数据库系统概念12-索引与散列(2)概论

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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。

清华大学数据库access课件第08章：索引和散列资料

指针桶只在记录不按搜索码顺序物理存储时才使用
指针Pn具有特殊的作用。
• 每个叶结点最多可有n-1个搜索码值，最少也要有(n-1)/2个搜索码值；
• 各个叶结点的搜索码值的范围互不相交；
• 要使B+树索引成为稠密索引，文件中各搜索码值就都必须在某个叶结点中出现且只能出现一次；
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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。
• 一个值所属的存储桶由一个函数来决定，该函数称为散列函数，也叫哈稀函数；
• 索引结构是散列文件！
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§8.1基本概念
➢索引技术的评价标准
✓ 没有哪一种索引技术是最好的，每种索引都有自己适合的数据库应用。对索引技术的评价必须考虑以下因素：
•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：
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搜索码值；指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。
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§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
第8章索引和散列
讲课内容：
索引的目的就是为了能够快速地在文件中定位要
访问的记录，当然，理想的做法是系统能够直接
定位这些记录！为了实现这种访问数据的方式，
需要一些附加结构——索引，并将索引同数据文
件联系起来。在本章，只要不是特别指明，数据
文件一般是指存储数据记录的文件，我们简称文

数据库系统概念12-索引与散列(1)汇编

Book :数据库概念 Ver.5
by Silberschatz 等
Chapter 12 : Indexing and Hashing
第12章索引与散列
1 数据统系统 2018/12/3 1/131
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:

数据库系统概论试题和答案及填空题

数据库系统概论试卷(A)一、选择题(15x1分)1、__C___是长期存储在计算机内的有组织,可共享的数据集合.A、数据库管理系统B、数据库系统C、数据库D、文件组织2、在数据库中存储的是__C___。

A、数据B、数据模型C、数据以及数据之间的联系D、信息3、数据库系统阶段，数据___D__。

A、具有物理独立性,没有逻辑独立性B、具有物理独立性和逻辑独立性C、独立性差D、具有高度的物理独立性和一定程度的逻辑独立性4、在数据模型的三要素中，数据的约束条件规定数据及其联系的__A___。

A、制约和存储规则B、动态特性C、静态特性D、数据结构5．___A_____由数据结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成。

A、关系模型B、关系C、关系模式D、关系数据库6、一组具有相同数据类型的值的集合称为____D____。

A、关系B、属性C、分量D、域7、集合R与S的交可以用关系代数的5种基本运算表示为____A____。

A、 R-(R-S)B、σF(R×S)C、R-(S-R)D、S-(R-S)8、实体是信息世界中的术语，与之对应的数据库术语为___D____。

A、文件B、数据库C、字段D、记录9、在嵌入式SQL语言中使用游标的目的在于____D____。

A、区分SQL与宿主语言B、与数据库通信C、处理错误信息D、处理多行记录10、FoxBASE、FoxPro属于____B____。

A、表式系统B、最小关系系统C、关系完备的系统D、全关系系统11、在R(U)中,如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X',都没有X'→Y,则____A____。

A、Y函数依赖于XB、Y对X完全函数依赖C、X为U的候选码D、R属于2NF12、3NF___C_____规范为BCNF。

A、消除非主属性对码的部分函数依赖B、消除非主属性对码的传递函数依赖C、消除主属性对码的部分和传递函数依赖D、消除非平凡且非函数依赖的多值依赖13、下面的结论不正确的是___D___。

数据库系统概论知识点

第一章：绪论数据库〔DB〕：长期存储在计算机、有组织、可共享的大量数据的集合。

数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有娇小的冗余度、交稿的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

数据库管理系统〔DBMS〕：位于用户和操作系统间的数据管理系统的一层数据管理软件。

用途：科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。

包括数据定义功能，数据组织、存储和管理，数据操纵功能，数据库的事物管理和运行管理，数据库的建立和维护功能，其他功能。

数据库系统〔DBS〕：在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库。

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。

目的：存储信息并支持用户检索和更新所需的信息。

数据库系统的特点：数据构造化；数据的共享性高，冗余度低，易扩大；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。

概念模型实体，客观存在并可相互区别的事物称为实体。

属性，实体所具有的*一特性称为属性。

码，唯一标识实体的属性集称为码。

域，是一组具有一样数据类型的值的集合。

实体型，具有一样属性的实体必然具有的共同的特征和性质。

实体集，同一类型实体的集合称为实体集。

联系两个实体型之间的联系一对一联系；一对多联系；多对多联系关系模型关系，元组，属性，码，域，分量，关系模型关系数据模型的操纵与完整性约束关系数据模型的操作主要包括查询，插入，删除和更新数据。

这些操作必须满足关系完整性约束条件。

关系的完整性约束条件包括三大类：实体完整性，参照完整性和用户定义的完整性。

数据库系统三级模式构造外模式，模式，模式模式：〔逻辑模式〕数据库中全体数据的逻辑构造和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。

一个数据库只有一个模式。

模式的地位：是数据库系统模式构造的中间层，与数据的物理存储细节和硬件环境无关，与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。

模式定义的容：数据的逻辑构造〔数据项的名字、类型、取值围等〕，数据之间的联系，数据有关的平安性、完整性要求外模式：〔子模式/用户模式〕数据库用户〔包括应用程序员和最终用户〕能够看见和使用的局部数据库和逻辑构造和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与*一应用有关的系统的逻辑表示。

《数据库概论》课件

关系数据库的软件系统。
特点
02
以表格形式存储数据，数据之间存在明确的关联关系，遵循一
定的数据完整性约束。
发展历程
03
从早期的层次数据库到关系数据库，再到现代的分布式数据库
和云数据库。
关系数据库管理系统的功能
数据存储
能够创建和管理关系数据库，将数据以表格形式存储在磁盘上。
数据检索
提供查询语言（如SQL）用于检索、插入、更新和删除数据。
反规范化设计
为了提高查询性能，适当增加冗余，简化数据操作。
三范式与范式之间的关系
第一范式（1NF）定义了关系的原子性；第二范式（2NF）定义了关系的主键和外键关系；第三范式（3NF）定义了关系的非主属性对主属性的独立性。
04
关系数据库管理系统
关系数据库管理系统的概述
定义
01
关系数据库管理系统（RDBMS）是一种用于存储、检索和管理
金融行业
用于银行、证券、保险等金融机构的数据存储、处理和分析，支持金融业务的高效运转。
政府机构
用于政府办公自动化、电子政务等领域，提高政府服务效率和信息公开度。
05
数据库技术的发展趋势
大数据时代的数据库技术
大数据处理
随着大数据时代的来临，数据库技术也在不断发展，以应对海量数据的存储、查询和分析需求。
数据库设计的步骤
需求分析
收集、分析和整理业务需求，明确数据需
求和功能需求。
概念设计
使用E-R图等工具，设计数据库的概念结构
。
逻辑设计
将概念结构转换为逻辑结构，如关系模型
。
物理设计
确定数据库的存储结构、索引等物理属性

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。

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；

数据库索引的概念

数据库索引的概念数据库索引的概念2010-03-25 10:03:35| 分类： |字号1 索引的概念索引是⼀个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中⼀列或若⼲列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

表的存储由两部分组成，⼀部分⽤来存放数据页⾯，另⼀部分存放索引页⾯。

通常，索引页⾯相对于数据页⾯来说⼩得多。

数据检索花费的⼤部分开销是磁盘读写，没有索引就需要从磁盘上读表的每⼀个数据页，如果有索引，则只需查找索引页⾯就可以了。

所以建⽴合理的索引，就能加速数据的检索过程。

SQL Server采⽤B-树结构的索引，根据索引的顺序与数据表的物理顺序是否相同可以分为：聚簇索引（clustered index）和⾮聚簇索引（nonclustered index）。

（1）聚簇索引重新组织表中的数据以按指定的⼀个或多个列的值排序。

聚簇索引的叶节点包含实际的数据，因此⽤它查找数据很快，但每个表只能建⼀个聚簇索引。

（2）⾮聚簇索引不重新组织表中的数据，它的叶节点中存储了组成⾮聚簇索引的列的值和⾏定位指针。

⼀个表可以建249 个⾮聚簇索引。

通俗的说，汉语字典的正⽂就是⼀个建⽴在拼⾳基础上的聚簇索引，以英⽂字母“a”开头并以“z”结尾。

⽐如，我们要查“阿”字，就会翻开字典的第⼀页，因为“阿”的拼⾳是“a”，所以排在字典的前⾯。

如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明字典中没有这个字。

同样的，如果查“做”字，就会把字典翻到最后。

字典的“偏旁部⾸”是⾮聚簇索引。

⽐如我们要查“阿”字，在查部⾸之后，看到部⾸检字表中“阿”的页码是1页，“阿”的上⾯是“际”字，但页码却是277页，“阿”的下⾯是“陇”字，页码是416页。

很显然，这些字并不是真正的分别位于“阿”字的上下⽅，现在看到的连续的“际、阿、陇”三字实际上就是他们在⾮聚簇索引中的排序，是字典正⽂中的字在⾮聚簇索引中的映射。

2 索引的使⽤1）聚簇索引的使⽤在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在⼀起，因⽽在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使⽤group by、order by的查询时，⼀旦找到具有范围中第⼀个键值的⾏，具有后续索引值的⾏必然连在⼀起，不必进⼀步搜索，避免了⼤范围扫描，可以⼤⼤提⾼查询速度。

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。

数据库概论

数据库概论数据库是近几十年来被广泛使用的计算机技术，它可以有效地帮助组织管理和存储大量的信息，以便于快速、有效的访问、检索和编辑信息数据。

在本文中，我们将介绍数据库的定义、概念、类型以及应用，以便读者更好地理解和掌握数据库。

首先，让我们来了解什么是数据库。

数据库是一种专门用于存储、管理和组织数据的软件系统。

其次，数据库管理系统（DBMS）是一种用于操纵、修改、充实和维护数据库的软件系统。

它可以提供安全性和有效性，不仅能够保护数据免受意外或有意的破坏，还能够有效地检索、组织数据。

数据库可以分为物理数据库和逻辑数据库两种类型。

物理数据库指的是实际存储在物理存储器中的数据库，它可以有以下几种形式：文本文件、Excel电子表格、数据库文件等。

而逻辑数据库又分为关系型、非关系型和对象关系型数据库三类。

关系型数据库是用来描述任何对象之间的事实或关系，它使用二维表或称为关系结构进行管理；非关系型数据库是一种特殊的数据库，它的结构不像关系型数据库一样，它使用文档、图形等模式进行存储；而对象关系型数据库（OODB）是一种特殊的数据库，它比关系型和非关系型数据库更加强大，它通过存储结构化的数据和对象来保存信息，支持面向对象的特性，能够更好地满足面向对象编程。

数据库在商业、政府和科学研究等领域有着广泛的应用，可以分为客户服务支持应用、信息管理应用、决策支持应用和个人计算应用四大类。

例如，客户服务支持应用可以帮助企业迅速响应客户的需求，同时妥善处理客户的请求，满足他们的服务要求；信息管理应用可以帮助政府、企业或社会组织收集、存储、管理和检索大量的信息；决策支持应用可以帮助企业更好地进行商业决策；而个人计算应用可以帮助个人记录和维护自己的个人信息，以便追踪和分析自己的行为和计划。

总的来说，数据库是计算机技术的重要组成部分，它可以有效地帮助组织管理和存储大量的信息，是非常有用的软件系统。

数据库的类型和应用非常广泛，它可以帮助企业更好地进行商业决策，也可以帮助社会组织有效管理和检索大量的信息，从而提高组织的效率和效果。

数据库库、表、列基本概念-概述说明以及解释

数据库库、表、列基本概念-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今信息时代，数据无疑扮演着至关重要的角色。

而数据库作为管理和存储数据的重要工具，更是被广泛应用于各个领域。

数据库中的基本单元包括库、表、列，它们构成了数据库系统的基本结构。

本文旨在介绍数据库中库、表、列的基本概念，帮助读者更全面地理解数据库系统的基本原理和运行机制。

通过对数据库的定义、特点以及分类，表的结构、属性和列的数据类型、约束等内容进行详细阐述，读者将能够对数据库系统有更深入的认识，并在实践中更好地运用和管理数据库。

同时，本文还将探讨数据库的应用前景，展望数据库技术在未来的发展趋势，以期为读者对数据库系统的学习与研究提供一定的参考和启发。

让我们一起深入探讨数据库中库、表、列的基本概念，共同探索数据库技术的无限可能！文章结构部分应该包括文章的整体框架及各部分的内容概述。

可以按照以下方式编写文章结构部分的内容："1.2 文章结构:本文将首先介绍数据库的基本概念，包括数据库的定义、特点和分类。

接下来将详细讨论表的基本概念，包括表的定义、结构和属性。

最后将深入探讨列的基本概念，包括列的定义、数据类型和约束。

通过对这些基本概念的介绍和分析，读者将对数据库的基本结构有更深入的理解。

最后，结论部分将总结全文内容，并探讨数据库基本概念在现实应用中的意义和未来发展趋势。

"1.3 目的本文旨在介绍数据库中的基本概念，包括库、表和列。

通过深入探讨数据库的定义、特点和分类，读者可以更好地理解数据库在信息管理中的重要性和作用。

同时，我们将详细解释表的定义、结构和属性，以及列的定义、数据类型和约束。

通过本文的阐述，读者可以更清晰地了解数据库中各个元素的含义和作用，从而为他们在实际应用中更好地设计和管理数据库提供帮助和指导。

希望本文能够帮助读者建立起对数据库基本概念的全面认识，为他们在数据库领域的学习和实践提供有益的参考。

2.正文2.1 数据库的基本概念数据库是指按照数据结构来组织、存储和管理数据的集合。

数据库系统概论目录

第一篇基础篇第一章绪论1.1数据库系统概述1.1.1 四个基本概念1.1.2 数据管理技术的产生和发展1.1.3 数据库系统的特点1.2数据模型1.2.1 两大类数据模型1.2.2 数据模型的组成要素1.2.3 概念模型1.2.4 最常用的数据模型1.2.5 层次模型1.2.6 网状模型1.2.7 关系模型1.3数据库系统结构1.3.1 数据库系统模式的概念1.3.2 数据库系统的三级模式结构1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性1.4数据库系统的组成1.5小结第二章关系数据库2.1关系数据结构及形式化定义2.1.1 关系2.1.2 关系模式2.1.3 关系数据库2.2关系操作2.2.1基本关系操作2.2.2 关系数据库语言的分类2.3关系的完整性2.3.1 关系的三类完整性约束2.3.2 实体完整性2.3.3 参照完整性2.3.4 用户定义的完整性2.4关系代数2.4.1传统的集合运算2.4.2专门的关系运算2.5关系演算2.6小结第三章关系数据库标准语言SQL3.1SQL概述3.1.1 SQL 的产生与发展3.1.2 SQL的特点3.1.3 SQL的基本概念3.2学生-课程数据库3.3数据定义3.3.1 模式的定义与删除3.3.2 基本表的定义、删除与修改3.3.3 索引的建立与删除3.4数据查询3.4.1 单表查询3.4.2 连接查询3.4.3 嵌套查询3.4.4 集合查询3.4.5 Select语句的一般形式3.5数据更新3.5.1 插入数据3.5.2 修改数据3.5.3 删除数据3.6视图3.6.1 定义视图3.6.2 查询视图3.6.3 更新视图3.6.4 视图的作用3.7小结第四章数据库安全性4.1计算机安全性概述4.1.1 计算机系统的三类安全性问题4.1.2 安全标准简介4.2数据库安全性控制4.2.1 用户标识与鉴别4.2.2 存取控制4.2.3 自主存取控制方法4.2.4 授权与回收4.2.5 数据库角色4.2.6 强制存取控制方法4.3视图机制4.4审计（Audit）4.5数据加密4.6统计数据库安全性4.7小结第五章数据库完整性5.1实体完整性5.1.1 实体完整性定义5.1.2 实体完整性检查和违约处理5.2参照完整性5.2.1 参照完整性定义5.2.2 参照完整性检查和违约处理5.3用户定义的完整性5.3.1 属性上的约束条件的定义5.3.2 属性上的约束条件检查和违约处理5.3.3 元组上的约束条件的定义5.3.4元组上的约束条件检查和违约处理5.4完整性约束命名子句*5.5域中的完整性限制5.6触发器5.6.1 定义触发器5.6.2 激活触发器5.6.3 删除触发器5.7小结第二篇设计与应用开发篇第六章关系数据理论6.1问题的提出6.2规范化6.2.1 函数依赖6.2.2 码6.2.3 范式6.2.4 2NF6.2.5 3NF6.2.6 BCNF6.2.7 多值依赖6.2.8 4NF6.2.9 规范化小结6.3数据依赖的公理系统*6.4模式的分解6.5小结第七章数据库设计7.1数据库设计概述7.1.1 数据库设计的特点7.1.2 数据库设计方法7.1.3 数据库设计的基本步骤7.1.4 数据库设计过程中的各级模式7.2需求分析7.2.1 需求分析的任务7.2.2 需求分析的方法7.2.3 数据字典7.3概念结构设计7.3.1 概念结构7.3.2 概念结构设计的方法与步骤7.3.3 数据抽象与局部视图设计7.3.4 视图的集成7.4逻辑结构设计7.4.1 E-R图向关系模型的转换7.4.2 数据模型的优化7.4.3 设计用户子模式7.5数据库的物理设计7.5.1 数据库物理设计的内容和方法7.5.2 关系模式存取方法选择7.5.3 确定数据库的存储结构7.5.4 评价物理结构7.6数据库的实施和维护7.6.1 数据的载入和应用程序的调试7.6.2 数据库的试运行7.6.3 数据库的运行和维护7.7小结第八章数据库编程8.1 嵌入式SQL8.1.1 嵌入式SQL的处理过程8.1.2 嵌入式SQL语句与主语言之间的通信8.1.3 不使用游标的SQL语句8.1.4 使用游标的SQL语句8.1.5 动态SQL8.1.6 小结8.2 存储过程8.2.1 PL/SQL的块结构8.2.2 变量常量的定义8.2.3 控制结构8.2.4 存储过程8.2.5 小结8.3 ODBC编程8.3.1 数据库互连概述8.3.2 ODBC工作原理概述8.3.3 ODBC API 基础8.3.4 ODBC的工作流程8.3.5 小结第三篇系统篇第九章关系查询处理和查询优化9.1 关系数据库系统的查询处理9.1.1 查询处理步骤9.1.2 实现查询操作的算法示例9.2 关系数据库系统的查询优化9.2.1 查询优化概述9.2.2 一个实例9.3 代数优化9.3.1 关系代数表达式等价变换规则9.3.2 查询树的启发式优化9.4 物理优化9.4.1 基于启发式规则的存取路径选择优化9.4.2 基于代价的优化9.5 小结第十章数据库恢复技术10.1 事务的基本概念10.2 数据库恢复概述10.3 故障的种类10.4 恢复的实现技术10.4.1 数据转储10.4.2 登记日志文件10.5 恢复策略10.5.1 事务故障的恢复10.5.2 系统故障的恢复10.5.3 介质故障的恢复10.6 具有检查点的恢复技术10.7 数据库镜像10.8 小结第十一章并发控制11.1 并发控制概述11.2 封锁11.3 活锁和死锁11.3.1 活锁11.3.2 死锁11.4 并发调度的可串行性11.4.1 可串行化调度11.4.2 冲突可串行化调度11.5 两段锁协议11.6 封锁的粒度11.6.1 多粒度封锁11.6.2 意向锁11.7 小结*第十二章数据库管理系统第四篇新技术篇第十三章数据库技术新发展*第十四章分布式数据库系统第十五章对象关系数据库系统第十六章XML数据库第十七章数据仓库与联机分析处理技术。

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。

第1章数据库概论

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1.3.1 概念设计中的数据描述
实体（entity）：客观存在，可以相互区别的事物称为实体。
实体集（entity set）：性质相同的同类实体的集合，称为实体集。
属性（attribute）：实体有很多特性，每一个特性称为属性。每一个属性有一个值域，其类型可以是整数型、实数型、字符串型等。
据模型的目的有3个： (1) 建立一个统一的数据模型，以概括3种传统数
据模型；
(2) 作为三种传统数据模型相互转换的中间模型； (3) 作为超脱DBMS的一种概念数据模型，以比较
自然的方式模拟现实世界。
E-R数据模型用得最成功和最广泛的是作为数据库概念设计的数据模型。
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ER图有三个基本成分
矩形框，用于表示实体类型（考虑问题的对象）。菱形框，用于表示联系类型（实体间联系）。椭圆形框，用于表示实体类型和联系类型的属性。用弧(连线)表示联系的约束。每条孤上附加一对
数据冗余（redundancy）数据不一致（inconsistency）数据联系弱（poor data relationship）
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1.2.3 数据库阶段
数据管理技术进入数据库阶段的标志是20 世纪60年代末的三件大事：
1968年美国IBM公司推出层次模型的IMS系统。 1969年美国CODASYL组织发布了DBTG报告，
字（word）：若干个字节组成一个字。一个字所含的二进制位的位数称为字长。
块（block）：又称为物理块或物理记录。块是内存和外存交换信息的最小单位，每块的大小，通常为210~214字节。
桶（bucket）：外存的逻辑单位，一个桶可以包含一个物理块或多个在空间上不一定连续的物理块。
卷（volume）：一个输入输出设备所能装载的全部有用信息，称为“卷”。

通俗易懂的解释何为数据库索引

通俗易懂的解释何为数据库索引“索引”这个名字，想必⼤家都⽿熟能详了，众所周知，索引最⼤的⽤途就是提升数据库的查询速度。

或许，你会说，我曾经⾃⼰动⼿按书上讲的⽅法试验了⼀番，可是没有感觉有多⼤速度的提升呢？这完全是可能的，因为索引就像是⼀门⾮常厉害的武功招式，如果我们想发挥其最⼤的功⼒，光凭招式的纯熟是远远不够的，我们还必须同时修炼其⾼深的内功⽅可……就上⾯的问题，⾸先，我们⼀般的学习和试验情境中，很难会遇到⼤数据量的情况，什么叫⼤数据量？10000条算不算⼤？10万、100万呢……就个⼈⽬前经历的情况来看，⼀般只有上了10万这个级别，才能初现索引的优势，这也就是说，当我们通过⼩数据量数据库进⾏实际操作的时候，可能只有通过使⽤函数的⽅法，才能在毫秒级别上得到⼀个⽐较满意的结果，但如果想从实际应⽤⾓度获取“真实”的索引效果，⼤数据量是⼀个必须的前提。

学习讲究从0开始，我们就从索引的“招式”讲起……⾸先，请⼤家回忆⼀下，我们在使⽤汉语词典查找⼀个汉字的时候，通常可以怎么做？对了，我们⼀般有两种⽅法：⾸先，对于我们认识的字，我们可以直接通过其拼⾳的⾸字母进⾏初步定位，然后再通过后⾯的拼⾳进⾏逐次定位，最终找到汉字，如“索”字，我们⾸先通过其拼⾳“suo”可以知道，我们必须⾸先找到s，然后再翻找u，最后找到o，这时，我们再翻⼀两页⼀般就能找到我们要找的汉字了；但如果我们遇到⼀个不认识的字，⼜该咋办呢？例如“引”这个汉字，我们可以通过笔画数或者偏旁部⾸进⾏查找，即通过将笔画数相同的所有汉字或者偏旁都⼀样的所有汉字进⾏集中，并在其后附加上该字的具体页码，这样，当我们逐个汉字进⾏查找时，⼀旦找到这个汉字，我们就能马上定位其所在的页码，可谓相当精确！我们终于在字典中找到了“索引”这两个汉字，先让我们稍微庆祝⼀下，因为我们已经基本掌握了索引的原理了！你不信？好，让我们细细谈来……⽆论是通过拼⾳直接查询，还是通过笔画，抑或是偏旁查询，我们都是通过实现将这些汉字通过某⼀种规则进⾏编排，然后，才能让我们顺利、快速地找到我们要找的汉字，那你有没有想过有这么⼀本字典，它包含很多的汉字，但是汉字的前后顺序没有任何规则。

数据库系统概念12-索引与散列(1)

1表可以有多个！
cp319
In an ordered index, index entries are stored sorted on the search key value. E.g., author catalog in library.
•问题1答案
Primary index(主索引/聚集索引): in a sequentially ordered file, the index whose search key specifies the sequential order of the file. 使文件记录同其序
Also called 聚集clustering index
1表仅能有1个！
The search key of a primary index is usually (but not necessarily) the primary key.
Secondary index(辅助索引/非聚集索引): an index whose search key specifies an order different from the sequential order of the file. Also called non-clustering index. Index-sequential file(索引顺序文件): ordered sequential file with a primary index. 即某个搜索码上有主索引的记录文件
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
Multiple-Key Access