数据库系统概念12-索引与散列(1)汇编
索引与散列
索引与散列10-1 什么是静态索引结构?什么是动态索引结构?它们各有哪些优缺点?【解答】静态索引结构指这种索引结构在初始创建,数据装入时就已经定型,而且在整个系统运行期间,树的结构不发生变化,只是数据在更新。
动态索引结构是指在整个系统运行期间,树的结构随数据的增删及时调整,以保持最佳的搜索效率。
静态索引结构的优点是结构定型,建立方法简单,存取方便;缺点是不利于更新,插入或删除时效率低。
动态索引结构的优点是在插入或删除时能够自动调整索引树结构,以保持最佳的搜索效率;缺点是实现算法复杂。
10-2 设有10000个记录对象, 通过分块划分为若干子表并建立索引, 那么为了提高搜索效率, 每一个子表的大小应设计为多大?【解答】每个子表的大小s = ⎡n⎤ = ⎡10000⎤ = 100 个记录对象。
10-3如果一个磁盘页块大小为1024 (=1K) 字节,存储的每个记录对象需要占用16字节,其中关键码占4字节,其它数据占12字节。
所有记录均已按关键码有序地存储在磁盘文件中,每个页块的第1个记录用于存放线性索引。
另外在内存中开辟了256K字节的空间可用于存放线性索引。
试问:(1) 若将线性索引常驻内存,文件中最多可以存放多少个记录?(每个索引项8字节,其中关键码4字节,地址4字节)(2) 如果使用二级索引,第二级索引占用1024字节(有128个索引项),这时文件中最多可以存放多少个记录?【解答】(1) 因为一个磁盘页块大小为1024字节,每个记录对象需要占用16字节,则每个页块可存放1024 / 16 = 64个记录,除第一个记录存储线性索引外,每个页块可存储63个记录对象。
又因为在磁盘文件中所有记录对象按关键码有序存储,所以线性索引可以是稀疏索引,每一个索引项存放一个页块的最大关键码及该页块的地址。
若线性索引常驻内存,那么它最多可存放256 * (1024 / 8 ) = 256 * 128 = 32768个索引项,文件中可存放32768 * 63 = 2064384个记录对象。
《数据库索引》课件
目录 Contents
• 引言 • 数据库索引的类型 • 数据库索引的创建与维护 • 数据库索引的性能优化 • 数据库索引的案例分析 • 总结与展望
01
引言
数据库索引的定义
数据库索引是一种数据结构,用于快 速检索数据库表中的数据。它通过创 建一个指向表中数据的指针,提高了 查询速度和数据检索效率。
唯一索引
确保索引列的唯一性,但不要求非空 。
全文索引
用于文本搜索。
控制索引的列数
单列索引
只对单个列创建索引。
多列索引
对多个列创建复合索引,但查询 时需要满足复合索引的最左前缀 原则。
避免在索引列上使用函数或运算
01
避免在索引列上使用函数或运算 ,这会导致索引失效,从而影响 查询性能。
02
例如,应避免在索引列上使用 `UPPER()`、`LOWER()`、 `TRIM()` 等函数。
定期重建和重新组织索引
随着数据的插入、更新和删除,索引可能会变得碎片化,影 响性能。
定期重建和重新组织索引可以优化性能,并保持索引的健康 状态。
05
数据库索引的案例分析
案例一:使用索引优化查询性能
总结词
通过合理使用索引,可以显著提高数据库查询性能。
详细描述
在大型数据库中,如果没有索引,查询性能可能会变得很 差。通过创建合适的索引,可以快速定位到所需的数据, 大大减少查询时间。
全文索引
总结词
用于全文搜索的索引。
详细描述
全文索引是一种特殊的索引类型,主要用于全文搜索。全文索引将文本内容拆分成多个词汇,并建立词汇与记录 之间的对应关系,通过全文索引可以快速查找到包含特定词汇的记录。全文索引在文本搜索、内容筛选等方面具 有重要作用。
数据库索引的类型以及理解
数据库索引的类型以及理解.
数据库索引的类型有以下几种:
1. 唯一索引(Unique Index):保证索引列的值是唯一的,可
用于快速查找和排重操作。
2. 主键索引(Primary Key Index):是一种特殊的唯一索引,
主要用于唯一标识表中的每一行数据,并具有自动递增的特性。
3. 聚集索引(Clustered Index):将表的物理顺序与索引的逻
辑顺序保持一致,通常被创建在主键列上,能够快速定位数据行。
4. 非聚集索引(Non-Clustered Index):将索引键与对应的数
据行地址分开存储,可以在查询时提供更快的访问路径,但不指定物理顺序。
5. 复合索引(Composite Index):使用多个列作为索引的键,
可以提高多个列组合查询的性能。
6. 全文索引(Full-Text Index):主要用于对大文本字段进行
高效的全文搜索,在处理包含大量文本的数据时非常有用。
索引的作用是提高数据库查询的性能和效率。
通过索引,数据库可以快速定位到符合查询条件的数据行,避免全表扫描的开销。
索引可以加速数据的读取操作,提高数据库查询的响应速度。
然而,索引也有一定的开销,包括占用存储空间和对更新
操作的影响。
因此,需要根据具体的业务需求和查询模式进行索引的创建和优化。
数据库复习总结
数据库复习总结本页仅作为文档封面,使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March第一章数据库系统概论1.试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。
数据:描述事物的符号记录称为数据。
数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。
数据与其语义是不可分的。
数据库:数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。
数据库系统:数据库系统(DBS)是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成。
数据库系统由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员构成。
数据库管理系统:数据库管理系统(DBMS)是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。
DBMS 主要功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理功能、数据库的建立和维护功能。
2.什么是数据独立性数据独立性又分为哪两个层次为什么需要数据独立性数据独立性是用来描述数据与应用程序之间的依赖程度,包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性,依赖程度越低则独立性越高物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库的数据时相互独立的。
逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。
作用:数据在磁盘上怎样存储由DBMS管理,用户程序不需要了解,应用程序要处理的只是数据的逻辑结构,这样当数据的物理存储改变了,应用程序不用改变。
数据独立性是通过数据库管理系统的两层映像功能来实现3.什么是数据模型数据模型的基本要素有哪些为什么需要数据模型数据模型是描述数据语义、数据与数据之间联系(数据结构)、数据操作,以及一致性约束的概念和工具的集合数据模型的基本要素:①数据结构:是所研究的对象类型的集合,是对系统的静态特性的描述。
数据库索引原理
数据库索引原理
数据库索引是数据库中最重要的功能之一,它可以加快数据检索的速度,提高数据库的效率。
数据库索引的原理是,将数据表中的某一列(或多列)的值作为索引的键,并存储在另一个独立的索引表中。
当需要对数据表进行查询时,可以通过索引表来快速定位到数据表中的记录。
举例来说,如果一个数据表中有一列名为ID,该列用作索引,那么索引表中就会存储该ID列的值,以及指向数据表中相应记录的指针。
当有查询请求时,可以通过比较ID列的值,找到相应的指针,从而找到对应的记录。
另外,数据库索引可以分为单列索引、组合索引等。
单列索引是一种最简单的索引,它只使用一列来作为索引的键;而组合索引则使用多列作为索引的键,可以更加精细地定位到记录。
总之,数据库索引是一项重要的技术,在实际的数据库应用中,索引不仅可以加快查询速度,还可以提高数据库的性能。
如果没有索引,那么查询数据库将会变得非常缓慢,从而影响数据库的使用效率。
清华大学数据库access课件-第08章:索引和散列资料
引项)的文件。
■基本概念
■散列文件组织 ■SQL中索引的定义
■顺序索引
■散列索引
■多码访问
■B+树索引文件 ■两种索引的比较■本章总结
§8.1基本概念
➢基本索引
✓ 顺序索引:
• 基于对值的一种排序; • 结构:顺序文件和B树文件
✓ 散列索引:
• 基于将值平均、随机地分布到若干存储桶中:
由1至32个连续的物理块构成的一种存储结构; 与物理块不同的是,存储桶只能包含整记录,即记 录可以跨块存储但不能跨桶存储。
✓ 堆文件与索引顺序文件
• 没有主索引的数据文件就是堆文件; • 而拥有主索引的数据文件就是索引顺序文件。
§8.2顺序索引
➢索引顺序文件
✓ 数据文件中的记录按照某个搜索码值的顺序 物理存储:
§8.2顺序索引
➢顺序索引的分类
✓ 按照索引结构中搜索码值与数据文件中搜索 码值的对应关系,顺序索引又分为:
•稠密索引 •稀疏索引
✓ 稠密索引:
•对应文件中搜 索码的每一个 值都有一个索 引记录(或索引项),它包括:
搜索码值; 指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。
§8.2顺序索引
➢顺序索引的分类
✓ 稀疏索引:
• 只为搜索码的部分值建立索引项; • 与稠密索引一样,每个索引项也包括搜索码值和
指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。
96 216 136 176
3210
页头: 96字节
数据行,即记录
RID是01:010:01 的记录的搜索码 是Downtown
行偏移数组:链表 各行顺序号(槽号)
§8.2顺序索引
➢稠密索引和稀疏索引的比较
✓ 利用稠密索引通常可以比稀疏索引更快地定 位一个记录的位置;
数据结构的散列与索引技术
数据结构的散列与索引技术散列与索引技术是数据结构中常用的两种方法,用于优化数据的存储和查找过程。
散列技术是通过哈希函数将数据映射到一个固定长度的数组中,而索引技术是通过建立索引表来加速数据检索。
本文将详细介绍散列与索引技术的原理、应用场景以及其在实际开发中的使用方法。
1. 散列技术散列技术是一种将数据映射到哈希表的方法,通过哈希函数将关键字转化为一个数组中的地址,从而实现对数据的快速访问。
散列技术的核心是哈希函数的设计,一个好的哈希函数能够使数据均匀地散列到哈希表中,尽量避免碰撞(即不同的关键字映射到了同一个地址)的发生。
1.1 哈希函数的设计原则一个好的哈希函数应该满足以下几个原则:1.1.1 均匀性原则:哈希函数应能够将数据均匀地散列到哈希表中,避免碰撞的发生。
1.1.2 简单性原则:哈希函数的计算应简单快速,以提高散列效率。
1.1.3 一致性原则:对于相同的关键字,哈希函数应始终返回相同的散列地址。
1.1.4 随机性原则:哈希函数的输出应具有随机性,避免出现特定模式的散列结果。
1.2 常见的散列方法常见的散列方法包括直接定址法、除留余数法、平方取中法等。
除留余数法是最常用的散列方法之一,其思想是通过对关键字取余数来获取散列地址。
例如,对于一个哈希表的大小为n的散列表,哈希函数可以定义为:h(key) = key % n。
2. 索引技术索引技术是建立索引表来加速数据的检索过程。
索引表通常由键值和指向数据的指针组成,可以根据键值快速地查找到对应的数据记录。
索引技术的核心是索引表的设计,索引表的结构应具有高效的查找和更新操作。
2.1 主索引与辅助索引主索引是基于主关键字建立的索引表,通过主索引可以直接找到对应的数据记录。
辅助索引是基于其他非主关键字建立的索引表,通过辅助索引可以加速对数据的查询和过滤操作。
主索引和辅助索引的组合可以构建复杂的索引结构,以满足不同的查找需求。
2.2 B树索引B树是一种常用的平衡多路查找树,广泛应用于数据库系统中的索引结构。
简述索引在数据库中的功能和作用
索引在数据库中的功能和作用一、索引的定义索引是数据库管理系统中用于提高数据检索速度的一种数据结构。
它类似于书的目录,可以帮助用户快速找到需要的信息。
在数据库中,索引可以加快数据的检索速度,提高查询效率。
二、索引的作用1. 提高数据检索速度数据库中的数据量往往非常庞大,如果没有索引,每次进行数据检索都需要进行全表扫描,这样的查询效率非常低下。
而通过使用索引,可以大大缩短数据检索的时间,提高查询效率。
2. 加速数据的排序在数据库中,经常需要对数据进行排序操作,如果没有索引,排序操作的性能会受到很大的影响。
通过使用索引,可以加快数据的排序速度,提高排序操作的效率。
3. 提高数据的唯一性和完整性在数据库中,索引可以帮助保证数据的唯一性和完整性。
通过在索引字段上创建唯一性约束,可以确保表中的数据不会出现重复的情况,保证数据的完整性。
4. 减少系统的磁盘I/O在数据库查询过程中,如果没有索引,数据库会进行全表扫描,这样会产生大量的磁盘I/O操作。
而通过使用索引,可以大大减少数据库的磁盘I/O操作,降低系统的负载。
5. 提高数据库的并发性能数据库中的索引可以帮助提高数据库的并发性能。
通过使用索引,可以减少数据的锁定时间,提高数据的并发访问能力,提高数据库的并发性能。
三、常见的索引类型1. B-Tree索引B-Tree索引是最常见的索引类型,它适用于等值查询和范围查询。
通过B-Tree索引,可以快速地定位到需要的数据记录。
2. 哈希索引哈希索引适用于等值查询,它使用哈希算法将索引键转换为哈希值,并将哈希值映射到实际的数据记录。
3. 全文索引全文索引适用于全文搜索,它可以帮助用户快速找到包含特定关键词的文本内容。
4. 空间索引空间索引适用于地理信息系统等特定领域,它可以帮助用户快速地进行地理位置检索。
四、创建索引的注意事项1. 考虑查询的频率在创建索引时,需要考虑查询的频率。
如果一个字段经常用于查询操作,可以考虑为该字段创建索引,提高查询效率。
索引与散列
简单删除
删除55
被删关键码所在叶结点不是根结点且删除前该结 点中关键码个数 n m/2,则直接删去该关键码并 将修改后的结点写回磁盘,删除结束。 被删关键码所在叶结点删除前关键码个数 n = m/2 -1,若这时与该结点相邻的右兄弟 (或左兄弟) 结点的关键码个数 n m/2,则可按以下步骤调整 该结点、右兄弟 (或左兄弟) 结点以及其双亲结点, 以达到新的平衡。 将双亲结点中刚刚大于 (或小于) 该被删关键码 的关键码 Ki (1 i n) 下移; 将右兄弟 (或左兄弟) 结点中的最小 (或最大)关 键码上移到双亲结点的 Ki 位臵;
次索引结构 在次索引中,列出该属性的所有取值,并对每一个取值建立有序链表, 把所有具有相同属性值的对象按存放地址递增的顺序或按主关键码递 增的顺序链接在一起。 次索引的索引项由次关键码、链表长度和链表本身等三部分组成。通 过对“性别”和“婚否”次索引中的“女性”链和“已婚”链进行求 “交”运算,就能够找到所有既是女性又已婚的职工对象
B树的插入
B树是从空树起,逐个插入关键码而生成的。在B树,每个 非失败结点的关键码个数都在 [ m/2 -1, m-1] 之间。 插入在某个叶结点开始。如果在关键码插入后结点中的关 键码个数超出了上界 m-1,则结点需要“分裂”,否则可 以直接插入。
实现结点“分裂”的原则是: 设结点 p 中已经有 m-1 个关键码,当再插入一个关键码后结点 中的状态为 ( m, P0, K1, P1, K2, P2, ……, Km, Pm) 其中 Ki < Ki+1, 1 i < m 这时必须把结点 p 分裂成两个结点 p 和 q,它们包含的信息分 别为: 结点 p: ( m/2 -1, P0, K1, P1, ……, Km/2 -1, Pm/2 -1) 结点 q: (m - m/2, Pm/2, Km/2+1, Pm/2+1, ……, Km, Pm) 位于中间的关键码 Km/2 与指向新结点 q 的指针形成一个二元组 ( Km/2, q ),插入到这两个结点的双亲结点中去。
数据库知识点总结归纳
数据库知识点总结归纳一、基本概念1、数据(1)数据的定义:对客观事物的符号表示,如图形符号、数字、字母等,数据是数据库中存储的基本对象。
(2)数据的种类:文字、图形、图像、声音(3)数据的特点:数据与其语义是不可分的2、数据库数据库(DataBase简称DB)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
3、数据库管理系统(比如:MySql)(1)数据库管理系统(DatabaseManagementSystem简称DBMS)是一种操纵和管理数据库的大型软件,是用于建立、使用和维护数据库。
(2)关系型数据库管理系统称为RDBMS,R指Relation。
(3)DBMS的作用:它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。
4、数据库系统数据库系统(DatabaseSystem,简称DBS),是由数据库及其管理软件组成的系统。
5、数据库管理员数据库管理员(DatabaseAdministrator,简称DBA),负责全面管理和控制数据库系统。
6、DBA、DBMS、DB和DBS之间的关系7、数据库的优点(1)数据按一定的数据模型组织、描述和储存(2)可为各种用户共享(3)冗余度较小,节省存储空间(4)易扩展,编写有关数据库应用程序二、数据库管理系统(DBMS)1、DBMS的主要功能(1)数据定义功能:提供数据定义语言(DDL)用于定义数据库的所有特性和属性,尤其是行布局、列定义、键列(有时是选键方法)、文件位置和存储策略,包括命令:DROP(删除数据库)删除数据库:dropdatabaseifexists数据库名CREATE(创建数据库)创建表:createtableifnotexists表名(列名列名约束)ALTER(修改数据库)添加列名:altertable表名add列名约束条件修改列名:altertable表名change老列名新列名数据类型修改列字段数据类型:altertable表名modity列名数据类型删除列名:altertable表名drop列名修改表名:altertable表名rename新表名GRANT(赋予权限)REVOKE(从当前用户或组中取消权限)、TRUNCATE(只删除表中的所有数据,不删除表的结构)注意:truncatetable命令将快速删除数据表中的所有记录,但保留数据表结构。
部分外文数据库教材
购书指南中文书名:数据库管理系统基础(第2版)英文书名:THE CONCEPTS OF DA TABASE MANAGEMENT, 2E 原著作者:Philip J. Pratt, Joseph J. Adamski翻译:陆宏毅杨文波程华(国防科技大学计算机学院)译版别:2国际标准图书编号:7-111-07312-6定价:¥20.00开本:16页数:188本书目录:前言第1章数据库管理简介第2章关系模型1:简介、QBE和关系代数第3章关系模型2:SQL第4章关系模型3:高级主题第5章数据库设计1:规范化第6章数据库设计2:设计方法学第7章数据库管理系统的功能第8章数据库管理员第9章高级主题附录A 单数复习题的答案附录B 术语表内容简介:本书深入浅出地讨论了数据库系统相关的基本概念和技术,包括SQL语言、数据库设计、范式、DBMS、DBA、数据库的选择以及数据库的热门话题等,其中并没有涉及特殊的数据库软件或版本,因此具有广泛的适用性。
本书可作为计算机专业或相关学科的数据库介绍性课程教材,适合于本科生、研究生和使用微机数据库系统的人员参考。
购书指南中文书名:数据仓库(第2版)英文书名:BUILDING THE DATA WAREHOUSE, 2E原著作者:W.H. Inmon翻译:王志海等译;黄厚宽、田盛丰审校(北方交通大学)版别:2国际标准图书编号:7-111-07889-6定价:¥25.00开本:16页数:228本书目录:第1章决策支持系统的发展第2章数据仓库环境第3章设计数据仓库第4章数据仓库中的粒度第5章数据仓库和技术第6章分布式数据仓库第7章高级管理人员信息系统和数据仓库第8章外部/非结构化数据与数据仓库第9章迁移到体系结构化环境第10章数据仓库的设计复查要目内容简介:本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题,论述分析型环境(或称决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据问题。
主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤,传统系统到数据仓库的迁移,数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据、分析式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。
数据库系统基础知识
数据库系统基础知识内容提要:Visual Foxpro是目前微机上流行采用了可视化的、面向对象的程序设计方法,大大简化了应用系统的开发过程,本章是全书的基础,讨论了一些数据库系统的基础知识,为后面的学习打下理论基础。
主要从数据库的基本概念、关系数据库及其设计概述、数据库技术的应用领域及发展方向三个方面进行讨论。
1.数据库的基本概念1.1信息、数据及数据处理1)信息信息是对现实世界中各种事物的存在方式或运动形态的反映,它反映的是事物之间的联系。
2)数据数据是信息的符号化表示。
3)数据处理数据处理实际上就是利用计算机对各种类型的数据进行处理。
它包括对数据的采集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列操作过程。
1.2数据库、数据库管理系统与数据库系统1)数据库(DataBase,简称DB)数据库,顾名思义,是存放数据的仓库。
它是按一定的结构和组织方式存储在计算机外部存储介质上的,有结构,可共享的相互关联的数据集合。
数据库中的数据具有结构化好,冗余度小,数据独立性高,共享性高和易于扩充等特点。
2)数据库管理系统(DataBase Management System,简称DBMS)数据库管理系统是一个管理数据库的软件系统。
它为用户提供了大量描述(建立)数据库、操纵(检索、排序、索引、显示、统计计算等)数据库和维护(修改、追加、删除等)数据库的方法和命令。
而且它还能自动控制数据库的安全,及数据库的数据完整。
比如:Visual FoxPro 6.0,SQL Server,Oracle等系统就是数据库管理系统。
其主要功能包括以下几个方面:(1) 数据定义功能(2) 数据操纵功能(3) 数据控制功能(4) 数据库的建立和维护功能3)数据库系统(DataBase System,简称DBS)数据库系统的目标在于存储和提取所需要的信息。
它主要由数据、硬件、软件和用户四部分构成。
1.3数据库管理技术的产生和发展随着计算机软、硬件技术的发展,在应用需求的推动下,数据管理技术经历了人工管理、文件系统、数据库系统、分布式数据库系统四个阶段。
2、简述索引概念及其常见分类。
2、简述索引概念及其常见分类。
索引是数据库中用来提高数据检索效率的一种数据结构。
它可以帮助用户快速地找到所需的数据,提高查询效率,减少数据库系统的负担。
索引的常见分类有主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引等。
其中,主键索引和唯一索引是用来保证数据唯一性的,普通索引是最常用的一种索引,它可以加速数据的查找,而全文索引则用于对文本内容进行全文检索。
在创建索引时需要注意,索引的数量不能过多,否则会影响数据库的性能,同时应根据具体情况选择适合的索引类型和字段。
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数据库索引详解
数据库索引详解什么是索引索引是对数据库中⼀列或者多列的值进⾏排序的⼀中结构,使⽤索引可以快速访问数据库中表的特定信息。
索引的⼀个主要的⽬的就是加快检索表中数据,亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录的辅助数据结构。
简单来说索引就是数据库的⽬录。
索引有什么作⽤索引的最⼤作⽤就是加快数据库的查询速度。
索引为什么会加快查询速度数据库在执⾏⼀条SQL语句的时候,默认的⽅式是根据搜索条件进⾏全表扫描,遇到匹配条件的就加⼊搜索结果集合。
但若是遇到⼤数据量的查询时,直接全表匹配的⽅式太慢了,这时候就需要⽤到索引。
我们对某⼀字段增加索引,查询的时候就会先去索引列表中⼀次定位到特定值得⾏数,⼤⼤减少遍历匹配的⾏数,所以可以明显的增加查询的速度。
索引的种类主键索引:数据记录⾥⾯不能有null,数据内容不能重复,在⼀张表⾥⾯不能有多个主键索引。
普通索引:使⽤字段关键字建⽴的索引,主要是提⾼查询速度。
唯⼀索引:字段数据是唯⼀的,数据内容⾥⾯能否为null,在⼀张表⾥⾯,是可以添加多个唯⼀索引。
全⽂索引:在早起版本中只有myisam引擎⽀持全⽂索引,在innodb5.6后也⽀持全⽂索引,在MySQL中全⽂索引不⽀持中⽂。
我们⼀般使⽤sphinx集合coreseek来实现中⽂的全⽂索引。
索引的创建(索引的例⼦)执⾏Create Table语句时可以创建索引,也可以单独⽤Create index或者 Alter Table来为表增加索引。
1. ALTER TABLEALTER TABLE⽤来创建普通索引、unique索引或者primary key索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column_list)ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE(column_list)ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY(column_list)table_name:是要增加索引的表名。
四种数据存储结构---顺序存储链接存储索引存储散列存储
四种数据存储结构---顺序存储链接存储索引存储散列存储存储结构分四类:顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储。
顺序结构和链接结构适⽤在内存结构中。
索引结构和散列结构适⽤在外存与内存交互结构。
顺序存储:在计算机中⽤⼀组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构。
特点:1、随机存取表中元素。
2、插⼊和删除操作需要移动元素。
链接存储:在计算机中⽤⼀组任意的存储单元存储线性表的数据元素(这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的)。
它不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻.因此它没有顺序存储结构所具有的弱点,但也同时失去了顺序表可随机存取的优点。
特点:1、⽐顺序存储结构的存储密度⼩ (每个节点都由数据域和指针域组成,所以相同空间内假设全存满的话顺序⽐链式存储更多)。
2、逻辑上相邻的节点物理上不必相邻。
3、插⼊、删除灵活 (不必移动节点,只要改变节点中的指针)。
4、查找结点时链式存储要⽐顺序存储慢。
5、每个结点是由数据域和指针域组成。
索引存储:除建⽴存储结点信息外,还建⽴附加的索引表来标识结点的地址。
索引表由若⼲索引项组成。
特点:索引存储结构是⽤结点的索引号来确定结点存储地址,其优点是检索速度快,缺点是增加了附加的索引表,会占⽤较多的存储空间。
散列存储:散列存储,⼜称hash存储,是⼀种⼒图将数据元素的存储位置与关键码之间建⽴确定对应关系的查找技术。
散列法存储的基本思想是:由节点的关键码值决定节点的存储地址。
散列技术除了可以⽤于查找外,还可以⽤于存储。
特点:散列是数组存储⽅式的⼀种发展,相⽐数组,散列的数据访问速度要⾼于数组,因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置,进⽽能够快速实现数据的访问,理想的散列访问速度是⾮常迅速的,⽽不像在数组中的遍历过程,采⽤存储数组中内容的部分元素作为映射函数的输⼊,映射函数的输出就是存储数据的位置,这样的访问速度就省去了遍历数组的实现,因此时间复杂度可以认为为O(1),⽽数组遍历的时间复杂度为O(n)。
第三章 索引与散列
(3)B+树的非叶结点,形成叶结点上的一个 多级(稀疏)索引。对于i=2,3, …,n-1, 指针Pi 指向一棵子树,该子树中所有结 点的索引码值大于等于Ki-1 且小于Ki , Pn 指向的子树中所有码值大于等于Kn-1 , P1 指向子树中的所有码值均小于K1 。 非叶结点中至少有n/2个指针,最多有n 个,指针个数称为该结点的扇出。
动态散列:允许散列函数动态改变,以适 应数据库增大或缩小的需要。
1. Trie 树 当码是可变长时,Trie 树是一种特别有 用的索引结构。 Trie 树是一棵度大于等于2的树。它的 每一层分支不是由整个码值决定的,而 是由码值的一部分决定的。 • Trie 树的查找 • Trie 树的插入 • Trie 树的删除
• 合并结点有时候也并不可行。如果从图 12-12的B+树中删除“Perryridge”,包含 “Perryridge”的结点删除为空,这个叶结点 的父结点仅剩一个指针,但是,这次却不 能与它的兄弟结点合并。解决的方法是重 新分布指针,使每个结点包含两个指针。 图12-16 。注意值的重新分布使两兄弟的父 结点中的搜索码值发生改变。
插入时结点过大,要进行分裂,删 除时,结点过小要合并,只要这样才能 保B+树的平衡特性。
*插入: (1)结点不会过大,直接插入 (2)分裂结点,有n个码分裂
插入例子:
在前面的插入B+树中加入branch-name值为 “Clearview”的一条记录。按照查找算法, “Clearview”应出现在包含“Brighton”和 “Downtown”的结点中。该结点已经没有插入 “Clearview”的空间,因此该结点分裂为两个结点。 图12-12 在分裂结点后,必须将这个新结点加入B+树中, 新结点的最小搜索码值“Downtown”,需要将该搜 索码值插入到被分裂的结点的父结点中。由于父结 点中有插入搜索码值的空间,直接插入即可。图1212, 如果父结点也没有空间,那么父结点分裂。最 坏的情况下,一直分裂到根,树的深度增加。
数据库系统中的索引
数据库系统中的索引随着现代社会数据量和信息储存的爆炸式增长,存储、查找和处理这些数据的能力成为了一个关键的问题。
在这种情况下,正确使用数据库系统中的索引是最有效的数据查询和检索方法之一。
索引(Index)是一种特殊的数据结构,用于提高数据库系统的查询效率。
索引可以根据定义在表列上的顺序,对表中的数据行进行排序,使数据库用户可以快速地查询到所需的数据。
本文将讨论数据库系统中的索引原理、分类、实现方法和使用策略。
索引原理数据库中的索引是建立在表或视图列之上的一种数据结构。
对于包含大量数据的表,查询操作方式是从头到尾逐行扫描表中的每一行数据,直到找到所需条件的数据。
这种线性搜索方式,虽然可以确保我们能找到所需数据,但是对于庞大的数据表而言,查询消耗的时间和系统资源将是不可承受的。
数据库中的索引就是为了优化这种查询方式的性能而设计的一种数据结构。
索引的工作原理基于数据库中的一些基本数据结构,如B-树和哈希表等。
存储在B-树中的数据按照一定的规则排列,使得这种结构可以更快的进行查找和比较。
对于随机块访问,B- 树可以提供更快的速度。
而哈希表这种数据结构,可以对数据进行hash计算,使得查询出所需数据的速度非常快,尤其是对于大型数据集。
索引分类在数据库系统中,索引可以根据不同的基本结构或查找算法进行分类。
下面对索引的分类进行简要介绍。
1. B-树索引B-树索引是数据库中最常见的一种索引方式。
这种索引结构是一种平衡树,可以有效地支持多种查找方式,例如范围查找、模糊匹配等。
在B-树索引中,每个节点都包含一个或多个关键字,可以用来排序和对数据进行快速查找。
通常情况下,这种索引结构可以支持高效的查询和修改操作。
2. 哈希索引哈希索引是另一种广泛使用的索引结构。
这种索引可以使用哈希函数将表中的数据映射到具有固定大小的位置上。
当查询所需的数据时,哈希函数可以直接获取所需数据的位置,从而实现了非常高效的数据访问。
3. 全文索引全文索引是一种用于查找文本数据的索引结构。
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by Silberschatz 等
Chapter 12 : Indexing and Hashing
第12章 索引与散列
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项目驱动目标:
如何快速存取数据库中的数据: 一、顺序索引 二、B+树
主要讨论问题:
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
数据统系统
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从映射观点看索引
2. 无序索引
索引映射 IndexMap:{关键字} --> { 记录号 } ,而索引文 件不排序。平均搜索次
数为关键字总数/2 ,由于索引文件比主文件小(通常小一 个数量级, 可以全部或大部分 读入内存,在内存中搜索定位,从而提高了速度。可以比 喻为"小无序管大有序"。 例 一本书的目录可看成是无序索引映射 IndexMap : 章节名 称集合 —> 页码集合。 。
数为关键字总数/2 ,由于索引文件比主文件小(通常小一 个数量级, 可以全部或大部分 读入内存,在内存中搜索定位,从而提高了速度。可以比 喻为"小无序管大有序"。 例 一本书的目录可看成是无序索引映射 IndexMap : 章节 名称集合 —> 页码集合。 由于目录相对较小,易于一目十行地浏览,加快了检索内 容的速度。
E.g., author catalog in library
Search Key - attribute to set of attributes used to look up records in a file. index file-file of index entries (search-key, pointer) Index files smaller than the original file (以小引大) Two basic kinds of indices:
•部首检字 --> 检字表第15页 ---> 正文111页
•一划 • 乙 15 •飞:111
•fei
•--稀索引
•(书眉)
密索引飞 :鸟在空 中的运动 正文111页
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部首检字
数据统系统 2018/12/3
检字表第15页
Basic ConceptsLeabharlann 基本概念cp319
Indexing mechanisms used to speed up access to desired data.
Sex is 0 or 1
例4 宝光寺:数罗汉, 领取所谓命运卡.
Hash(Person)=(RedomSeed+Age+1)*2+Sex
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从映射观点看索引
2. 无序索引
索引映射 IndexMap:{关键字} --> { 记录号 } ,而索引文 件不排序。平均搜索次
例 英汉字典中的眉索引,再每页顶上列出当页的始词和 尾词,组成了高效的,节省空间的稀索引。
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Example of Sparse Index Files
•例 在1971年版的新华字典中查“飞”字,利用了“ 部首检 字”和“检字表”两级 索引,因而能在正文中迅速查出释义 ,如图5.1所示。
顺序索引 又分为两类: “小有序管大有序” 和
“小有序管大无序”。
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从映射观点看索引
4.稀索引
是"小有序管大有序"的改进型。既然索引文件和主文件 都是排序的。那么,隔 N抽 一而建立起来的索引集合 就缩小到原来的 1/N,其定位误差小于N ,然后在N 个 项中线性搜索。
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从映射观点看索引
“检”与“索(办手续)”。在图书馆借书时,
关键字到记录位置的对查表,即下列三元组的集合: 索引项 (关键字,记录地址,附加信息),
例1 以年龄为关键字, 定义 Hash(Age) = Age Mod 12,
把人按年龄分成12个组,即 通常的12属相“鼠、牛、虎 、兔,...‖。
在同一属相中再线性搜索,寻址效率提高 12倍。
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从映射观点看索引
例2 影剧场分单双号进门,相当于Hash(N )= N Mod 2, 使观众入座速度提高一倍。 例3 在英文字典每个字母开始处贴一标签,相当于定 Hash (WordStr)= WordStr[0], 提高了查字典的效率
关键字到记录位置的对查表,即下列三元组的集合:
索引项 (关键字,记录地址,附加信息),
例 以年龄为关键字,定义Hash(Age) = Age Mod 12,把 人按年龄分成12个组,即 通常的12属相“鼠、牛、虎 、兔,...‖。 在同一属相中再线性搜索,寻址效率提高 12倍。
数据统系统
•由于目录相对较小,易于一目十行地 浏览,加快了检索内容的速度
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从映射观点看索引
3. 顺序索引(Sequential Index)
在无序索引的基础上作如下改进:将索引文件排序后保存 ,因而在索引文件中搜索关键字可以用二分法,计算复 杂度为 Log2(N ),当N >30 时,就有显著效益。
数据统系统
什么是顺序索引,有何用途 什么是稠密与稀疏索引 什么是多级索引,有何用途 顺序索引如何更新 何时需要建立辅助索引 什么是B+树索引 B+树有何特点 B+树索引如何用于查询 B+树索引如何更新
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Chapter 12: Indexing and Hashing
Basic Concepts Ordered Indices B+-Tree Index Files B-Tree Index Files Static Hashing Dynamic Hashing Index Definition in SQL
基本概念 顺序索引 B+-树索引 B-树文件 静态散列 动态散列 比较
Comparison of Ordered Indexing and Hashing
SQL 中的索引
数据统系统
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从映射观点看索引
“检”与“索(办手续)”。在图书馆借书时,
•找书的时间比办理 手续的时间长得多