第4章 空间存储和索引 ok
《操作系统》第4章教材习题解答
第4章存储管理“练习与思考”解答1．基本概念和术语逻辑地址、物理地址、逻辑地址空间、内存空间、重定位、静态重定位、动态重定位、碎片、碎片紧缩、虚拟存储器、快表、页面抖动用户程序经编译之后的每个目标模块都以0为基地址顺序编址，这种地址称为相对地址或逻辑地址。
内存中各物理存储单元的地址是从统一的基地址开始顺序编址的，这种地址称为绝对地址或物理地址。
由程序中逻辑地址组成的地址范围叫做逻辑地址空间，或简称为地址空间。
由内存中一系列存储单元所限定的地址范围称作内存空间，也称物理空间或绝对空间。
程序和数据装入内存时，需对目标程序中的地址进行修改。
这种把逻辑地址转变为内存物理地址的过程称作重定位。
静态重定位是在目标程序装入内存时，由装入程序对目标程序中的指令和数据的地址进行修改，即把程序的逻辑地址都改成实际的内存地址。
动态重定位是在程序执行期间，每次访问内存之前进行重定位。
这种变换是靠硬件地址转换机构实现的。
内存中这种容量太小、无法被利用的小分区称作“碎片”或“零头”。
为解决碎片问题，移动某些已分配区的内容，使所有进程的分区紧挨在一起，而把空闲区留在另一端。
这种技术称为紧缩（或叫拼凑）。
虚拟存储器是用户能作为可编址内存对待的虚拟存储空间，它使用户逻辑存储器与物理存储器分离，是操作系统给用户提供的一个比真实内存空间大得多的地址空间。
为了解决在内存中放置页表带来存取速度下降的矛盾，可以使用专用的、高速小容量的联想存储器，也称作快表。
若采用的置换算法不合适，可能出现这样的现象：刚被换出的页，很快又被访问，为把它调入而换出另一页，之后又访问刚被换出的页，……如此频繁地更换页面，以致系统的大部分时间花费在页面的调度和传输上。
此时，系统好像很忙，但实际效率却很低。
这种现象称为“抖动”。
2．基本原理和技术（1）存储器一般分为哪些层次？各有何特性？存储器一般分为寄存器、高速缓存、内存、磁盘和磁带。
CPU内部寄存器，其速度与CPU一样快，但它的成本高，容量小。
计算机操作系统第四章存储器管理复习资料
第四章存储器管理第一部分教材习题（P159）15、在具有快表的段页式存储管理方式中，如何实现地址变换？答：在段页式系统中，为了便于实现地址变换，须配置一个段表寄存器，其中存放段表始址和段长TL。
进行地址变换时，首先利用段号S，将它与段长TL进行比较。
若S<TL，表示未越界，利用段表始址和段号来求出该段所对应的段表项在段表中的位置，从中得到该段的页表始址，并利用逻辑地址中的段内页号P来获得对应页的页表项位置，从中读出该页所在的物理块号b，再利用块号b和页内地址来构成物理地址。
在段页式系统中，为了获得一条指令或数据，须三次访问内存。
第一次访问内存中的段表，从中取得页表始址；第二次访问内存中的页表，从中取出该页所在的物理块号，并将该块号与页内地址一起形成指令或数据的物理地址；第三次访问才是真正从第二次访问所得的地址中，取出指令或数据。
显然，这使访问内存的次数增加了近两倍。
为了提高执行速度，在地址变换机构中增设一个高速缓冲寄存器。
每次访问它时，都须同时利用段号和页号去检索高速缓存，若找到匹配的表项，便可从中得到相应页的物理块号，用来与页内地址一起形成物理地址；若未找到匹配表项，则仍须再三次访问内存。
19、虚拟存储器有哪些特征？其中最本质的特征是什么？答：虚拟存储器有以下特征：多次性：一个作业被分成多次调入内存运行，亦即在作业运行时没有必要将其全部装入，只需将当前要运行的那部分程序和数据装入内存即可；以后每当要运行到尚未调入的那部分程序时，再将它调入。
多次性是虚拟存储器最重要的特征，任何其他的存储器管理方式都不具有这一特征。
因此，认为虚拟存储器是具有多次性特征的存储器系统。
对换性：允许在作业的运行过程中进行换进、换出，也即，在进程运行期间，允许将那些暂不使用的程序和数据，从内存调至外存的对换区（换出），待以后需要时再将它们从外存调至内存（换进）；甚至还允许将暂不运行的进程调至外存，待它们重又具备运行条件时再调入内存。
大学计算机基础电子教材-第4章
第4章 数据结构与算法本章介绍数据结构与算法，内容包括算法和数据结构的基本概念、栈及线性链表、树与二叉树、排序技术、查找技术。
●了解数据结构与算法的基本概念。
●了解栈与线性链表的操作。
●了解树与二叉树。
●了解数据结构中的排序技术和查找技术。
4.1 算法的概念4.1.1 算法的基本概念程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。
一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。
随机化算法在内的一些算法包含了一些随机输入。
算法具有的一些重要特性：（1）有限性。
算法在执行有限步之后必须终止。
（2）确定性。
算法的每一个步骤都是有精确的定义的。
执行的每一步都是清晰的、无二义的。
大学计算机基础84（3）输入。
一个算法具有任意个输入，它是由外部提供的，作为算法执行前的初始状态。
（4）输出。
算法一定有输出结果。
（5）可行性。
算法中的运算都必须是可以实现的。
4.1.2 算法的复杂度1．时间复杂度算法的时间复杂度采用算法执行过程中其基本操作的执行次数，即计算量来度量。
算法中基本操作的执行次数一般是与问题的规模有关的，对于节点个数为n的数据处理问题，用T(n)表示算法基本操作的执行次数。
当比较不同算法的时间性能时，主要标准是看不同算法时间复杂度所处的数量级如何。
例如：以上算法中，循环体中的代码执行了n次，因此算法的时间复杂度为O(n)。
数据库的存储与索引说明书
数据库的存储与索引说明书1. 简介数据库是用于存储和管理大量数据的系统。
在数据库中，数据的存储和索引是非常重要的组成部分。
数据库的存储决定了数据在磁盘上的组织方式，而索引则用于提供高效的数据检索。
2. 数据库存储数据库存储是指数据在磁盘上的存储方式。
常见的数据库存储方式包括堆文件、有序文件和哈希文件。
2.1 堆文件堆文件是一种简单的存储方式，数据以无特定顺序存储在磁盘上。
堆文件的优点是插入和删除数据的代价较低，但是查找数据的代价较高。
由于数据的存储是无序的，需要遍历整个文件才能找到目标数据，因此效率较低。
2.2 有序文件有序文件是一种将数据按照某种顺序存储在磁盘上的方式。
常见的有序存储方式包括顺序存储和索引存储。
2.2.1 顺序存储顺序存储是一种按照数据的某个属性值的大小顺序存储数据的方式。
顺序存储的优点是查找数据的代价较低，可以使用二分查找等高效算法来查找目标数据。
但是插入和删除数据的代价较高，需要保持数据的有序性。
2.2.2 索引存储索引存储是在数据的外部建立一种数据结构，用于存储数据的索引信息。
常见的索引存储方式包括B树、B+树和哈希索引。
索引存储的优点是可以加快数据的查找速度，对于大规模的数据集来说，索引存储是一种高效的存储方式。
2.3 哈希文件哈希文件是一种通过计算数据的哈希值将数据存储在磁盘上的方式。
哈希文件的优点是插入、删除和查找数据的代价都比较低，但是对于数据的范围查询很难进行优化。
3. 数据库索引数据库索引是一种用于加快数据检索速度的数据结构。
常见的数据库索引包括主键索引、唯一索引和普通索引。
3.1 主键索引主键索引是数据库表中某一列或多列的值唯一标识一条记录的索引。
主键索引可以提高数据的检索速度，同时也用于保证数据的完整性。
3.2 唯一索引唯一索引是用于保证数据列的唯一性的索引。
唯一索引可以提高数据的检索速度，同时也在数据库层面上保证数据的唯一性。
3.3 普通索引普通索引是根据某一列或多列的值创建的索引。
空间数据库4
4.5.2 横向分块组织
不进行分割存储可能会受到以下限制：
磁盘容量有限 数据可能会被破坏 数据库维护不便 查询分析效率不高
1. 横向分块
分块的主要方式：标准经纬度分块、矩形分块、任意区域多边形分块
2. 分块尺寸
一个图块不能太大 图块划分的原则：存取频率、合理的数据量、利于更新与维护 在多数情况下，图块按照地图图幅大小来划分。
第4章 空间数据组织与管理
4.1 文件组织与数据库 4.2 空间数据管理方式 4.3 空间数据引擎 4.4 空间数据与属性数据的连接 4.5 空间数据组织 4.6 栅格数据存储与管理
4.1 文件组织与数据库
4.1.1 数据文件
文件是由大量性质相同的记录组成的集合，是数据组织的较高层次。 数据项记录文件 键及组合键 键-址变换
文件一般存放在外存上，因而文件组织指是数据记录以某种结构方式在外存 设备上的组织。基本的文件组织方式有： 顺序组织、索引组织、散列组织、链组织
对应的文件称为：顺序文件、索引文件、散列文件、多关键字文件 复杂文件组织方式实际是这四种基本文件组织方式的各种组合。 具体采用何种文件组织方式，取决于应用程序对文件中的记录的使用方式和
2. Oracle Spatial的对象-关系模型
由一组对象数据类型、一种类型的索引方法和这些类型上的操作符组成。
一个空间实体用一行具有SDO_GEOMETRY字段的记录来存储，存为对象对象。 空间索引由基本的SQL的DDL和DML语句实现。
3. SDO_GEOMETRY对象类型
SDO_GEOMETRY是一个对象类型的字段，由5个对象属性组成。 一个空间实体的所有空间信息全部存储在这5个对象属性里。
存储与索引(陈志华)
可扩展哈希法的基本方法
可扩展哈希法的基本技术是使用哈希函数h得到二进制数，然后解释后d 位数作为目录的偏移量，这里d依赖于目录的大小。上述示例中，d最初是2， 因为只有4个桶。分裂后，d变为3，因此现在有8个桶。当项在原桶和它分 裂映像桶间重分布时，应该在第d位的基础上进行。数字d被称为全局深度 （GLOBAL DEPTN），并作为文件头的一部分保存起来，在每次需要定位 数据项时，都要使用它。 为了确定目录是否需要加倍，需要为每一个桶维护一个局部深度（LOCAL DEPTN）。如果一个桶的局部深度等于全局深度，且需要分裂时，目录必 须加倍。如图（c）索引中插入9*时，它属于局部深度为2的B桶，而全局深 度为3。尽管桶被分裂但目录不必分裂。另一方面A桶和A2桶的局部深度等 于全局深度，如果他们被填满，有需要分裂，目录就必须分裂。
此图展示的是关 系型DBMS的缓 冲区管理策略， 即： 缓冲区管理器直 接控制主存，相 应内存访问磁盘 块的请求。
缓冲区管理结构-缓冲池
高层代码的页请求 正在访问的Frame
Dirty Frame
Free Frame 已访问完且未被 修改的数据
如果所需的页不再Buffer Pool中且Buffer Pool已满 则用替换策略进行调度
4
缓冲区管理结构
• 两种主要的缓冲区管理结构 1、缓冲区管理器直接控制主存。这种管理结构在大多数关 系型DBMS中使用。
2、缓冲区管理器在虚拟内存中分配缓冲区，并由操作系统 干预缓冲区分配。这种管理结构在大多数“主存”DBMS和 面向对象的DBMS中使用。
5
缓冲区管理策略
读 /写 请求 缓冲区
缓冲区 管理器
组织数据项方法之一是按照搜索码对数据进行哈希。另一种方法是建立 一个树状的数据结构，将搜索定位到数据项
空间数据库之空间索引
空间索引
空间索引
➢ 目前,国际上研究出许多高效的空间索引方法,常见的空间索引 方法一般是自顶向下、逐级地划分地理空间,从而形成各种树 状空间索引结构。比较有代表性的规则分割方法包括规则格网 索引方法(Ｊｏｎｅｓ,1997年)、ＢＳＰ树(Ｆｕｃｈｓ,1983 年) 和ＫＤＢ树(Ｒｏｂｉｎｓｏｎ,1987年)等。基于对象的 分割方法包括Ｒ树(Ｇｕｔｔｍａｎ,1984年)、Ｒ+树(Ｓｅｌ ｌｉｓ,1987年)和Ｃｅｌｌ树(Ｇｕｔｔｍａｎ,1991年;刘 东,1996年;陈述彭, 1999年)等。
作业：绘出格网索引建立过程和基 于该所引开窗检索目标过程的程 序流程图
空间索引
主要的索引技术
为解决平衡问题,人们相继提出了平衡的二叉树及AVL树,但这 些树仍局限于内查找.为了寻找一种适合外查找且能动态维持索 引树平衡的结构,因而就应运面生了B-树和B+树
空间索引
•索引文件
•记录本身的主文件外，还利用索引法列出一个键值K与其对应记 录的磁盘地址的索引表，即索引是由关键字和指针组成的索引项 构成。
空间索引
索引非顺序文件
➢ 索引表中顺序列出所有可能的键值（稠密索引），利用二分查 找法查找所需键值，得到所需记录地址。该方法存取快，且无 需记录顺序排列。
➢ 建立方法：记录按输入的顺序放入数据区，同时软件在索引区 建立索引表，待全部数据输完后，软件自动将索引表排序。
索引排序
空间索引
索引非顺序文件
地理信息系统原理
空间索引
问题的提出
假想让我们在一个没有进行任何管理的图书馆中索取一份自己 想要的资料，让我们在一个没有字母索引的字典里查找生字， 用焦头烂额来形容是再合适不过了。为了避免这种毫无方向漫 无边际的检索我们必须提出一种能加快定位速度的有效方法， 于是索引技术应运而生。给一个庞大的数据集找到一个有效的 索引体系是十分重要的，特别对于空间数据这种海量数据而言 更是如此。所以有这样的说法“海量数据如无索引管理将寸步 难行，必将成为‘数据坟墓’，丢不敢丢，用不能用”。因此， 一个信息系统不论是一般的关系型数据库还是空间数据库,其一 项根本的任务就是信息的检索查询。能否快速的检索信息是数 据库性能高低的一个主要的标志。
数据库管理技术的数据存储与索引技术
数据库管理技术的数据存储与索引技术随着互联网的发展和信息时代的到来，数据库管理技术在业务和数据处理方面起到了至关重要的作用。
数据存储与索引技术是数据库管理技术中的重要组成部分，它能够有效地提高数据的存储空间利用率和查询效率，为企业的业务和决策提供支持。
本文将从数据存储和索引技术两个方面来探讨数据库管理技术的相关问题。
首先，让我们来了解一下数据存储技术在数据库管理中的应用。
数据存储是指将数据以适当的格式和结构存放在存储介质上，以便快速访问和检索。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、面向对象数据库、分布式数据库等。
关系型数据库是最常用的数据存储方式，它将数据以表的形式存储在二维的结构中，通过定义字段、主键、外键等约束条件来保证数据的一致性和完整性。
面向对象数据库则将数据以对象的形式存储，更加贴近真实世界的数据结构。
分布式数据库则将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和容错性。
其次，让我们来探讨一下索引技术在数据库管理中的应用。
索引是一种数据结构，用于快速访问和检索数据。
数据库中的索引可以根据不同的需求选择不同的结构，比如B树索引、哈希索引、全文索引等。
B树索引是最常用的索引结构之一，它通过对数据进行排序和分割，构建出一个多层次的树状结构，提高数据的检索效率。
哈希索引则是将数据按照哈希函数的结果存储，通过计算哈希值实现快速的数据查找。
全文索引则是对文本数据进行索引，提供全文搜索和模糊查询的能力。
在实际应用中，数据存储和索引技术的选择取决于具体的业务需求和数据特征。
如果数据之间存在复杂的关联关系，那么关系型数据库可能更适合；如果数据结构复杂，更接近对象模型，那么面向对象数据库可能更合适；如果需要处理大量的数据，并且要求高并发和可扩展性，那么分布式数据库可能更适合。
对于索引技术的选择也要根据具体的查询需求和数据特征来确定。
如果查询的是范围查询，那么B树索引可能更适合；如果查询的是精确匹配，那么哈希索引可能更合适；如果查询的是文本数据，那么全文索引可能更适合。
数据库系统中的数据存储与索引技术研究与应用
数据库系统中的数据存储与索引技术研究与应用随着信息时代的到来，大量的数据被持续产生。
为了高效地存储和检索这些数据，数据库系统中的数据存储与索引技术变得至关重要。
本文将深入探讨数据库系统中的数据存储与索引技术的研究和应用。
一、数据存储技术1. 数据存储结构数据库系统中有多种数据存储结构可供选择，包括堆文件、有序文件、散列文件等。
其中，堆文件是最简单的，数据按不同记录的添加顺序存储在一起。
有序文件数据根据特定的搜索键按照递增顺序进行排序，以支持基于搜索键的顺序访问。
散列文件使用散列函数将数据存储在特定的位置上，以支持快速搜索和高效的插入操作。
2. 数据存储优化为了提高查询性能和降低存储成本，数据库系统采用了多种数据存储优化技术。
例如，数据分区将数据分割成较小的逻辑单元，每个单元可以被单独管理和访问；数据压缩通过减少数据的存储空间来降低存储成本，并且可以在查询时提高I/O效率；数据冗余消除通过消除重复的数据来减少存储空间和提高查询性能。
3. 数据存储管理数据库系统中的数据存储管理涉及到数据的物理组织和存储布局。
这包括文件分配、存储空间管理和数据回收等方面。
合理的数据存储管理可以最大程度地提高存储效率并且避免数据碎片化。
同时，定期的数据库维护操作如数据重组可以进一步优化存储性能。
二、索引技术1. 索引类型数据库系统提供了多种索引类型来加速数据的检索操作。
最常见的索引类型是B树索引和哈希索引。
B树索引是一种多层有序树结构，可以支持范围查询和部分匹配。
哈希索引使用哈希函数将索引键映射到具体的存储地址上，可以实现常数时间的数据检索。
除此之外，数据库系统还支持全文本索引、多列索引和空间索引等特定领域的索引类型。
2. 索引优化在设计索引时，需要考虑到查询的频率、数据的更新频率和存储开销等因素。
合理的索引优化可以提高查询性能和减少存储空间的占用。
例如，为频繁查询的列创建索引，合并稀疏索引以减少存储开销，去掉临时索引以降低写入操作的性能开销。
空间存储和索引PPT课件
• 优点：网格文件的搜索时间很短。对于精确匹配查询，只作一 次对目录的磁盘访问和一次数据访问。
• 缺点：网格文件本质上会造成目录非常松散、浪费主存缓冲区 和二级存储。超立方体可能只有非常少的（或没有）记录，邻 近目录项可能指向同一个数据块。对于局部匹配和范围查询， 需要扫描很多只有少量数据块的目录项。
R树的组织方式
• 树的每个非叶结点对应一个磁盘页面。
• 一个叶结点包括一组项，其格式为（I，元组标识符），其中I为 MBR，元组标识符是数据库中存储对应于MBR的对象的元组唯 一标识符。
维数据对象。 3）每个非叶结点都有m至M个子结点.除非它是根结点。 4）对于非叶结点中的每个条目（I,子结点指针），I是在空间上包含其子结点中矩形的最小外包矩形。 5）根结点至少有两子结点，除非它是叶结点。 6）所有叶结点出现在同一层。 7）所有MBR的边与一个全局坐标系的轴平行。
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• 置换策略是缓冲区管理器所实施的协议。如最近最少使用 （LRU）算法
• 频繁访问集一组被频繁访问的页面。
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DBMIN算法
• DBMIN算法是以查询本地集模型（QLSM）为基础的。将数据库操作的引用模式特征化为顺序引用、随机 引用和分层引用。 和一个文件实例关联的缓冲页面集合被看作是它的本地集（local set） ，有一个全局页表和全局空闲链 表来管理。 • 如果在本地集和全局页表中找到了所请求的页面，有找到这一页就直接返回这一页，同时更新该页的 使用情况统计信息。 • 如果没，则把该页读入本地集合（一个空页）中。 • 如果没有可用的空页（例如，本地集的大小超过了最大阀值），就要根据本地集所指定的页面置换规 则，替换一个已经存在的页面。
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四章空间数据库索引技术3ppt课件
缺点：
插入（或删除）一个点可能导致树的深 度增加（或减少）一层或多层，所有的叶 子节点都必须重新定位。
树的深度往往很大，这会影响查找效率。
PR四叉树
PR（Point Region）四叉树叶子节点 或者为空，或者包含唯一数据点。
PR四叉树与MX四叉树的构造过程类似， 不同的是，当分解到一个象限只包含一个 点时，不需要继续分解使该点位于某一子 象限的最左下角。
结点的比较值与搜索范围的相应属性上下界进行 比较，以决定转向k维树结点的左子树、右子树或 两者。
尽管hB树对于大多数情况能取得较好 效果,但它有两个问题:(1) 空间利用率不理 想;(2) 可能出现多父结点,使hB树不再是严 格的树结构。
五. 四叉树检索
点四叉树 区域四叉树
MX四叉树 PR四叉树
（3）输入D，由于D落入A的NW象限，但是NW不为空，所 以继续往下查找，得到B的NE象限为空，因此，D作为B 的NE孩子结点。
（4）同理，空间点E、F，分别为A的SE、NE孩子节点。
缺点：
（1）尽管点四叉树构造简单，但是删除一个节点 时，该节点对应的所有子树节点必须重新插入四 叉树中，效率很差。
分辨器的值是指对应空间中的哪一维。 因此，k层之后就是新的循环。
首先是从第一维分成两个部分；然后 是第二维分成两个部分；再次是第三维分 成两个部分，直至第k维。然后重新按照第 一维…
Kd树查询：需要按照分辨器的值进行比较。
Kd树插入：与二叉树同。
Kd树删除：与二叉树类似，但是，对于结点 的d维数值，存在相同情况，这就需要处理。
CIF四叉树
1.点四叉树
以空间点为划分点，将索引空间分为 两两不相交的的2k个子空间，依次与它的2k 个孩子结点相对应，对于位于某一子空间 的点，则分配给对应的子树。
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全部存取时间（ta）可用下式计算 Ta = ts + tl + tt 且 ts > tl > tt 虽然传输时间tt在磁盘初始化的时候已经固定，但 将数据按照一定策略放置在磁盘上仍然可以在很 大程度上减少寻道时间tl和延迟时间tt。
Western Digital Caviar AC36400磁盘驱动器的物理和性能参数 格式化容量 柱面数 每磁道的扇区数 每个扇区字节数 6448MB 13 328 63 512 盘片数 寻道时间 延迟时间 3个双面的 9.5ms 5.5ms
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簿记
(bookkeeping) 通过维护一个全局页表和全局空 闲链表来实现：
如果在本地集和全局页表中找到了所请求的页面，
就直接返回这一页，同时更新该页的使用情况统计 信息。
如果没有找到这一页，则把该页读入本地集合（一
个空页）中。
如果没有可用的空页（例如，本地集的大小超过了
最大的阈值），就要根据本地集所指定的页面置换 规则，替换一个已经存在的页面。
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4.1.3
域、记录和文件
文件是记录的集合，一个文件(可能)跨越多个页面。一
个页面是槽的集合，每个槽包含一条记录。
每条记录都是相同或不同类型的域的集合。 二进制大对象(BLOB)域类型在空间数据库的发展中起
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访问方法的算法
使用Z序方法可以处理早先列出的所有查询： 点查询 使用二分法在排序文件中查找给出的z值，或在基 于z值的B树索引上使用B树搜索。 范围查询 选择查询区域的近似表示，尽量平衡z值的数量和 近似中出现额外区域的数量，然后搜索数据区域的 z值以匹配z值。 最近邻居查询 采用z序的B树来处理最近邻居的查询。 首先，计算查询点pi的z值，并从B树中找到数据 点pj和最接近的z值。 然后计算Pi与Pj之间的距离r。以Pi为中心r为半 径进行范围查询。
了重要作用。传统的数据库不能显式地处理点、线和多 边形这些复杂的数据类型，但它们却支持将复杂对象转 换成二进制表示并存储到BLOB域中。通过这个方法 RDBMS就可以对复杂数据类型进行管理并提供事务支 持。
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将记录从Country、City和River表映射到磁盘页
CITY表的每条记录大小是73字节，存储9条记录需 要657字节，假设每个扇区512字节，则可以存储到 磁盘的两个扇区中。
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4.1.4
文件结构
1.无序文件（堆）
记录没有特定的顺序，根据给定的关键码(如 name)查找一条记录需要扫描文件中的记录。在最 坏情况下，文件的所有记录都要被检查，所有存 储该文件数据的磁盘页面都要被访问。平均来说 ，需要检索一半的磁盘页面。 无序文件的主要优点是在进行插入操作时可以很 容易地在文件末尾插入一条新记录。
50%。 Hilbert曲线的方法要比Z曲线好一些，因为它没有斜线。但 Hilbert算法和精确入口点及出口点的计算量都要比Z曲线复 杂。
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区域处理
要把一个N维空间中的区域转换成点，可以对扩展对象
的最小正交外包矩形使用维数的2倍(2N)次Z曲线。 一个区域通常划分成一个或多个片(块)，每个块可以 由一个z值描述。 块是原始图象由四叉树分割的一个或多个部分的正方 形区域。 每个对象（和范围查询）都可以用该块的z值唯一地表 示（或者用它的块的最大和最小z值表示）。每个这样 的z值都以（z值、对象id、其他属性......）的形式作为 记录的主码，并且可以插入到一个主码文件结构中， 例如B+树。
第四章 空间存储和索引
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从空间数据库获得数据的方法通常是通过使用索引 （index）完成的。 数据库的索引可以用来快速访问一条特定查询所请求 的数据，而无需遍历整个数据库。 本章我们讨论研究物理数据库的设计，从某种意义上 说，这是深入到“黑匣子”的内部。 物理数据库设计对确保各种查询的合理性能至关重要， 这些查询用高级逻辑语言书写的，例如SQL，这些高级 语言屏蔽了实现算法和数据结构。
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2. 磁盘数据块信息拷贝到主存过程 一旦磁头移动到正确的磁道，目标块在磁头下方旋转， 块上磁化的信息就通过磁头拷贝到主存。 整个过程可以分为三步: 首先是寻道时间（ts），它衡量磁头到达特定磁道 所用的时间 其次是延迟时间（tl），它是块旋转到磁头下方所 用的时间 最后一个是传输时间（tt），即置于正确位置后磁 头读或写块中数据的实际时间
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4.1.2
缓冲区管理器
缓冲区管理器是DBMS中一个软件模块，专门负责管
理主存与二级存储之间的数据传输。
在关系数据库管理系统中，缓冲区管理主要基于关
系查询行为。一组被频繁访问的页面称为频繁访问集 （hot set）。
缓冲区是以一个文件实例（表）为单位进行分配和
管理，和一个文件实例关联的缓冲页面集合被看作是 它的本地集 (local set )，其大小根据查询计划和数 据库的统计信息来决定。
磁盘页面容量 分割算法 插入顺序 … 采用聚类或连续行程（continuous run）或在给定 查询代表的子空间中每个网格点的散列单元平均数， 来作为度量空间填充曲线聚类性能的标准。
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Z曲线(a)与Hilbert曲线(b)的聚类图示
从聚类的角度说，第二种（b）安排从性能上要比第一种高
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2.散列文件
散列文件组织使用散列函数把记录分到一系列散列单元 中，散列函数将事先选择一个主码域(如)的 值映射到一个散列单元中。 散列函数的可取之处在于它能够把数量大致相同的记录 放入每个散列单元中。散列文件这种组织方式对于点的 查询、插入和删除操作都非常有效，如果能选挥适当的 散列函数来组织文件，可以在一个常数时间(例如两次 磁盘访问)内完成查询，而与文件中记录的个数无关。 散列文件组织方式并不适合范围查询。
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空间索引的基本思想是按照一个或多个空间码来管理 对象，空间码是比对象本身更简单的几何对象，例如， 外包框——围住对象的与坐标轴平行的最小矩形。 网格的近似可以产生一种用于过滤和精炼查询过程的 策略： 首先在近似的基础上，执行一个过滤步骤，它返回 一个候选集，作为完全满足某个谓词的所有对象的 超集； 其次，在精炼步骤中，对于每一个候选对象（或者 空间连接中的每一对候选对象）用精确的几何信息 进行检查。
3.计算出结果二进制串的十进制值。
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Hilbert曲线
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Hilbert曲线算法 1）读入x和y坐标的nBit二进制表示。( 01 00 -> 0010) 2）隔行扫描二进制比特到一个字符串。 3）将字符串自左至右分成2Bit长的串Si，其中i=1,…,n 。（0010-> 00 10） 4）规定每个2Bit长的串的十进制值di: 00->0, 01->1, 10->3, 11->2 (00 10 -> 03;1001>31) 5）对于数组中每个数字j，如果 j=0 把后面数组中出现的所有1变成3，并把所有出现 的3变成1。(03->01,3->1; 01->03,1->3) j=3 把后面数组中出现的所有0变成2，并把所有出现 的2变成0。(30->32,0->2; 32->31,2->1)
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传统DBMS、应用程序和SDBMS 在CPU和I/O相对代价方面的特征 CPU代价 DBMS C程序 SDBMS 低 高 高 I/O代价 高 低 高
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4.1.1
磁盘的几何结构和含义
1. 以CD-ROM播放器为例分析磁盘驱动器的几何结构
金属的磁盘或圆形磁盘片放置在一根主轴上并旋转。 磁道（作为潜在的数据驻留地）是圆形磁盘片上向边缘延伸 的许多同心圆环。 由于有多个磁盘片，所有同直径的磁道就组成一个柱面 (cylinder)。 每个磁道都划分成扇区，一个磁盘块有整数倍个扇区，这个 倍数可在磁盘初始化时设定。 磁盘块（或简称为页面）是磁盘与主存之间的最小传输单元。
City表的有序文 件组织形式
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4.1.5
聚类
聚类的目的：
降低响应常见的大查询的寻道时间和等待时间。对 于空间数据库来说，这意味着在二级存储中，空间上 相邻的和查询上有关联性的对象在物理上应当存储在 一起。
三种聚类方式：
内部聚类：一个对象的全部表示都存放在同一个磁
盘页面中。 本地聚类：一组空间对象(或者近似)被分组到同一 页面。 全局聚类：与本地聚类相反，一组空间邻接的对象 并不存储在一个而是多个物理上邻接的页面中，这 些页面可以由一条单独的读命令访问。
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City表的散列文件组织方式
以名字字符的长度来构 建散列函数，对于7至8 个字符的名字散列函数 返回2。
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3.有序文件
有序文件根据给定的主码域对记录进行组织。 有序文件组织方式不能直接应用在空间领域。 有序文件组织方式还可以根据对空间数据集的文件组 织方式而概括成空间聚类。
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DBMS系统是为处理海量数据而设计。数据集经常过大， 无法在计算机的主存中存储，需要采取二级存储 (secondary storage)设备。 访问二级存储的时间则要比访问主存慢几个数量级； 数据在主存和二级存储之间的来回传送是产生性能瓶 颈的原因。 因而，一个好的物理数据库设计目标就是让这种数据 传输量保持为一个绝对最小值。 空间存储结构的目标是方便空间选取和连接查询，在 响应一条查询时，空间存取方法将只需查询该空间中 所有对象的一个关联子集。