hashmap查询原理

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SQL Server查询优化器原理与优化

作者：董晓海

来源：《电子技术与软件工程》2016年第23期

摘 要

在现代化技术的发展中，随着数据数量的逐渐增加，数据库的查询优化的重要性逐渐提高。而查询优化也成为了数据库的核心操作环节。数据技术的发展和数据的查询性矛盾逐渐凸显，数据系统对于查询新能有了更高的要求。因此，我们需要对数据库管理中的主要问题进行分析，突出查询优化的功能。本文将对SQL Server查询优化器原理与优化进行分析，望给相关的从业人员提供帮助。

【关键词】SQL Server 查询优化器 原理 优化

1 前言

在信息系统中，数据系统是进行信息管理的核心环节，也是计算机得以运行的重要关节，本文将对查询操作中的重要作用进行分析，并突出查询操作在数据库操作中心中的重要地位。数据库中的查询操作是依照SELECT语句进行的操作。若信息系统中的数据信息已经存在有上千条记录，则进行全系统的扫描将需要话费十分钟的时间，若扫描的数据的速度较慢，则需要一个小时。若使用比全表进行扫描，将可以使用更好的扫描策略来大大的降低查询单额时间，因此，查询优化技术对于提高信息系统的工作效率具有至关重要的作用。

2 必要性分析

数据库中的查询优化不单单是RDBMS进行技术实现的关键性环节，也可以突出整个系统的优势所在。查询优化使得系统的选择存取路径的压力大大降低。用户在使用的过程中只需要提出需要运行的指令，并不需要操作整个运行的流程。数据系统在程序的优化方面具有很大的优势，而且还可以使得表达查询的效率大大提高。因此，查询优化的作用在进行查询和处理的阶段具有十分重要的作用，当在数据库内部提交一个查询的语句时，系统中的DBMS会对语句进行检查，并把得到的语句应用在查询优化器中。而优化器在接收到数据库的语句命令之后，根据数据系统中的优化方法进行语句的组成分析。SQL数据库中的优化器主要是依据成本优化器进行设计的。在给定查询分析的条件下，其对分析出很多候选的查询计划，同时对每个查询计划进行分析，并得到查询计划的成本和结果，根据分析的结果选择一个成本较低的运行。但是在实际的运行过程中，查询优化器并不可能对每个成本进行优化，并根据获得的信息进行估算，因此，查询优化器会综合分析查询计划的质量以及时间，并做出平衡的分析，最终得到一个最佳运行计划。SQL数据库把用户提交的语句当作是整个数据系统的优化出，其对于系统的运行效率至关重要，因此，SQL的语句是查询优化器运行的关键。 龙源期刊网

HashMap原理及常见⾯试题

之前有⾯试问道hashMap 的问题，感觉⼜熟悉⼜陌⽣，今天重新查看源码把问题记录下（本⽂基于jdk1.8进⾏分析）

1、问题⼀：hashMap的底层实现？

⾸先HashMap内部有⼀个叫做Node的静态内部类，每个Node 存有hash值，key,value,和指向下⼀个Node的指针(链表结构)

整体上可以猜测每⼀个node会维护⼀个链表来存储

然后再看HashMap&put ⽅法

所以基本上hashMap的⼀个结构如下：

数组下表是由 hash & lengh - 1 决定的

所以hashMap是由 数组+链表+红⿊树实现的

2、问题⼆：HashMap hash冲突是怎么解决的？

这个问题之前hashmap没有引⼊红⿊树的时候， hash & lengh - 1 算出的index相同使⽤的是链表的单链表的形式，相同的散列值由头指向尾查找最后能添加的位置进⾏插⼊，

这样导致的问题是每次冲突了算法复杂度o(n)，jdk1.8中将⼤于8的单链表转化成红⿊树进⾏存储，使得插⼊和查找最⼤复杂度为 o(logn)

3、问题三：红⿊树的插⼊算法？

满⾜5个条件的树叫做红⿊树a、任何⼀个节点要么是红要么是⿊

b、根节点是⿊

c、叶⼦节点是⿊(叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点)

d、如果⼀个结点是红的，那么它的两个⼉⼦都是⿊的。

e、对于任意结点⽽⾔，其到叶结点树尾端NIL指针的每条路径都包含相同数⽬的⿊结点。

插⼊的算法如下：i、将插⼊的节点置为红

ii、插⼊的⽗节点为空树，直接将插⼊节点置⿊

iii、插⼊的⽗节点为⿊，直接插⼊节点

iiii、插⼊的⽗节点为红，叔节点为红⾊，将当前节点的⽗节点和叔叔节点涂⿊，祖⽗结点涂红，把当前结点指向祖⽗节点

iiii、插⼊的⽗节点为红，叔叔节点为⿊，当前节点是其⽗节点的右⼦节点，当前节点的⽗节点做为新的当前节点，以新当前节点为⽀点左旋

iiiii、插⼊的⽗节点为红，叔叔节点为⿊，当前节点是其⽗节点的左⼦节点，⽗节点变为⿊⾊，祖⽗节点变为红⾊，在祖⽗节点为⽀点右旋

hashmap的原理

Hashmap是一种常用的数据结构，它可以将键-值对映射到一个表中，以提供快速键值查找功能。它的原理是：将键转换为一个数字（哈希），然后这个数字就是存储在表中的位置。

Hashmap的实现需要一个哈希函数，将键转换成数字。哈希函数有很多种，但是它们都必须有一个共同的特点：可以将任何类型的键映射到一个数字，而且这个数字是唯一的。这样，当查找键时，只需要计算哈希函数，就可以知道键存储在哪个表位置。

Hashmap使用一个数组（桶数组）来存储键值对。桶的大小是在建立Hashmap时预先设定的，可以根据预计的键-值对的数量来设定桶的大小。每个桶都有一个链表，用于存储该桶对应的键-值对。当查找键时，只需要在桶中找到对应的键，就能找到对应的值。

Hashmap使用一种称为“开放地址法”的冲突解决方法来处理冲突，即当哈希函数将两个键映射到同一个桶时，就会发生冲突。当发生冲突时，会在链表中添加一个新的节点，并将其中的键值对存储在新节点中。

Hashmap提供了非常快速的查找操作，它可以在常数时间内完成查找，而不管键-值对的数量有多少。它的缺点在于，哈希函数的性能不好，哈希函数的计算代价可能会影响Hashmap的性能。

总的来说，Hashmap是一种非常有用的数据结构，适用于快速查找操作。它的实现原理是将键转换为哈希，然后使用“开放地址法”来处理冲突。它提供了非常快速的查找操作，但是哈希函数的计算效率可能会影响性能。

currenthashmap实现原理

currenthashmap是Java中的一种数据结构，它是HashMap的一个变体。在本文中，我们将探讨currenthashmap的实现原理。

让我们来了解一下HashMap的基本原理。HashMap是一种以键值对形式存储数据的数据结构。它使用哈希函数将键映射到存储桶中，从而实现快速的插入、查找和删除操作。但是，在多线程环境下，HashMap可能会导致死锁和数据不一致的问题。

为了解决这个问题，Java提供了currenthashmap。currenthashmap采用了一种不同的并发控制策略，以确保在多线程环境下仍然能够保持高性能和数据一致性。

currenthashmap的实现原理主要包括以下几个方面：

1. 分段锁：currenthashmap将整个数据结构分成了多个段（Segment），每个段都拥有自己的锁。这样，不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。

2. 线程安全的操作：currenthashmap中的put和get操作都是线程安全的。在进行put操作时，如果多个线程同时访问了同一个段，它们会根据键的哈希值决定应该放到哪个桶里。而在进行get操作时，多个线程可以同时读取不同的段，从而提高并发性能。

3. 扩容机制：当currenthashmap的负载因子（load factor）达到一定阈值时，会触发扩容操作。扩容时，currenthashmap会创建一个新的数据结构，并将原来的数据分配到新的结构中。这个过程是线程安全的，不会影响其他线程对currenthashmap的访问。

4. 锁分离：currenthashmap中的锁是分段的，不同的段拥有不同的锁。这种锁分离的设计使得不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。而在普通的HashMap中，所有的操作都需要获取同一把锁，这就限制了并发性能。

5. 数据一致性：currenthashmap保证了多线程环境下的数据一致性。当一个线程对currenthashmap进行修改时，其他线程仍然可以读取该数据结构的其他部分，而不会被锁住。这样，即使有多个线程同时对currenthashmap进行操作，也不会导致数据不一致的问题。