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方法中的____关键字用来表示方法不返回任何值

游客pklijor6gytpx 2019-12-01 22:00:38 14 浏览量 回答数 1

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【精品问答】Java基础测试题(附答案)

游客pklijor6gytpx 2019-12-01 22:00:58 577 浏览量 回答数 1

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Java基础测试题|挑战你的底线

游客pklijor6gytpx 2019-12-01 22:01:00 2559 浏览量 回答数 3

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【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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Nginx配置及Rewrite规则

thisisdong 2019-12-01 21:14:25 38367 浏览量 回答数 5

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1.字符串转义序列转义字符 描述(在行尾时) 续行符\ 反斜杠符号' 单引号" 双引号a 响铃b 退格(Backspace)e 转义000 空n 换行v 纵向制表符t 横向制表符r 回车f 换页oyy 八进制数yy代表的字符,例如:o12代表换行xyy 十进制数yy代表的字符,例如:x0a代表换行other 其它的字符以普通格式输出 2.字符串格式化 3.操作符 一、算术运算符 注意: 双斜杠 // 除法总是向下取整。 从符点数到整数的转换可能会舍入也可能截断,建议使用math.floor()和math.ceil()明确定义的转换。 Python定义pow(0, 0)和0 ** 0等于1。 二、比较运算符 运算符 描述< 小于<= 小于或等于 大于= 大于或等于== 等于 != 不等于is 判断两个标识符是不是引用自一个对象is not 判断两个标识符是不是引用自不同对象注意: 八个比较运算符优先级相同。 Python允许x < y <= z这样的链式比较,它相当于x < y and y <= z。 复数不能进行大小比较,只能比较是否相等。 三、逻辑运算符 运算符 描述 备注x or y if x is false, then y, elsex x andy if x is false, then x, elsey not x if x is false, then True,elseFalse 注意: or是个短路运算符,它只有在第一个运算数为False时才会计算第二个运算数的值。 and也是个短路运算符,它只有在第一个运算数为True时才会计算第二个运算数的值。 not的优先级比其他类型的运算符低,所以not a == b相当于not (a == b),而 a == not b是错误的。 四、位运算符 运算符 描述 备注x | y 按位或运算符 x ^ y 按位异或运算符 x & y 按位与运算符 x << n 左移动运算符 x >> n 右移动运算符 ~x 按位取反运算符 五、赋值运算符 复合赋值运算符与算术运算符是一一对应的: 六、成员运算符 Python提供了成员运算符,测试一个元素是否在一个序列(Sequence)中。 运算符 描述in 如果在指定的序列中找到值返回True,否则返回False。not in 如果在指定的序列中没有找到值返回True,否则返回False。 4.关键字总结 Python中的关键字包括如下: and del from not while as elif global or with assert else if pass yield break except import print class exec in raise continue finally is return def for lambda try你想看看有哪些关键字?OK,打开一个终端,就像这样~ long@zhouyl:~$ pythonPython 2.7.3 (default, Jan 2 2013, 16:53:07) [GCC 4.7.2] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. import keywordkeyword.kwlist ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'] ============================== 华丽的 正文分隔符 ======================================== 看到这些关键字你还能记得多少?你不妨自己一个一个对照想想它的用法,下面是我总结的,我根据前面的学习笔记将上述关键字分为以下几类: 1.判断、循环 对于Python的循环及判断主要包括这些关键字: if elif else for while break continue and or is not in 这几个关键字在前面介绍 if 语法、while语法、for语法以及and...or语法中已有介绍,下面再一笔带过: 1.1 if 语法 if语法与C语言、shell脚本之下的非常类似,最大的区别就是冒号以及严格的缩进,当然这两点也是Python区别于其他语言的地方: if condition1: do something elif condition2: do another thing else: also do something 1.2 while 语法 Python的while语法区别于C、shell下的while除了冒号及缩进之外,还有一点就是while可以携带一个可选的else语句: while condition: do something else: do something 注:else语句是可选的,但是使用while语句时一定要注意判断语句可以跳出! 1.3 for 语法 与while类似,Python的for循环也包括一个可选的else语句(跳出for循环时执行,但是如果是从break语句跳出则不执行else语句块中的代码!),而且for 加上 关键字in就组成了最常见的列表解析用法(以后会写个专门的博客)。 下面是for的一般用法: for i in range(1,10,2): do something if condition: break else: do something for的列表解析用法: for items in list: print items 1.4 and...or 语法 Python的and/or操作与其他语言不同的是它的返回值是参与判断的两个值之一,所以我们可以通过这个特性来实现Python下的 a ? b : c ! 有C语言基础的知道 “ a ? b : c ! ” 语法是判断 a,如果正确则执行b,否则执行 c! 而Python下我们可以这么用:“ a and b or c ”(此方法中必须保证b必须是True值),python自左向右执行此句,先判断a and b :如果a是True值,a and b语句仍需要执行b,而此时b是True值!所以a and b的值是b,而此时a and b or c就变成了b or c,因b是True值,所以b or c的结果也是b;如果a是False值,a and b语句的结果就是a,此时 a and b or c就转化为a or c,因为此时a是 False值,所以不管c是True 还是Flase,a or c的结果就是c!!!捋通逻辑的话,a and b or c 是不是就是Python下的a ? b : c ! 用法? 1.5 is ,not is 和 is not 是Python下判断同一性的关键字,通常用来判断 是 True 、False或者None(Python下的NULL)! 比如 if alue is True : ... (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 2 -- 判断语句) 2.函数、模块、类 对于Python的函数及模块主要包括这些关键字: from import as def pass lambda return class 那么你还能记得它们么?下面简单介绍一下: 2.1 模块 Python的编程通常大量使用标准库中的模块,使用方法就是使用import 、from以及as 关键字。 比如: import sys # 导入sys模块 from sys import argv # 从sys模块中导入argv ,这个在前面介绍脚本传参数时使用到 import cPickle as p # 将cPickle模块导入并在此将它简单命名为p,此后直接可以使用p替代cPickle模块原名,这个在介绍文件输入输出时的存储器中使用到 2.2 函数 Python中定义函数时使用到def关键字,如果你当前不想写入真实的函数操作,可以使用pass关键字指代不做任何操作: def JustAFunction: pass 当然,在需要给函数返回值时就用到了return关键字,这里简单提一下Python下的函数返回值可以是多个(接收返回值时用相应数量的变量接收!)! 此外Python下有个神奇的Lambda函数,它允许你定义单行的最小函数,这是从Lisp中借用来的,可以用在任何需要函数的地方。比如: g = lambda x : x*2 # 定义一个Lambda函数用来计算参数的2倍并返回! print g(2) # 使用时使用lambda函数返回的变量作为这个函数的函数名,括号中带入相应参数即可! (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 4 -- 函数篇) 3.异常 对于Python的异常主要包括这些关键字: try except finally raise 异常这一节还是比较简单的,将可能出现的异常放在 try: 后面的语句块中,使用except关键字捕获一定的异常并在接下来的语句块中做相应操作,而finally中接的是无论出现什么异常总在执行最后做finally: 后面的语句块(比如关闭文件等必要的操作!) raise关键字是在一定的情况下引发异常,通常结合自定义的异常类型使用。 (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 6 -- 异常处理) 4.其他 上面的三类过后,还剩下这些关键字: print del global with assert yield exec 首先print 在前面的笔记或者任何地方你都能见到,所以还是比较熟悉的,此处就不多介绍了!del 关键字在前面的笔记中已有所涉及,比如删除列表中的某项,我们使用 “ del mylist[0] ” 可能这些剩下来的关键字你比较陌生,所以下面来介绍一下: 4.1.global 关键字 当你在函数定义内声明变量的时候,它们与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系,即变量名称对于函数来说是 局部 的。这称为变量的 作用域 。所有变量的作用域是它们被定义的块,从它们的名称被定义的那点开始。 eg. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 !/usr/bin/python Filename: func_local.py def func(x): print'x is', x x = 2 print'Changed local x to', x x = 50 func(x) print'x is still', x 运行的结果是这样的:? 1 2 3 4 $ python func_local.py x is 50 # 运行func函数时,先打印x的值,此时带的值是作为参数带入的外部定义的50,所以能正常打印 x=50 Changed local x to 2 # 在func函数中将x赋2,并打印 x is still 50 # 运行完func函数,打印x的值,此时x的值仍然是之前赋给的50,而不是func函数中修改过的2,因为在函数中修改的只是函数内的局部变量 那么为什么我们要在这提到局部变量呢?bingo,聪明的你一下就猜到这个global就是用来定义全局变量的。也就是说如果你想要为一个在函数外定义的变量赋值,那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的,而是 全局 的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句,是不可能为定义在函数外的变量赋值的。eg.? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 !/usr/bin/python Filename: func_global.py def func(): global x print'x is', x x = 2 print'Changed local x to', x x = 50 func() print'Value of x is', x 运行的结果是这样的:? 1 2 3 4 $ python func_global.py x is 50 Changed global x to 2 Value of x is 2 # global语句被用来声明x是全局的——因此,当我们在函数内把值赋给x的时候,这个变化也反映在我们在主块中使用x的值的时候。 你可以使用同一个global语句指定多个全局变量。例如global x, y, z。 4.2.with 关键字 有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。如果不用with语句,打开一个文件并读文件的代码如下:? 1 2 3 file = open("/tmp/foo.txt") data = file.read() file.close() 当然这样直接打开有两个问题:一是可能忘记关闭文件句柄;二是文件读取数据发生异常,没有进行任何处理。下面是添加上异常处理的版本:? 1 2 3 4 5 file = open("/tmp/foo.txt") try: data = file.read() finally: file.close() 虽然这段代码运行良好,但是太冗余了。这时候就是with一展身手的时候了。除了有更优雅的语法,with还可以很好的处理上下文环境产生的异常。下面是with版本的代码:? 1 2 with open("/tmp/foo.txt") as file: data = file.read() 这看起来充满魔法,但不仅仅是魔法,Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法,一个__exit__()方法。with语句的执行逻辑如下:紧跟with后面的语句被求值后,返回对象的__enter__()方法被调用,这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后,将调用前面返回对象的__exit__()方法。 下面例子可以具体说明with如何工作:? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 !/usr/bin/python with_example01.py classSample: def __enter__(self): print"In __enter__()" return"Foo" def __exit__(self, type, value, trace): print"In __exit__()" def get_sample(): returnSample() with get_sample() as sample: print"sample:", sample 运行代码,输出如下? 1 2 3 4 $python with_example01.py In __enter__() # __enter__()方法被执行 sample: Foo # __enter__()方法返回的值 - 这个例子中是"Foo",赋值给变量'sample',执行代码块,打印变量"sample"的值为"Foo" In __exit__() # __exit__()方法被调用 4.3.assert 关键字 assert语句是一种插入调试断点到程序的一种便捷的方式。assert语句用来声明某个条件是真的,当assert语句失败的时候,会引发一AssertionError,所以结合try...except我们就可以处理这样的异常。 mylist # 此时mylist是有三个元素的列表['a', 'b', 'c']assert len(mylist) is not None # 用assert判断列表不为空,正确无返回assert len(mylist) is None # 用assert判断列表为空 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AssertionError # 引发AssertionError异常 4.4.yield 关键字 我们先看一个示例:? 1 2 3 4 5 6 7 8 def fab(max): n, a, b = 0,0,1 whilen < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 ''' 使用这个函数:? 1 2 3 4 5 6 7 8 forn in fab(5): ... print n ... 1 1 2 3 5 简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator(生成器),带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable(可迭代的)对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 f = fab(5) f.next() 1 f.next() 1 f.next() 2 f.next() 3 f.next() 5 f.next() Traceback (most recent call last): File"", line 1, in StopIteration 当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。 我们可以得出以下结论:一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。 yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。 注:如果看完此段你还未明白yield,没问题,因为yield是初学者的一个难点,那么你下一步需要做的就是……看一看下面参考资料中给的关于yield的博文! 4.5.exec 关键字 官方文档对于exec的解释: "This statement supports dynamic execution of Python code."也就是说使用exec可以动态执行Python代码(也可以是文件)。? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 longer = "print "Hello World ,my name is longer"" # 比如说我们定义了一个字符串 longer 'print "Hello World ,my name is longer"' exec(longer) # 使用exec 动态执行字符串中的代码 Hello World ,my name is longer exec(sayhi) # 使用exec直接打开文件名(指定sayhi,sayhi.py以及"sayhi.py"都会报一定的错,但是我觉得直接带sayhi报错非常典型) Traceback (most recent call last): File"", line 1, in TypeError: exec: arg 1must be a string, file, or code object # python IDE报错,提示exec的第一个参 数必须是一个字符串、文件或者一个代码对象 f = file("sayhi.py") # 使用file打开sayhi.py并创建f实例 exec(f) # 使用exec直接运行文件描述符f,运行正常!! Hi,thisis [''] script 上述给的例子比较简单,注意例子中exec语句的用法和eval_r(), execfile()是不一样的. exec是一个关键字(要不然我怎么会在这里介绍呢~~~), 而eval_r()和execfile()则是内建函数。更多关于exec的使用请详看引用资料或者Google之 在需要在字符中使用特殊字符时,python用反斜杠()转义字符。 原始字符串 有时我们并不想让转义字符生效,我们只想显示字符串原来的意思,这就要用r和R来定义原始字符串。如: print r’tr’ 实际输出为“tr”。 转义字符 描述 (在行尾时) 续行符 反斜杠符号 ’ 单引号 ” 双引号 a 响铃 b 退格(Backspace) e 转义 000 空 n 换行 v 纵向制表符 t 横向制表符 r 回车 f 换页 oyy 八进制数yy代表的字符,例如:o12代表换行 xyy 十进制数yy代表的字符,例如:x0a代表换行 other 其它的字符以普通格式输出

xuning715 2019-12-02 01:10:21 0 浏览量 回答数 0

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这几道经典例题帮你轻松搞透贪心算法 6月17日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-18 15:46:11 1 浏览量 回答数 1

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使用 ASM 实现 Java 语言的“多重继承”:报错

kun坤 2020-06-06 15:29:41 0 浏览量 回答数 1

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【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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一、接口的默认方法 Java 8允许我们给接口添加一个非抽象的方法实现,只需要使用 default关键字即可,这个特征又叫做扩展方法,示例如下: interface Formula { double calculate(int a); default double sqrt(int a) { return Math.sqrt(a); } } Formula接口在拥有calculate方法之外同时还定义了sqrt方法,实现了Formula接口的子类只需要实现一个calculate方法,默认方法sqrt将在子类上可以直接使用。 Formula formula = new Formula() { @Override public double calculate(int a) { return sqrt(a * 100); } }; formula.calculate(100); // 100.0 formula.sqrt(16); // 4.0 文中的formula被实现为一个匿名类的实例,该代码非常容易理解,6行代码实现了计算 sqrt(a * 100)。在下一节中,我们将会看到实现单方法接口的更简单的做法。 译者注: 在Java中只有单继承,如果要让一个类赋予新的特性,通常是使用接口来实现,在C++中支持多继承,允许一个子类同时具有多个父类的接口与功能,在其他语言中,让一个类同时具有其他的可复用代码的方法叫做mixin。新的Java 8 的这个特新在编译器实现的角度上来说更加接近Scala的trait。 在C#中也有名为扩展方法的概念,允许给已存在的类型扩展方法,和Java 8的这个在语义上有差别。 二、Lambda 表达式 首先看看在老版本的Java中是如何排列字符串的: List<String> names = Arrays.asList("peter", "anna", "mike", "xenia"); Collections.sort(names, new Comparator<String>() { @Override public int compare(String a, String b) { return b.compareTo(a); } }); 只需要给静态方法 Collections.sort 传入一个List对象以及一个比较器来按指定顺序排列。通常做法都是创建一个匿名的比较器对象然后将其传递给sort方法。 在Java 8 中你就没必要使用这种传统的匿名对象的方式了,Java 8提供了更简洁的语法,lambda表达式: Collections.sort(names, (String a, String b) -> { return b.compareTo(a); }); 看到了吧,代码变得更段且更具有可读性,但是实际上还可以写得更短: Collections.sort(names, (String a, String b) -> b.compareTo(a)); 对于函数体只有一行代码的,你可以去掉大括号{}以及return关键字,但是你还可以写得更短点: Collections.sort(names, (a, b) -> b.compareTo(a)); Java编译器可以自动推导出参数类型,所以你可以不用再写一次类型。接下来我们看看lambda表达式还能作出什么更方便的东西来 三、函数式接口 Lambda表达式是如何在java的类型系统中表示的呢?每一个lambda表达式都对应一个类型,通常是接口类型。而“函数式接口”是指仅仅只包含一个抽象方法的接口,每一个该类型的lambda表达式都会被匹配到这个抽象方法。因为 默认方法 不算抽象方法,所以你也可以给你的函数式接口添加默认方法。 我们可以将lambda表达式当作任意只包含一个抽象方法的接口类型,确保你的接口一定达到这个要求,你只需要给你的接口添加 @FunctionalInterface 注解,编译器如果发现你标注了这个注解的接口有多于一个抽象方法的时候会报错的。 @FunctionalInterface interface Converter<F, T> { T convert(F from); } Converter<String, Integer> converter = (from) -> Integer.valueOf(from); Integer converted = converter.convert("123"); System.out.println(converted); // 123 需要注意如果@FunctionalInterface如果没有指定,上面的代码也是对的。 译者注 将lambda表达式映射到一个单方法的接口上,这种做法在Java 8之前就有别的语言实现,比如Rhino JavaScript解释器,如果一个函数参数接收一个单方法的接口而你传递的是一个function,Rhino 解释器会自动做一个单接口的实例到function的适配器,典型的应用场景有 org.w3c.dom.events.EventTarget 的addEventListener 第二个参数 EventListener。 四、方法与构造函数引用 前一节中的代码还可以通过静态方法引用来表示: Converter<String, Integer> converter = Integer::valueOf; Integer converted = converter.convert("123"); System.out.println(converted); // 123 Java 8 允许你使用 :: 关键字来传递方法或者构造函数引用,上面的代码展示了如何引用一个静态方法,我们也可以引用一个对象的方法: converter = something::startsWith; String converted = converter.convert("Java"); System.out.println(converted); // "J" 接下来看看构造函数是如何使用::关键字来引用的,首先我们定义一个包含多个构造函数的简单类: class Person { String firstName; String lastName; Person() {} Person(String firstName, String lastName) { this.firstName = firstName; this.lastName = lastName; } } 接下来我们指定一个用来创建Person对象的对象工厂接口: interface PersonFactory<P extends Person> { P create(String firstName, String lastName); } 这里我们使用构造函数引用来将他们关联起来,而不是实现一个完整的工厂: PersonFactory<Person> personFactory = Person::new; Person person = personFactory.create("Peter", "Parker"); 我们只需要使用 Person::new 来获取Person类构造函数的引用,Java编译器会自动根据PersonFactory.create方法的签名来选择合适的构造函数。 五、Lambda 作用域 在lambda表达式中访问外层作用域和老版本的匿名对象中的方式很相似。你可以直接访问标记了final的外层局部变量,或者实例的字段以及静态变量。 六、访问局部变量 我们可以直接在lambda表达式中访问外层的局部变量: final int num = 1; Converter<Integer, String> stringConverter = (from) -> String.valueOf(from + num); stringConverter.convert(2); // 3 但是和匿名对象不同的是,这里的变量num可以不用声明为final,该代码同样正确: int num = 1; Converter<Integer, String> stringConverter = (from) -> String.valueOf(from + num); stringConverter.convert(2); // 3 不过这里的num必须不可被后面的代码修改(即隐性的具有final的语义),例如下面的就无法编译: int num = 1; Converter<Integer, String> stringConverter = (from) -> String.valueOf(from + num); num = 3; 在lambda表达式中试图修改num同样是不允许的。 七、访问对象字段与静态变量 和本地变量不同的是,lambda内部对于实例的字段以及静态变量是即可读又可写。该行为和匿名对象是一致的: class Lambda4 { static int outerStaticNum; int outerNum; void testScopes() { Converter<Integer, String> stringConverter1 = (from) -> { outerNum = 23; return String.valueOf(from); }; Converter<Integer, String> stringConverter2 = (from) -> { outerStaticNum = 72; return String.valueOf(from); }; } } 八、访问接口的默认方法 还记得第一节中的formula例子么,接口Formula定义了一个默认方法sqrt可以直接被formula的实例包括匿名对象访问到,但是在lambda表达式中这个是不行的。 Lambda表达式中是无法访问到默认方法的,以下代码将无法编译: Formula formula = (a) -> sqrt( a * 100); Built-in Functional Interfaces JDK 1.8 API包含了很多内建的函数式接口,在老Java中常用到的比如Comparator或者Runnable接口,这些接口都增加了@FunctionalInterface注解以便能用在lambda上。 Java 8 API同样还提供了很多全新的函数式接口来让工作更加方便,有一些接口是来自Google Guava库里的,即便你对这些很熟悉了,还是有必要看看这些是如何扩展到lambda上使用的。 Predicate接口 Predicate 接口只有一个参数,返回boolean类型。该接口包含多种默认方法来将Predicate组合成其他复杂的逻辑(比如:与,或,非): Predicate<String> predicate = (s) -> s.length() > 0; predicate.test("foo"); // true predicate.negate().test("foo"); // false Predicate<Boolean> nonNull = Objects::nonNull; Predicate<Boolean> isNull = Objects::isNull; Predicate<String> isEmpty = String::isEmpty; Predicate<String> isNotEmpty = isEmpty.negate(); Function 接口 Function 接口有一个参数并且返回一个结果,并附带了一些可以和其他函数组合的默认方法(compose, andThen): Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf; Function<String, String> backToString = toInteger.andThen(String::valueOf); backToString.apply("123"); // "123" Supplier 接口 Supplier 接口返回一个任意范型的值,和Function接口不同的是该接口没有任何参数 Supplier personSupplier = Person::new; personSupplier.get(); // new Person Consumer 接口 Consumer 接口表示执行在单个参数上的操作。 Consumer greeter = (p) -> System.out.println("Hello, " + p.firstName); greeter.accept(new Person("Luke", "Skywalker")); Comparator 接口 Comparator 是老Java中的经典接口, Java 8在此之上添加了多种默认方法: Comparator comparator = (p1, p2) -> p1.firstName.compareTo(p2.firstName); Person p1 = new Person("John", "Doe"); Person p2 = new Person("Alice", "Wonderland"); comparator.compare(p1, p2); // > 0 comparator.reversed().compare(p1, p2); // < 0 Optional 接口 Optional 不是函数是接口,这是个用来防止NullPointerException异常的辅助类型,这是下一届中将要用到的重要概念,现在先简单的看看这个接口能干什么: Optional 被定义为一个简单的容器,其值可能是null或者不是null。在Java 8之前一般某个函数应该返回非空对象但是偶尔却可能返回了null,而在Java 8中,不推荐你返回null而是返回Optional。 Optional optional = Optional.of("bam"); optional.isPresent(); // true optional.get(); // "bam" optional.orElse("fallback"); // "bam" optional.ifPresent((s) -> System.out.println(s.charAt(0))); // "b" Stream 接口 java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种,最终操作返回一特定类型的计算结果,而中间操作返回Stream本身,这样你就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源,比如 java.util.Collection的子类,List或者Set, Map不支持。Stream的操作可以串行执行或者并行执行。 首先看看Stream是怎么用,首先创建实例代码的用到的数据List: List stringCollection = new ArrayList<>(); stringCollection.add("ddd2"); stringCollection.add("aaa2"); stringCollection.add("bbb1"); stringCollection.add("aaa1"); stringCollection.add("bbb3"); stringCollection.add("ccc"); stringCollection.add("bbb2"); stringCollection.add("ddd1"); Java 8扩展了集合类,可以通过 Collection.stream() 或者 Collection.parallelStream() 来创建一个Stream。下面几节将详细解释常用的Stream操作: Filter 过滤 过滤通过一个predicate接口来过滤并只保留符合条件的元素,该操作属于中间操作,所以我们可以在过滤后的结果来应用其他Stream操作(比如forEach)。forEach需要一个函数来对过滤后的元素依次执行。forEach是一个最终操作,所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。 stringCollection .stream() .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println); // "aaa2", "aaa1" Sort 排序 排序是一个中间操作,返回的是排序好后的Stream。如果你不指定一个自定义的Comparator则会使用默认排序。 stringCollection .stream() .sorted() .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println); // "aaa1", "aaa2" 需要注意的是,排序只创建了一个排列好后的Stream,而不会影响原有的数据源,排序之后原数据stringCollection是不会被修改的。 System.out.println(stringCollection); // ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1 Map 映射 中间操作map会将元素根据指定的Function接口来依次将元素转成另外的对象,下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型,map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。 stringCollection .stream() .map(String::toUpperCase) .sorted((a, b) -> b.compareTo(a)) .forEach(System.out::println); // "DDD2", "DDD1", "CCC", "BBB3", "BBB2", "AAA2", "AAA1" Match 匹配 Stream提供了多种匹配操作,允许检测指定的Predicate是否匹配整个Stream。所有的匹配操作都是最终操作,并返回一个boolean类型的值。 boolean anyStartsWithA = stringCollection .stream() .anyMatch((s) -> s.startsWith("a")); System.out.println(anyStartsWithA); // true boolean allStartsWithA = stringCollection .stream() .allMatch((s) -> s.startsWith("a")); System.out.println(allStartsWithA); // false boolean noneStartsWithZ = stringCollection .stream() .noneMatch((s) -> s.startsWith("z")); System.out.println(noneStartsWithZ); // true Count 计数 计数是一个最终操作,返回Stream中元素的个数,返回值类型是long。 long startsWithB = stringCollection .stream() .filter((s) -> s.startsWith("b")) .count(); System.out.println(startsWithB); // 3 Reduce 规约 这是一个最终操作,允许通过指定的函数来讲stream中的多个元素规约为一个元素,规越后的结果是通过Optional接口表示的: Optional reduced = stringCollection .stream() .sorted() .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2); reduced.ifPresent(System.out::println); // "aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2" 并行Streams 前面提到过Stream有串行和并行两种,串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成,而并行Stream则是在多个线程上同时执行。 下面的例子展示了是如何通过并行Stream来提升性能: 首先我们创建一个没有重复元素的大表 int max = 1000000; List values = new ArrayList<>(max); for (int i = 0; i < max; i++) { UUID uuid = UUID.randomUUID(); values.add(uuid.toString()); } 然后我们计算一下排序这个Stream要耗时多久, 串行排序: long t0 = System.nanoTime(); long count = values.stream().sorted().count(); System.out.println(count); long t1 = System.nanoTime(); long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format("sequential sort took: %d ms", millis)); // 串行耗时: 899 ms 并行排序: long t0 = System.nanoTime(); long count = values.parallelStream().sorted().count(); System.out.println(count); long t1 = System.nanoTime(); long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format("parallel sort took: %d ms", millis)); // 并行排序耗时: 472 ms 上面两个代码几乎是一样的,但是并行版的快了50%之多,唯一需要做的改动就是将stream()改为parallelStream()。 Map 前面提到过,Map类型不支持stream,不过Map提供了一些新的有用的方法来处理一些日常任务。 Map<Integer, String> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { map.putIfAbsent(i, "val" + i); } map.forEach((id, val) -> System.out.println(val)); 以上代码很容易理解, putIfAbsent 不需要我们做额外的存在性检查,而forEach则接收一个Consumer接口来对map里的每一个键值对进行操作。 下面的例子展示了map上的其他有用的函数: map.computeIfPresent(3, (num, val) -> val + num); map.get(3); // val33 map.computeIfPresent(9, (num, val) -> null); map.containsKey(9); // false map.computeIfAbsent(23, num -> "val" + num); map.containsKey(23); // true map.computeIfAbsent(3, num -> "bam"); map.get(3); // val33 接下来展示如何在Map里删除一个键值全都匹配的项 map.remove(3, "val3"); map.get(3); // val33 map.remove(3, "val33"); map.get(3); // null 另外一个有用的方法 map.getOrDefault(42, "not found"); // not found 对Map的元素做合并也变得很容易了: map.merge(9, "val9", (value, newValue) -> value.concat(newValue)); map.get(9); // val9 map.merge(9, "concat", (value, newValue) -> value.concat(newValue)); map.get(9); // val9concat Merge做的事情是如果键名不存在则插入,否则则对原键对应的值做合并操作并重新插入到map中。 九、Date API Java 8 在包java.time下包含了一组全新的时间日期API。新的日期API和开源的Joda-Time库差不多,但又不完全一样,下面的例子展示了这组新API里最重要的一些部分: Clock 时钟 Clock类提供了访问当前日期和时间的方法,Clock是时区敏感的,可以用来取代 System.currentTimeMillis() 来获取当前的微秒数。某一个特定的时间点也可以使用Instant类来表示,Instant类也可以用来创建老的java.util.Date对象。 Clock clock = Clock.systemDefaultZone(); long millis = clock.millis(); Instant instant = clock.instant(); Date legacyDate = Date.from(instant); // legacy java.util.Date Timezones 时区 在新API中时区使用ZoneId来表示。时区可以很方便的使用静态方法of来获取到。 时区定义了到UTS时间的时间差,在Instant时间点对象到本地日期对象之间转换的时候是极其重要的。 System.out.println(ZoneId.getAvailableZoneIds()); // prints all available timezone ids ZoneId zone1 = ZoneId.of("Europe/Berlin"); ZoneId zone2 = ZoneId.of("Brazil/East"); System.out.println(zone1.getRules()); System.out.println(zone2.getRules()); // ZoneRules[currentStandardOffset=+01:00] // ZoneRules[currentStandardOffset=-03:00] LocalTime 本地时间 LocalTime 定义了一个没有时区信息的时间,例如 晚上10点,或者 17:30:15。下面的例子使用前面代码创建的时区创建了两个本地时间。之后比较时间并以小时和分钟为单位计算两个时间的时间差: LocalTime now1 = LocalTime.now(zone1); LocalTime now2 = LocalTime.now(zone2); System.out.println(now1.isBefore(now2)); // false long hoursBetween = ChronoUnit.HOURS.between(now1, now2); long minutesBetween = ChronoUnit.MINUTES.between(now1, now2); System.out.println(hoursBetween); // -3 System.out.println(minutesBetween); // -239 LocalTime 提供了多种工厂方法来简化对象的创建,包括解析时间字符串。 LocalTime late = LocalTime.of(23, 59, 59); System.out.println(late); // 23:59:59 DateTimeFormatter germanFormatter = DateTimeFormatter .ofLocalizedTime(FormatStyle.SHORT) .withLocale(Locale.GERMAN); LocalTime leetTime = LocalTime.parse("13:37", germanFormatter); System.out.println(leetTime); // 13:37 LocalDate 本地日期 LocalDate 表示了一个确切的日期,比如 2014-03-11。该对象值是不可变的,用起来和LocalTime基本一致。下面的例子展示了如何给Date对象加减天/月/年。另外要注意的是这些对象是不可变的,操作返回的总是一个新实例。 LocalDate today = LocalDate.now(); LocalDate tomorrow = today.plus(1, ChronoUnit.DAYS); LocalDate yesterday = tomorrow.minusDays(2); LocalDate independenceDay = LocalDate.of(2014, Month.JULY, 4); DayOfWeek dayOfWeek = independenceDay.getDayOfWeek(); System.out.println(dayOfWeek); // FRIDAY 从字符串解析一个LocalDate类型和解析LocalTime一样简单: DateTimeFormatter germanFormatter = DateTimeFormatter .ofLocalizedDate(FormatStyle.MEDIUM) .withLocale(Locale.GERMAN); LocalDate xmas = LocalDate.parse("24.12.2014", germanFormatter); System.out.println(xmas); // 2014-12-24 LocalDateTime 本地日期时间 LocalDateTime 同时表示了时间和日期,相当于前两节内容合并到一个对象上了。LocalDateTime和LocalTime还有LocalDate一样,都是不可变的。LocalDateTime提供了一些能访问具体字段的方法。 LocalDateTime sylvester = LocalDateTime.of(2014, Month.DECEMBER, 31, 23, 59, 59); DayOfWeek dayOfWeek = sylvester.getDayOfWeek(); System.out.println(dayOfWeek); // WEDNESDAY Month month = sylvester.getMonth(); System.out.println(month); // DECEMBER long minuteOfDay = sylvester.getLong(ChronoField.MINUTE_OF_DAY); System.out.println(minuteOfDay); // 1439 只要附加上时区信息,就可以将其转换为一个时间点Instant对象,Instant时间点对象可以很容易的转换为老式的java.util.Date。 Instant instant = sylvester .atZone(ZoneId.systemDefault()) .toInstant(); Date legacyDate = Date.from(instant); System.out.println(legacyDate); // Wed Dec 31 23:59:59 CET 2014 格式化LocalDateTime和格式化时间和日期一样的,除了使用预定义好的格式外,我们也可以自己定义格式: DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter .ofPattern("MMM dd, yyyy - HH:mm"); LocalDateTime parsed = LocalDateTime.parse("Nov 03, 2014 - 07:13", formatter); String string = formatter.format(parsed); System.out.println(string); // Nov 03, 2014 - 07:13 和java.text.NumberFormat不一样的是新版的DateTimeFormatter是不可变的,所以它是线程安全的。 关于时间日期格式的详细信息:http://download.java.net/jdk8/docs/api/java/time/format/DateTimeFormatter.html 十、Annotation 注解 在Java 8中支持多重注解了,先看个例子来理解一下是什么意思。 首先定义一个包装类Hints注解用来放置一组具体的Hint注解: @interface Hints { Hint[] value(); } @Repeatable(Hints.class) @interface Hint { String value(); } Java 8允许我们把同一个类型的注解使用多次,只需要给该注解标注一下@Repeatable即可。 例 1: 使用包装类当容器来存多个注解(老方法) @Hints({@Hint("hint1"), @Hint("hint2")}) class Person {} 例 2:使用多重注解(新方法) @Hint("hint1") @Hint("hint2") class Person {} 第二个例子里java编译器会隐性的帮你定义好@Hints注解,了解这一点有助于你用反射来获取这些信息: Hint hint = Person.class.getAnnotation(Hint.class); System.out.println(hint); // null Hints hints1 = Person.class.getAnnotation(Hints.class); System.out.println(hints1.value().length); // 2 Hint[] hints2 = Person.class.getAnnotationsByType(Hint.class); System.out.println(hints2.length); // 2 即便我们没有在Person类上定义@Hints注解,我们还是可以通过 getAnnotation(Hints.class) 来获取 @Hints注解,更加方便的方法是使用 getAnnotationsByType 可以直接获取到所有的@Hint注解。 另外Java 8的注解还增加到两种新的target上了: @Target({ElementType.TYPE_PARAMETER, ElementType.TYPE_USE}) @interface MyAnnotation {}

日你dady哟 2019-12-02 03:08:13 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Java基础测试题答案

游客pklijor6gytpx 2019-12-01 22:02:11 2957 浏览量 回答数 3

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如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。 全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。 全文索引的使用方法并不复杂: 创建ALTER TABLE table ADD INDEX FULLINDEX USING FULLTEXT(cname1[,cname2…]); 使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE ); 其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。 关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。 对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。 HASH Hash这个词,可以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=>value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-! 由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢? 在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别 (1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。 (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算; (3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。 对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。 (4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。 前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。 (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。 愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条: 当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件: hash值 存储地址 1db54bc745a1 77#45b5 4bca452157d4 76#4556,77#45cc… … hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。 这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。 所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。 BTREE BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。 BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同 在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息. 而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息. RTREE RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。 相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找. 各种索引的使用情况 (1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性 (2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。 (3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。 (4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。 (5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下! 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:32 0 浏览量 回答数 0
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