue的过程),不容易出现Hash值计算错误的情况; 如果使用Object作为HashMap的Key,应该怎么办呢? 答:重写hashCode()和equals()方法 重写hashCode()是因为需要计算存储数据的存储位置,需要注意不要试图从散列码计算中排除掉一个对象的关键部分来提高性能,这样虽然能更快但可能会导致更多的Hash碰撞; 重写equals()方法,需要遵守自反性、对称性、传递性、一致性以及对于任何非null的引用值x,x.equals(null)必须返回false的这几个特性,目的是为了保证key在哈希表中的唯一性; HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标 答:hashCode()方法返回的是int整数类型,其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1),约有40亿个映射空间,而HashMap的容量范围是在16(初始化默认值)~2 ^ 30,HashMap通常情况下是取不到最大值的,并且设备上也难以提供这么多的存储空间,从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内,进而无法匹配存储位置; 那怎么解决呢? HashMap自己实现了自己的hash()方法,通过两次扰动使得它自己的哈希值高低位自行进行异或运算,降低哈希碰撞概率也使得数据分布更平均; 在保证数组长度为2的幂次方的时候,使用hash()运算之后的值与运算(&)(数组长度 - 1)来获取数组下标的方式进行存储,这样一来是比取余操作更加有效率,二来也是因为只有当数组长度为2的幂次方时,h&(length-1)才等价于h%length,三来解决了“哈希值与数组大小范围不匹配”的问题; HashMap 的长度为什么是2的幂次方 为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀,每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。 这个算法应该如何设计呢? 我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 那为什么是两次扰动呢? 答:这样就是加大哈希值低位的随机性,使得分布更均匀,从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性,最终减少Hash冲突,两次就够了,已经达到了高位低位同时参与运算的目的; HashMap 与 HashTable 有什么区别? 线程安全: HashMap 是非线程安全的,HashTable 是线程安全的;HashTable 内部的方法基本都经过 synchronized 修饰。(如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧!); 效率: 因为线程安全的问题,HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外,HashTable 基本被淘汰,不要在代码中使用它; 对Null key 和Null value的支持: HashMap 中,null 可以作为键,这样的键只有一个,可以有一个或多个键所对应的值为 null。但是在 HashTable 中 put 进的键值只要有一个 null,直接抛NullPointerException。 **初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 **: ①创建时如果不指定容量初始值,Hashtable 默认的初始大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2n+1。HashMap 默认的初始化大小为16。之后每次扩充,容量变为原来的2倍。②创建时如果给定了容量初始值,那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小,而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小。也就是说 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。 底层数据结构: JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。 推荐使用:在 Hashtable 的类注释可以看到,Hashtable 是保留类不建议使用,推荐在单线程环境下使用 HashMap 替代,如果需要多线程使用则用 ConcurrentHashMap 替代。 如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap? 对于在Map中插入、删除和定位元素这类操作,HashMap是最好的选择。然而,假如你需要对一个有序的key集合进行遍历,TreeMap是更好的选择。基于你的collection的大小,也许向HashMap中添加元素会更快,将map换为TreeMap进行有序key的遍历。 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分割分段(Segment),然后在每一个分段上都用lock锁进行保护,相对于HashTable的synchronized锁的粒度更精细了一些,并发性能更好,而HashMap没有锁机制,不是线程安全的。(JDK1.8之后ConcurrentHashMap启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。) HashMap的键值对允许有null,但是ConCurrentHashMap都不允许。 ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别? ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。 底层数据结构: JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现,JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的; 实现线程安全的方式(重要): ① 在JDK1.7的时候,ConcurrentHashMap(分段锁) 对整个桶数组进行了分割分段(Segment),每一把锁只锁容器其中一部分数据,多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。(默认分配16个Segment,比Hashtable效率提高16倍。) 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6以后 对 synchronized锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在JDK1.8中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本;② Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全,效率非常低下。当一个线程访问同步方法时,其他线程也访问同步方法,可能会进入阻塞或轮询状态,如使用 put 添加元素,另一个线程不能使用 put 添加元素,也不能使用 get,竞争会越来越激烈效率越低。 两者的对比图: HashTable: JDK1.7的ConcurrentHashMap: JDK1.8的ConcurrentHashMap(TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点): 答:ConcurrentHashMap 结合了 HashMap 和 HashTable 二者的优势。HashMap 没有考虑同步,HashTable 考虑了同步的问题。但是 HashTable 在每次同步执行时都要锁住整个结构。 ConcurrentHashMap 锁的方式是稍微细粒度的。 ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗?实现原理是什么? JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。 在JDK1.7中,ConcurrentHashMap采用Segment + HashEntry的方式进行实现,结构如下: 一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构,一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 是一个链表结构的元素,每个 Segment 守护着一个HashEntry数组里的元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment的锁。 该类包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment ;前者用来封装映射表的键值对,后者用来充当锁的角色;Segment 是一种可重入的锁 ReentrantLock,每个 Segment 守护一个HashEntry 数组里得元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment 锁。 JDK1.8 在JDK1.8中,放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现,synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要hash不冲突,就不会产生并发,效率又提升N倍。 结构如下: 如果该节点是TreeBin类型的节点,说明是红黑树结构,则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点;如果binCount不为0,说明put操作对数据产生了影响,如果当前链表的个数达到8个,则通过treeifyBin方法转化为红黑树,如果oldVal不为空,说明是一次更新操作,没有对元素个数产生影响,则直接返回旧值;如果插入的是一个新节点,则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount; 辅助工具类 Array 和 ArrayList 有何区别? Array 可以存储基本数据类型和对象,ArrayList 只能存储对象。Array 是指定固定大小的,而 ArrayList 大小是自动扩展的。Array 内置方法没有 ArrayList 多,比如 addAll、removeAll、iteration 等方法只有 ArrayList 有。 对于基本类型数据,集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是,当处理固定大小的基本数据类型的时候,这种方式相对比较慢。 如何实现 Array 和 List 之间的转换? Array 转 List: Arrays. asList(array) ;List 转 Array:List 的 toArray() 方法。 comparable 和 comparator的区别? comparable接口实际上是出自java.lang包,它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序comparator接口实际上是出自 java.util 包,它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序 一般我们需要对一个集合使用自定义排序时,我们就要重写compareTo方法或compare方法,当我们需要对某一个集合实现两种排序方式,比如一个song对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话,我们可以重写compareTo方法和使用自制的Comparator方法或者以两个Comparator来实现歌名排序和歌星名排序,第二种代表我们只能使用两个参数版的Collections.sort(). 方法如何比较元素? TreeSet 要求存放的对象所属的类必须实现 Comparable 接口,该接口提供了比较元素的 compareTo()方法,当插入元素时会回调该方法比较元素的大小。TreeMap 要求存放的键值对映射的键必须实现 Comparable 接口从而根据键对元素进 行排 序。 Collections 工具类的 sort 方法有两种重载的形式, 第一种要求传入的待排序容器中存放的对象比较实现 Comparable 接口以实现元素的比较; 第二种不强制性的要求容器中的元素必须可比较,但是要求传入第二个参数,参数是Comparator 接口的子类型(需要重写 compare 方法实现元素的比较),相当于一个临时定义的排序规则,其实就是通过接口注入比较元素大小的算法,也是对回调模式的应用(Java 中对函数式编程的支持)。

剑曼红尘 2020-03-24 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

问题

干货分享:DBA专家门诊一期:索引与sql优化问题汇总

xiaofanqie 2019-12-01 21:24:21 74007 浏览量 回答数 38

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回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中,常见使用到索引的地方大概有两类: 第一类.做业务约束需求,比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的,则可以在表中创建唯一索引; 比如:需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复,则在设计表的时候,就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引: CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度,可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引,以此来提升SQL语句的执行速度; 此过程好比是去图书找一本书,最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去;快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上,然后直接去找就可以了;当然创建这个索引也需要有一定的代价,需要存储空间来存放,需要在数据行插入,更新,删除的时候维护索引: 例如: CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录,我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录: mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录,如果我们在gmt_create字段上添加索引: mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说,为SQL语句(select,update,delete)创建必要的索引是必须的,这样虽然有一定的性能和空间消耗,但是是值得,尤其是在大并发的请求下,大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完,进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目,数据库不仅仅是写SQL那么简单,即使知道了SQL怎么写,还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据,返回多少数据,是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活,但是可以通过学习是可以掌握的,你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行,这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程:1、自己查资料,包括书本,在线文档,google,别人的总结等等,试图自己解决2、多做实验,证明自己的想法以及判断3、如果实在不行,再去论坛问,或者问朋友4、如果问题解决了,把该问题的整个解决方法记录下来,以备后来的需要5、多关注别人的问题,或许以后自己就遇到了,并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题,并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家: http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样,没有太多的捷径可走,必须打好了坚实的基础,才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界,我在这里套用一下: 古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle,这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。 这里,注意一个"尽"字,在开始学习的过程中,你必须充分阅读Oracle的基础文档,概念手册、管理手册、备份恢复手册等(这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到);OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力,万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说,尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧,也都要坚持不放弃,具备了基础知识之后,你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考,由浅入深从来都不是轻而易举的,甚至很多时候你会感到自己停滞不前了,但是不要动摇,学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说,经历了那么多努力以后,你会发现,那苦苦思考的问题,那百思不得其解的算法原理,原来答案就在手边,你的思路豁然开朗,宛如拨云见月。这个时候,学习对你来说,不再是个难题,也许是种享受,也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成,那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨,哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的,在不断的学习中,不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中,经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后,一定是深入下去,穷究根本,这样你会发现,一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点,如果你能对很多问题进行深入思考和研究,那么在深处,你会发现,这些面逐渐接合,慢慢的延伸到oracle的所有层面,逐渐的你就能融会贯通。这时候,你会主动的去尝试全面学习Oracle,扫除你的知识盲点,学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性,才更能让你深入的理解书本上的知识,正所谓:" 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有,那么这,就是我的捷径。 想想自己,经常是"每有所获,便欣然忘食", 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问,也是一门艺术,理解透彻了,你会知道,优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存;CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解,管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员,你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时,你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本;找到问题之后,你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易,举重若轻还是举轻若重,取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上,Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning,用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅,他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的,甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的,如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代;但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论,TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中,在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍,有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容,你必须具有充分的认识,否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle,严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋,我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员,他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多,那么也许就是因为,你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了,那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步,无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所,很多问题都可以在这里找到答案,互相讨论,互相学习。这是我们的幸运,我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍: 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍,比如MySQL:《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》,在进阶一点的就是《 高性能MySQL(第3版) 》 oracle的参考书籍: http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问,现在在做一个与图书有关的项目,其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表,问题不难,但是想优化一下,有如下问题想请教一下: 1、在图书数据库数据表的书名字段里,按图书书名进行关键字搜索,如何快速搜索相关的图书?   现在由于数据不多,直接用的like模糊查找验证功能而已; 如果数据量不大,是可以在数据库中完成搜索的,可以在搜索字段上创建索引,然后进行搜索查询: CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后,就不在适合了,可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx; 2、如何按匹配的关键度进行快速排序?比如搜索“算法”,有一本书是《算法》,另一本书是《算法设计》,要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序,没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊,也就是: select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引,全模糊在上面场景是不能使用到索引的,但可以进行一些改进,比如: select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键,同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化,但是性能不会太好;特别在数据量大,请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询; 非得使用数据库的话 ,建议不要在生产库进行查询,可以在只读节点进行查询,避免查询造成主业务数据库的资源消耗完,导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术,比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手?多表之间的连接方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join,是不是Hash Join最优连接? SQL优化需要了解优化器原理,索引的原理,表的存储结构,执行计划等,可以买一本书来系统的进行学习,多多实验; 不同的数据库优化器的模型不一样,比如oracle支持NL,HJ,SMJ,但是mysql只支持NL,不通的连接方式适用于不同的应用场景; NL:对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择 HJ:对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题:分类表TQueCategory,问题表TQuestion(T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数,有两种方式: 1.每次统计,在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum,用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问:在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好,为什么? ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ,可以在 CateID上创建一个索引,这样就可以索引扫描来完成查询; 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果,但是必须在问题表有插入,删除的时候维护quenum数量; 单单从SQL的性能来看, 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的,所以方案二的性能会比较好; 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话,会带来对 TQueCategory的频繁更新,一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update,这个代价其实是蛮高的; 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话,建议还是使用方案一; 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求(例如: CateID +时间),这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈,仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫,但是把业务逻辑交由数据库来完成,对后期的维护来说是很麻烦的事情,不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面: 咨询一下,现在mysql新的版本,5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制? 如果甲骨文真周到那一步,rds是否会受到影响? 一个疑惑: 为什么很少见到有人用mysql正则匹配?性能不好还是什么原因? ######################################## MySQL有商业版 和 社区版,RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进,由专门的RDS MySQL源码团队来维护,国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS,包括了@丁奇 ,@彭立勋 ,@印风 等; 不在数据库中做业务计算,是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验; 是否影响性能与你的sql的执行频率,需要参与的计算数据量相关,当然了还包括数据库所在主机的IO,cpu,内存等资源,离开了这些谈性能是没有多大意义的; ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行??? ######################### 可以参考这个链接,里面有很多的最佳实践,其中就包括了分页语句的优化: http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法: select  *  from t where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M,N的翻页写法,往往在越往后翻页的过程中速度越慢,原因 mysql会读取表中的前M+N条数据,M越大,性能就越差: 优化写法: select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000,20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法,先查询翻页中需要的N条数据的主键id,在根据主键id 回表查询所需要的N条数据,此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意:需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例: user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化,执行非常的慢: | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写:selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000)t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index:seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇,这个原理是啥啊。牛!!! user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec), 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引,mysql,sqlserver,oracle 的关系数据库都是默认支持的; ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ”的原因吗?我们公司在项目中经常使用外键,用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗? 这里的不建议使用外键,主要考虑到 : 第一.维护成本上,把一些业务逻辑交由数据库来保证,当业务需求发生改动的时候,需要同时考虑应用程序和数据库,有时候一些数据库变更或者bug,可能会导致外键的失效;同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦,不便于管理。 第二.性能上考虑,当大量数据写入的时候,外键肯定会带来一定的性能损耗,当出现这样的问题时候,再来改造去除外键,真的就不值得了; 最后,不在数据库中参与业务的计算(存储过程,函数,触发器,外键),是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期:索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引,需要根据你的SQL语句来进行创建,不是每一个字段都需要进行创建,也不是一个索引都不创建,,可以把你的SQL语句,应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活,需要掌握:表的存储方式,索引的原理,数据库的优化器,统计信息,最后还需要能够读懂数据库的执行计划,以此来判断索引是否创建正确; 所以需要进行系统的学习才能掌握,附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt,希望对你有帮助,同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来,大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样,简单的会,仔细写也会写出来,但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL,掌握SQL优化的方法,自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句,比如慢查询的步奏,如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开,就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中; 在RDS中默认是打开了慢日志功能的:long_query_time=1,表示会记录执行时间>=1秒的慢sql; 如何快速找到mysql瓶颈: 简单一点的方法,可以通过监控mysql所在主机的性能(CPU,IO,load等)以及mysql本身的一些状态值(connections,thread running,qps,命中率等); RDS提供了完善的数据库监控体系,包括了CPU,IOPS,Disk,Connections,QPS,可以重点关注cpu,IO,connections,disk 4个 指标; cpu,io,connections主要体现在了性能瓶颈,disk主要体现了空间瓶颈; 有时候一条慢sql语句的频繁调用,也可能导致整个实例的cpu,io,connections达到100%;也有可能一条排序的sql语句,消耗大量的临时空间,导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析:该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息:当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql: 可以看到这条sql执行的非常缓慢:[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引: CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710; 可以看到这个表有3KW的数据,但是没有task_id字段开头的索引,导致该sql语句删除需要进行全表扫描: 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到,同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告:诊断报告将会在1月底发布到控制台,到时候用户可以直接查看诊断建议,来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节,所以在空间上没有什么差别;但是为了可读性,建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能,使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。

玄惭 2019-12-02 01:16:11 0 浏览量 回答数 0

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01「思维陷阱」是一个人职场平庸的根本原因 有没有人想过:为什么有些人在职场显得能力特别差? 我们生活在一个容易让人焦虑的时代,每天都需要主动或者被动地接受大量的信息,但少有人清醒地知道,这些信息悄悄改变了我们的“思维方式”乃至“行为”,引导我们走进陷阱。 如果你不能意识到,你可能正在被“思维陷阱”拖入平庸和焦虑的痛苦中。 为了方便理解,我下面列出三种最常见的陷入“思维陷阱”的人,对照看看自己是不是: 热衷快餐知识,却不能清醒知道自己无知的人 习惯什么都“靠自己”的人 无法一眼看透事物发展背后本质的人 **1. 热衷快餐知识 ** 却不能清醒知道自己无知的人 伴随着知识付费的崛起,近几年出现了大量热衷快餐知识的人_他们是朋友圈的“概念狂人”,对权威、意见领袖的观点非常追捧,关于最新的话题他总能发表看法,他们热衷于走捷径,转发的文章总是散发着贩卖焦虑的气味。 但如果与他们深入交流,你会发现:除了这些二手的快餐知识,他们对常识和经典无知的可怕。 这些人最大的特点是不知道自己的无知——认为自己脑子中的想法是什么样,世界就是什么样。这种人在职场有一个很难缠的习惯:很喜欢先入为主一个自己坚持的观点,然后再围绕这个观点去寻找支持论据。 如果这种人有较高的执行力,那就太可怕了——因为在他们很努力地将片面的理解付诸行动时,你根本无法说服他,一切都要等他让所有人都撞得头破血流停下来才能进行调整。 **2. 习惯 ** 什么都“靠自己”的人 如果一个人看多了鸡汤文里“什么都不如自己可靠”的口号,或者片面理解了近几年常说的“为结果负责”这句话,那他就会走入“靠自己”的思维陷阱。 这些人最大的特点就是害怕麻烦别人,害怕拒绝——认为目前事物无法圆满完成的原因,主要是自身实力或资源还不够,所以会一味地增强自身资源以期望达到目标。 他们既不能看到别人那里多余的可协作资源,也不能将自己的资源为别人所用。 因为害怕暴露出错,他们也不擅长分享和求助。 他们会觉得自己深刻理解了“责任”的意义,但是却总是感到每天的工作压力山大,那些习惯在办公室里加班到凌晨但效率低下的员工往往是这种人。 **3. 无法一眼看透事物发展背后矛盾本质的人 ** 《教父》最有名的一句话是“花半秒钟就看透事物本质的人,和一生都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。” 那什么是“事物的本质”呢? 其实就是位于事物发展中底层的矛盾。 如果一个人看事物或者解决工作难题的时候,没有思考背后的矛盾和规律的习惯,就容易流于表面,他们可能洞察力不错,比起一般人能关注那些细节,但是却缺乏全局观,容易纠结在自己的小世界里。 注意:没有日常观察思考“事物发展背后的矛盾”习惯的人,注定无法成长为团队的领导者! 在职场,他们是需要反复指导和争论,耗费团队沟通成本的下属,在解决问题时,他们是无法快速清晰找到问题抓手的那群人;在生活中,他们往往又会陷入“拎不清”或“选择困难”的麻烦中。 02 那些互联网大神 是如何跳出“思维陷阱”的? “思维陷阱”就藏在人性的弱点中,它是如此可怕和不易察觉,我们必须保持一些日常思考习惯来对抗它对我们的影响。 也许你能从下面三位阿里巴巴高管身上拥有的特质中找到答案,这些习惯帮助他们克服“思维陷阱”在中国最复杂的商业经济体——阿里巴巴中取得了事业上的巨大成就。 他们是那些经历过绝望后谷底反弹的人,那些长期默默坚持而又一鸣惊人的人,那些在危急关头敢于独自按下刹车键的人,他们分别是钉钉创始人无招、盒马鲜生创始人侯毅,以及现在的淘宝天猫总裁蒋凡。 **1. 钉钉创始人无招 ** 抛下已知去“观察”外界的习惯 “无招”是花名,如果结合他在阿里的经历看,会发现很有意思。 钉钉创始人无招 2014年,阿里经历了强推社交产品“来往”的巨大挫折;在智能手机全国开始普及的年代,因为社交用户基数大,而且极度高频的入口级特性,社交产品所能带来的安全感是各大互联网厂商都极度渴望的,所以你可以理解为什么马化腾会把微信横空出世称为:抢到第一张移动互联网船票。 而陈航和他所在的团队,就是试图通过挑战微信,为阿里赢得安全感的一群人。 用再造一个“微信”来挑战微信,结果就是无招需要和团队把一场惨痛的失败消化下来。 但有没有人想过:这样的严重挫败陷入的低谷,对一个产品型的团队领导者也许是一件好事——因为绝望会让一个人抛弃原有的脑子里对世界所有的理解,进入一种彻底放空和内省状态,这时候才能静下心来观察和阅读世界真正的需要。 这与悟道的逻辑不谋而合。 作为一个产品经理可能会反思:任何大而广的东西一定有弱点,如果说微信的社交面是一条横线,需要观察寻找的,是哪里可以诞生一条尚未挖掘的纵线。 那么这条纵线是什么呢? 静心向内看就会有答案,那就是阿里生态圈的万千小B企业。 如果你进入用户的心中去“观察”他们的想法,你就会用心眼看到后面的答案。 之后被外界评价“反人性”的钉钉迅速破圈微信获得了成功,而鹅厂主打“温度”的企业微信却一直不温不火,这个现象背后原因是什么? 很多人认为是因为钉钉抓住了老板的强压执行力需求,自上而下地推动市场,所以在微信办公的大环境下撕开了一个缺口。还有人同时认为无招是个冷酷的人。 但我现在却不这样认为。 在仔细阅读和研究了关于钉钉2015年来,所有无招在公开场合的发言和对钉钉产品的理解后,我认为他是国内少有的具备高度同理心的产品经理型CEO之一。 他身上有一种放下固有认知,虚心“观察”用户内心所需的能力,而且这几乎融入了他和团队的日常习惯中。 可能连使用者自己都不知道,钉钉的成功最深处,是在碎片化办公的大环境下,人性中饱含的对深度工作专注和效率的追求。而在这一点上,无论是老板还是员工,只要他还算是 “想做事的人” 那就是共通的! 人们只会说自己要一匹更快的马,但亨利福特却能观察到人心深处对速度的追求,为人们造出汽车。 “观察”的不是表面,而应该是人的内心! 在这个状态中,最重要的是要保持不带任何预设立场的“空”,不先入为主,不画地为牢,带着无知观察世界。 你不能带着“已知”去看待市场;不能孤立地,刻板地去读那些所谓的“大数据”,也不能光靠人云亦云来判断用户真正的需求,而要用“无知”的心态去接近和观察用户——那些一个个自然人的情绪和需要,以人为本。 不然,就会像百度沉迷于搜索引擎的修补,放出了头条;腾讯放弃了对用户工作外时间使用的的观察,做大了抖音。 如果他们的产品经理愿意走出北上广高大上的写字楼,走到他们真正需要服务的“群众”中去,结合数据和实践,也许就会“观察”到——哦~原来世界不是自己坐在角落里想象的那样。 钉钉所有的员工,入职后第一课就是被要求放下已知,带着空杯进入那些小B企业中,同工同吃,“观察”和阅读用户内心真正的需要。 “无”招胜有招——《笑傲江湖》里风清扬传给令狐冲的第一句话。 **2. 盒马鲜生创始人侯毅 ** 保持“关联性”思考的习惯 说完钉钉的无招,我们再看看盒马的侯毅。 盒马鲜生创始人侯毅 侯毅这个人很有意思,因为他最早是刘强东的“兄弟”,在京东长期希望推动一个类似盒马的前瞻O2O项目,无奈一直没有人关注;最后被逍遥子识才,多次劝说后,决定加入阿里,盒马鲜生是这么来的(这里不得不说:老逍简直比老萧还厉害)。 盒马鲜生是带火了“新零售”这个概念的明星企业,但很多人其实不懂“新零售”是什么。 所谓新零售的准确定义,其实就是在各种资源的关联和协同组合中,寻求一种能大大节约成本,提高价值的新组合。 为什么代表人物会是侯毅? 你可以理解成:因为长年专注在线下线上相结合的领域,侯毅的脑子有了一个叫“资源相互联系”的魔方,每天他都需要转动几次,去寻找数个变量组合资源中,无限接近“提高价值降低成本”的最优解。 所以这样看盒马和侯毅,你就可以突然看懂了:为什么可以推出“盒区房”这种以小博大的品牌亮点,通过捆绑房地产这个敏感话题,达到巨大宣传效果;以及明白为什么在今年的艰难时期,盒马能够快速反应,第一个推出了大显身手的“共享员工”模式了。 盒马的品牌是围绕着社区服务来的,线下线上配合的打法中,作为领导者的侯毅永远不能孤立地去思考,如果只想着依靠自己的力量去发展,那就坏事了。 保持日常的关联性思考,也有助于让一般人看竞争时,不陷入二元对立的表面理解。 用“关联性”的思维来理解阿里的战略,你会发现:任何与阿里展开竞争的企业,他们需要面对的是整个的阿里军团。 比如美团面对的是饿了么和口碑吗?那么盒马呢?大润发呢?银泰呢?支付宝呢?阿里云呢?天猫超市呢? 所以作为普通人,你可以学到的是永远不要只想着只用自己的资源和能力去做事。 一定要懂得资源之间的“关联性”,不要怕麻烦别人,也许你也能给别人创造价值呢?所以,你也可以在大脑中培养一个“关联性”思考事物的魔方。 **3. 淘宝天猫总裁蒋凡 ** 思索事物发展背后矛盾的习惯 当宣布蒋凡挑大梁的时候,很多人会问:为什么张勇和马云会选择一个少壮派? 淘宝天猫总裁蒋凡 也许张勇最能理解蒋凡:因为他们都是那种“在关键时刻孤独地扮演过‘扳道工’角色的人”——无论当时对他们来说,自己在不在最重要的位置上。 在蒋凡身上,有着外界所说的“一眼看穿底层逻辑”的能力;也是当下信息爆炸的时代,一种透过乱七八糟的消息迷雾,看到复杂事物中最简单的常识的能力。 这种能力,就是要看透推动事物发展背后的矛盾。 一个外表复杂的事物,它的本质其实是常识,就像新闻联播里每天在说的“当下主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。 到底什么是“消费升级”? 必须要用矛盾的观点看: 我们这些五环内白领在双11抢不到戴森吸尘器的不是真正的主要矛盾,你看不到的地方,“国内的大多数”的小镇青年想买一件耐克配国潮,而自己所处的城镇既没有CBD和没有大商场,下班时间甚至都不知道怎么打发——这才是主要矛盾。 去拼多多拼个9块9的手纸,被五环内用户嘲讽为“消费降级”,可你要知道拼多多的手纸不是为你准备的,是为广大“中国的大多数”准备的——这,才是真正的消费升级! 但在那个年代,并不是所有人都能认清主要矛盾。 当时即使在阿里内部,长年的竞争也让一部分人陷入了思维陷阱,认为京东是天猫最大的追赶者。 那时候也有人知道小镇青年的重要性,可是当时大家的理解还停留在跑到农村去刷墙。 拼多多为什么能够在阿里眼皮下迅速崛起呢!? 如果说是把握了下沉市场还是流于表面,你用矛盾的观点看本质: 第一点,2015~2017年间,大量阿里生态内的小小B端的角色,如底层商家、淘客、羊毛党因为阿里战略调整,对外发生了外溢,这些互联网游牧民走到哪,哪里就形成了新的细小供应链——这些人离开阿里要吃饭啊,这是最主要矛盾。 第二点,低价智能机和微信支付相结合,带来了小镇青年整体电商用户盘子扩大——这些人的日常时间要怎么打发,身边可能连个高级商场都没有,这是次主要矛盾。 这些东西,身处五环内的你在那个年代里,光看数据是不会马上发现的,只有靠细微的洞察才能感知到: 快递小哥的包裹里是不是开始有了别的平台的商品? 老家父母亲戚的朋友圈,是不是很多东西变了? 地方台的的综艺节目里面,广告赞助商是不是出现了不认识的牌子?(可惜很多北上广人不看电视) 那些像游牧民族一样的羊毛党,被你屏蔽朋友圈的微商妈妈又在忙什么? 透过现象看本质,拼多多就是抓住了这些要素悄悄长大的。 蒋凡上任后面对这个需要被再次重视的市场,是怎么抓“主要矛盾”的? 首先是重新平衡天猫、淘宝的重心,平衡“大多数用户”和B端之间的消费和供给——这不是拿捏尺度的平面问题,而是一个对顶层架构重新分析、设计的立体问题。 选用模式更适合五环外市场的聚划算做渠道下沉,向低线城市渗透、并且覆盖全年龄段,尽快封堵挤压拼多多的继续扩张 发力短视频、抖音、网红,直播这些内容场景,再通过大数据精准推送,通过占领用户时间,赢得市场,让B端人群比如主播网红下沉去填补C端的使用手机时间。 带领品牌商家下沉。之前很多品牌集中在打一二线市场,原有的渠道网络对于下沉市场是滞后的。但随着阿里的强势运营,优质的中部商家做敲门砖品牌迅速得以下沉——提前占住山头,让对手仰攻。 随着最近淘宝特价推出,结合淘宝、聚划算、天猫、淘小铺全面出击,阿里军团的刀枪剑戟朝向了同一个方向:B端搭建架构,C端占领时间,蒋凡完成了对北上广人群和下沉市场的一记全垒打! 目前我们还不知道拼多多的黄铮会如何接下蒋凡这一记硬球——因为占据了品牌优势,拼多多对阿里会长期处于一种“仰攻”状态。 这就难受了,毕竟狮子猛回头扑向一只咬自己尾巴的鬣狗很容易,但鬣狗要一口吃下一只狮子却很难。 03 你该如何训练“三种思维” 获得职场成功! 写到这里,你也许会说:似乎这些思维习惯也没有多么的深奥啊?这些难道不是常识吗? 你说的没错,但那些高手恰恰是将尝试变成了一种日常习惯去反复练习——因为“思维陷阱”会无时无刻存在,人必须通过训练保持觉知才行,所以我们需要复习一下这三种思维习惯: **1. 如何训练 ** 带着无知“观察”的思维习惯? 日常中,很多人会觉得自己的情商和同理心不足,不知道对方心里想什么,要怎么办? 这就可以先从“观察”自己的内心的练习开始。 练习“观察”的方式: 保持空无,抛下预设 ▼ 用客体视角觉察出自己内心与行为的关系 ▼ 再试着深入“阅读”他人内心与行为的关系 ▼ 结合规律,分析出外界真实的需要 ▼ 在生活与工作中做出策略调整或反应 ▼ 保持练习,达到情商和洞察力的提高 如果观察熟练,可以用这个方法去看世界和他人的情绪,进而搞明白对方真正的需要,即使是对方没有清晰表达出来的。 打个比方:春节时期,网上那种对于钟南山敬佩和对湖北一些事情愤怒的两极声音,如果你用心观察,你会发现他们的底层其实是同一种情绪“恐惧”——恐惧引发了行为,无论是愤怒还是寻找安全感。 再打个比方:如你单位中有一个人,别人都说这个人是自私自利的小人;你通过“观察”发现,原来对方只是个内心缺乏安全感的可怜人,所以也就可以在职场打交道中理解和推测出对方的想法和行为,读出对方真正的内心需要。 做市场运营,产品经理,品牌定位,尤其需要这种“观察”他人内心真正需要的能力。 **2. 如何训练 ** 保持“关联性”思考的习惯? 如何培养“关联性”思维,在职场拿到资源,产生更好的协作? 练习“关联性”思维的方式: 抛开过去那种任何事都想着“自己干”的想法,问自己三个问题: 我现在要做的事情,有没有利他性? 可以不可以与他人形成合力? 最终取得的成果,能不能多方共享? 如果三个问题想清楚了没问题,那么不怕拒绝,厚着脸皮干就完了! 如果三个问题想清楚了没问题,那么不怕拒绝,厚着脸皮干就完了! 日常要留心,自己和他人身上,有哪些可以“做成事”的资源,这并不是要人学会自利,而是需要培养自己的协作性;自己的专业知识,钱,甚至体力,时间,人脉圈,都是能一起互相协作的资源。 除了人与人的资源关联性,还可以培养物与物相互跨界联系的能力。 比如在阿里,训练公关的新闻策划能力,就有一种称之为“两只试管法”的日常思考方法。 你可以想象成左手握一个产品试管,右手握一个情绪试管,然后两种试剂倒在了一起,产生神奇的化学反应。 比如: 盒马鲜生(线下的果蔬生鲜服务设施/一种都市快节奏生活方式)+ 房价(情绪饱满的高敏感民生话题)= 品牌概念:盒区房 进口水果 + 北上广的生活压力(情绪饱满的消费焦虑)= 热门话题:车厘子自由 “关联性”思维练习配合“观察”运用在策划和创意里,是不是非常有趣? **3. 如何训练 ** “看穿事物底层矛盾”的思维习惯? 看事物的底层逻辑,也同样需要上面的两种思维。 日常可以多读读经典,少接触如今的“时髦概念书”以免被先入为主污染,枕头边可以放一本《毛选》,其中《矛盾论》和《实践论》是精华。 日常遇到争议性的事情,不要着急下判断,也不要站队;就站在旁观者的角度,思考思考为什么双方会这么想,他们各自有哪些需要没有被满足? 渐渐地,在别人眼中,你成了一开口就可以直击问题本质的人。 等到熟练之后,再拿来看一个人群或者一片市场,思考和实践调研他们真正的供需中,有哪些地方是目前供需所不平衡的,在这样不平衡产生的痛点中,出现了什么替代方案? 以上就是我所分享的练习方法。 最后补充一点:如果有一件事你觉得一定会如此,那么保险起见尝试从相反的方向推论看有没有漏洞。 你还可以经常对外分享自己的心得和观点(我自己就在用这种方式保持二次学习和修正提炼),不要担心出错,通过理性的交流和思辨,通过他人的认知进行思辨和修正。 通过这种方式收获了解,你会发现:自己其实并不孤独。 参考: 《毛选》 《行为》罗伯特·M·萨波斯基 《智能的结构》霍华德·加德纳 《硬球》克里斯·马修斯 《合作的进化》罗伯特.阿克塞尔罗德 《笑傲江湖》金庸 作者:舒扬,笔名舍予兄(个人WX:shuyang9451)休养前担任阿里健康高级公关专家,目前是一名 长跑 和 行为心理学 爱好者,著有畅销书《共鸣》,一个喜欢深夜在朋友圈发长篇思考的人。事业目标是成为最好的公关,在这条路上将永远是一个学生。

剑曼红尘 2020-04-13 11:47:20 0 浏览量 回答数 0
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