哈希表原 更多内容
  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 哈希分区

    PARTITION p99 ); 上述例子中,bmsql_order_line的ol_d_id进行了分区,ol_d_id列是一个identifier性质的属性列,本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分处理则是一个较为理想的选择。相比其他分区类型,除了预先确保分

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  • 哈希分区

    PARTITION p99 ); 上述例子中,bmsql_order_line的ol_d_id进行了分区,ol_d_id列是一个identifier性质的属性列,本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分处理则是一个较为理想的选择,相比其他分区类型,除了预先确保分

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  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 哈希分区

    PARTITION p99 ); 上述例子中,bmsql_order_line的ol_d_id进行了分区,ol_d_id列是一个identifier性质的属性列,本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分处理则是一个较为理想的选择,相比其他分区类型,除了预先确保分

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  • 哈希分区

    PARTITION p99 ); 上述例子中,bmsql_order_line的ol_d_id进行了分区,ol_d_id列是一个identifier性质的属性列,本身并不带有时间或者某一个特定维度上的区分。使用哈希分区策略来对其进行分处理则是一个较为理想的选择。相比其他分区类型,除了预先确保分

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  • DD按日期哈希

    定分库后,确定分的计算方式是:一个月的第几天mod分数,即:15 mod 31 = 15。 算法计算方式 1 算法举例 条件 算法 举例 无 分路由结果 = 分拆分键值 % 分数 分拆分键值 :2019-1-15 分:15 % 31 = 15 建语法 create

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  • YYYYMM按年月哈希

    拆分键:yyyy-MM-dd 分路由结果 = (yyyy*12+MM) % (分库数 * 分数) 分库路由结果 = 分路由结果 / 分数 说明: 分库路由结果四舍五入到最接近的整数。 拆分键:2012-11-20 分:(2012 * 12 + 11) % (8 * 3) = 11

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  • MMDD按月日哈希

    算并得到分下标。 例如:2019-1-15,当根据分库键确定分库后,确定分的计算方式是:一年的第几天mod分数,即:15 mod 366 = 15; 2019-1-15是一年的第15天。 算法计算方式 1 算法举例 条件 算法 举例 无 分路由结果 = 分拆分键值 %

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  • MM按月份哈希

    例如:2019-1-15,当根据分库键确定分库后,确定分的计算方式是:月份mod分数,即:1 mod 12 = 1。 算法计算方式 1 算法举例 条件 算法 举例 无 分路由结果 = 分拆分键值 % 分数 分拆分键值 :2019-1-15 分:1 % 12 = 1 建语法 create table

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  • WEEK按星期哈希

    上述SQL返回值为1,示2019-01-15是周二,因为周日为一周中的第一天,所以周二则为一周中的第三天。 算法计算方式 1 算法举例 条件 算法 举例 无 分路由结果 = 分拆分键值 % 分数 分拆分键值 :2019-1-15 分:3 % 7= 3 建语法 create

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  • YYYYDD按年日哈希

    8 = 6 分:(2012 * 366 + 366) % 3 = 0 分库拆分键 = 分拆分键(拆分键) 拆分键:yyyy-MM-dd 分路由结果 = (yyyy * 366 + 一年第几天) % (分库数 * 分数) 分库路由结果 = 分路由结果 / 分数 说明: 分库路由结果四舍五入到最接近的整数。

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  • YYYYWEEK按年周哈希

    % 8 = 7 分:(2013 * 54 + 1) % 3 = 1 分库拆分键 = 分拆分键(拆分键) 拆分键:yyyy-MM-dd 分路由结果 = (yyyy * 54 + 一年第几周) % (分库数 * 分数) 分库路由结果 = 分路由结果 / 分数 说明: 分库路由结果四舍五入到最接近的整数。

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  • 源库集合复合哈希索引检查

    源库集合复合哈希索引检查 MongoDB->DDS迁移、同步场景 1 源库集合复合哈希索引检查 预检查项 源库集合复合哈希索引检查。 描述 源库存在复合哈希索引的集合。 不通过提示及处理建议 不通过原因:已选集合的包含复合哈希索引。 处理建议:请取消选择上述不支持的集合,或在源库重建索引为非复合hash索引。

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  • 源库集合复合哈希分片键检查

    源库集合复合哈希分片键检查 MongoDB->DDS迁移、同步场景 1 源库集合复合哈希分片键检查 预检查项 源库集合复合哈希分片键检查。 描述 源库存在复合哈希分片键的集合。 不通过提示及处理建议 不通过原因:已选集合存在复合哈希分片键. 处理建议:请取消选择上述不支持的集合。

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  • 在CodeArts TestPlan中调用生成MD5哈希值函数

    g”的值为生成MD5哈希值函数,函数中的参数A为字符串“abc123”。 请求体 如下图所示,请求体中应用了生成MD5哈希值函数,函数中的参数A为生成UUID函数“$uuid()”。 检查点属性 如下图所示,检查点属性“result”的目标值为生成MD5哈希值函数,函数中的参数A

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  • 管理脱敏算法

    ”,进入脱敏算法页面。 单击“新建”,新建脱敏算法。 图1 新建脱敏算法 新建脱敏算法参数配置请参考2,参数配置完成单击“确定”即可。 图2 算法配置 脱敏算法参数说明2 配置脱敏算法参数说明 配置 说明 *算法名称 用户自定义算法名称,长度不能超过64个字符。 描述

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  • JMESPath表达式的用法有哪些?

    "up" ] ] 在上面的述中,[name,state.name]部分是多选列。该达式示要创建两个元素的列,第一个元素是针对列元素评估name达式的结果,第二个元素是评估state.name的结果。因此,每个列元素都会创建一个双元素列,整个达式的最终结果是一个包含两个元素列表的列表。

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  • Hash函数

    Hash函数 函数说明 1 Hash函数说明 Hash函数 函数说明 MD5(string) 返回以32个十六进制数所示的字符串的MD5哈希值 若字符串是null,则返回null SHA1(string) 返回以40个十六进制所示的字符串的SHA-1哈希值 若字符串是null,则返回null

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  • 分区表对导入操作的性能影响

    图1 普通&分区数据插入 因此对数据插入优化的侧重点如下: 分区Heap插入: 算子底噪优化 heap数据插入 索引插入build优化(带索引) 分区分区路由: 路由查找算法逻辑优化 路由底噪优化,包括分区partRel句柄开启、新增的函数调用逻辑开销 分区路由

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