数据库的存储结构
数据库的存储结构
数据库的存储结构第五章数据库的存储结构5.1数据库存储介质的特点●内存容量低（⼀般只有⼏百M，最多⼀两个G），价格⾼，速度快，数据易丢失（掉电、当机等）。
⼀般做DBMS（或CPU）和DB之间的数据缓冲区。
实时/内存数据库系统中使⽤内存存放实时数据。
●硬盘容量⾼（⼀般有⼏⼗G，多到⼀两百G），价格中，速度较快，数据不易丢失（除⾮物理性损坏）。
⼀般做⽤来存放DB。
实时/内存数据库系统中使⽤硬盘存放历史数据库。
●移动硬盘（USB接⼝）容量⾼（⼀般有⼏⼗G），价格中，速度较快，数据不易丢失（除⾮物理性损坏）。
⼀般做⽤来做备份。
●光盘容量低（⼀般650M/⽚，但光盘可在线更换，海量），价格低，速度中，数据不易丢失（除⾮物理性损坏）。
⼀般做⽤来做备份。
●磁盘（软盘）容量低（⼀般有⼏M，优盘多到⼀两百M），价格中，速度较慢，数据不易丢失（除⾮物理性损坏）。
⼀般数据库不使⽤磁盘。
●磁带容量低（但可在线更换，海量），价格低，速度最慢，且要按顺序存取，数据不易丢失（除⾮物理性损坏）。
⼀般做⽤来做备份。
按速度从⾼到低：内存、硬盘、USB盘（移动硬盘和优盘）、光盘、软盘、磁带。
按在线容量从⼤到⼩：硬盘、移动硬盘、内存、光盘、磁带、优盘、软盘。
物理块：512byte/1K/2K/4K/8K原因：(1)减少I/O的次数；(2)减少间隙的数⽬，提⾼硬盘空间的利⽤率。
ORACLE逻辑块与物理块（init.ora中db_block_size定义逻辑块⼤⼩）缓冲块和缓冲区（即SGA中的Data Buffer Cache）延迟写(delayed write)技术/预取(Prefetching)技术（ORACLE中由DBWR进程完成数据的读写）5.2记录的存储结构5.2.1 记录的物理表⽰1．Positional Technique2．Relational Technique3．Counting Technique5.2.2 记录在物理块上的分配不跨块组织(unspanned organization)S00810 数据库原理与设计⽅法东南⼤学⾃动控制系 第 3 页跨块组织(spanned organization)5.2.3 物理块在磁盘上的分配1． 连续分配法(continuous allocation) 2． 链接分配法(linked allocation)3． 簇集分配法（Clustered Allocation ） 4． 索引分配法（Indexed Allocation ）5.2.4 数据压缩技术1． 消零或空格符法（null suppression ） 如：#5表⽰5个空格，@6表⽰6个零等。
数据库的存储结构
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5.1 数据库存储结构
三、逻辑结构(cont.)
逻辑存储空间：（以Oracle为例介绍）
表空间(Table Space)：数据库的逻辑存储单位。一个数据库可包含一个或多 个表空间；一个表空间可跨越多个磁盘分配。一般地，在数据库初始化时， 系统总是自动建立一个缺省表空间(如Oracle中的SYSTEM表空间)，DBA事 后可定义其他表空间。 段(Segment)：表空间中一种指定类型的逻辑存储结构。有： 数据段：每个表/簇集有一个数据段，用于存储其中的数据。 索引段：每个索引有一个索引段，用于存储索引数据。 回滚段：由DBA建立，用于临时存储要回滚（撤消）的信息，以便事 务回滚。 临时段：当一个SQL语句需要临时工作区时，由DBMS建立，用完后 再回收。 范围(Extent)：一个段由一组范围组成，范围是数据库存储空间分配的逻辑 单位。 数据块(Data Block)：一个范围由一组连续的数据块所组成，数据块是 DBMS进行I/O的最小物理单位，其大小可不同于OS的标准I/O块大小。
User2’s Schema
Data File1
Data File2
Data File3
Data File4
Last update: Oct.2009
Lecture Notes - Principles of Databases Systems. By Zhuoming Xu 第1部分 数据库系统引论
Lecture Notes - Principles of Databases Systems. By Zhuoming Xu 第1部分 数据库系统引论
Last update: Oct.2009
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数据库存储结构
数据库存储结构1数据库存储结构在计算机科学中，数据库存储结构是指用来存储信息的数据结构，它可以帮助用户访问和更新记录。
数据库存储结构可以是关系数据库，文档数据库，键值存储，图形数据库等。
数据库存储结构有助于用户更有效地存储，访问和管理数据。
它可以用来存储各种类型的数据，如文本，数字，图像，声音，视频等。
它支持用户的数据索引，查询和搜索操作，使其能够查找所需的信息。
2关系数据库关系数据库（RDBMS）是最常用的数据库存储结构，它基于关系模型，用于存储关联数据。
它使用表来存储记录，通过建立各自间的引用来表示实际数据中的关系，以实现快速识别和索引。
主要用于组织实体，属性和关系，实现更新，查询和索引功能。
它已经成为Web应用程序，大型企业应用程序和交互操作系统的最佳存储方法。
3文档数据库文档数据库（DDBMS）是专门用于存储文档，图像，声音，视频等内容的数据库存储结构。
它支持像文档，图像，数字音频和多媒体文件的存储，查询和修改，并允许它们被视为结构化的数据。
它可以显示以文本，声音，图像或视频文件形式展示的内容，因此具有良好的可视性，可以很容易地从网络上访问这些文档。
4键值存储键值存储是另一种数据库存储结构，它用于将特定的键值关联起来。
它只允许键和值之间的键值对，不允许键和值之间的条件关系。
它是用来快速存取和访问数据，例如缓存，会话管理，内容存储等。
由于没有表和关系概念，键值存储更容易使用，比关系型数据库更容易维护。
总之，数据库存储结构是有助于用户和开发人员存储，访问和管理数据的重要工具。
它提供了多种数据库存储结构，例如关系数据库，文档数据库，键值存储和图形数据库。
它们都可以帮助用户实现简单，可靠，高效的数据存储管理。
数据库的存储结构ppt课件
4
撰写“学习小结”应注意的问题
不要单纯抄书，应从自己的理解去写，应 有自己的心得体会。谈这些技术的特点和 应用范围
字数在5000字左右
5Hale Waihona Puke 第六章数据库的存储 结构1
主要内容
物理存储介 质
文件组织 文件结构 索引技术 散列技术 多键访问 小结
2
本章学习形式
自学 撰写“学习小结”
3
“学习小结”内容：
物理存储介质层次和磁盘的性能 两种文件组织形式；什么是分槽式页结构 四种文件结构及他们的比较 主索引技术和辅助索引技术各有哪些 B和B+树索引文件的异同 解释散列技术、散列索引以及散列结构 两种多键访问技术；网格文件和分区散列
数据存储结构
数据存储结构
⼀、数据存储结构
数据存储的常⽤结构有：堆栈、队列、数组、链表。
1.1 堆栈
① 先进后出
② 压栈：存元素
③ 弹栈：取元素
1.2 队列
① 先进先出
② 出队
③ ⼊队
1.3 数组
① 查找元素快：通过索引，可以快速访问指定位置的元素
② 增删元素慢：
指定索引位置增加元素：需要创建⼀个新数组，将指定新元素存储在指定索引位置，再把原数组元素根据索引，复制到新数组对应索引的位置。
指定索引位置删除元素：需要创建⼀个新数组，把原数组元素根据索引，复制到新数组对应索引的位置，原数组中指定索引位置元素不复制到新数组中。
1.4 链表
① 查找元素慢：想查找某个元素，需要通过连接的节点，依次向后查找指定元素
② 增删元素快：
增加元素：操作如左图，只需要修改连接下个元素的地址即可。
删除元素：操作如右图，只需要修改连接下个元素的地址即可。
数据库数据的存储结构
数据库数据的存储结构
数据库数据的存储结构主要有以下几种：
1. 表格存储结构：是一种基于行和列的存储结构，每个表格由
若干个行和列组成，每个行代表一条记录，每个记录包含若干个字段，每个字段代表一个数据项。
2. 堆积存储结构：是一种适用于大规模数据存储的存储结构，
所有数据按照插入顺序依次存放在一个堆积中，并用指针将它们连接
起来。
这种存储结构的操作效率较低，但占用空间少。
3. 平衡树存储结构：是一种基于树结构的存储结构，数中每个
节点代表一条记录，每个节点有若干个子节点，子节点代表比该节点
的键值小或大的记录，平衡树通过动态平衡调整提高了数据检索效率。
4. 散列表存储结构：是一种基于散列算法的存储结构，每个记
录的存储位置由一个散列函数计算得出，因此该存储结构的查找效率
很高，但空间利用率逊于平衡树和表格存储结构。
5. 文件系统存储结构：是一种基于文件系统的存储结构，将数
据库存储在独立的文件中，并提供相应的操作接口，可以读写整个文
件或一部分，因此应用较为广泛。
数据结构的四种存储结构
数据结构的存储结构通常可以分为以下四种类型：1. 顺序存储结构（Sequential Storage Structure）：顺序存储结构是将数据元素存储在一块连续的存储空间中。
每个元素占据一段连续的内存空间，并且相邻元素之间在内存中也是相邻的。
数组就是一种典型的顺序存储结构，可以通过下标来直接访问元素。
顺序存储结构的特点是随机访问速度快，但插入和删除操作需要移动大量元素。
2. 链式存储结构（Linked Storage Structure）：链式存储结构通过节点之间的指针连接来存储数据元素。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，最后一个节点的指针为空。
链式存储结构的特点是插入和删除操作方便快捷，不需要移动元素，但访问元素需要遍历链表。
3. 索引存储结构（Indexed Storage Structure）：索引存储结构使用一个索引表来存储数据元素的地址或者指针。
索引表中的每个条目包含一个关键字和对应数据元素的地址或指针。
通过索引表可以快速定位和访问数据元素，而无需遍历整个数据集。
索引存储结构适用于静态数据集或者数据集更新较少的情况。
4. 散列存储结构（Hashed Storage Structure）：散列存储结构使用散列函数将数据元素的关键字映射为存储位置。
存储位置可以是数组或者其他数据结构，称为散列表。
通过散列函数，可以直接计算出数据元素的存储位置，从而实现快速的插入、查找和删除操作。
散列存储结构适用于需要快速查找和访问数据的情况，但可能存在散列冲突的问题，需要解决冲突并保证散列函数的均匀性。
这些存储结构可以根据具体的应用场景和需求选择使用，每种结构都有其适用的优势和限制。
数据的四种基本存储结构是指
数据的四种基本存储结构是指数据的四种基本存储结构是指顺序结构、链式结构、索引结构和散列结构。
这四种存储结构在数据存储和检索中起着重要的作用，下面将对它们进行详细介绍。
首先是顺序结构，顾名思义，顺序结构是将数据按照一定的顺序存储在连续的存储单元中。
这种结构的优点是存取速度快，适合于对数据频繁进行查找和遍历的场景。
比如，在一个有序数组中查找特定的元素，可以使用二分查找算法，时间复杂度为O(logn)，效率非常高。
但顺序结构的缺点是插入和删除操作比较耗时，需要移动大量的数据。
接下来是链式结构，链式结构是通过节点之间的指针链接来实现数据的存储和访问。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链式结构的优点是插入和删除操作方便快捷，只需修改指针的指向即可。
而查找操作则需要从头节点开始依次遍历，时间复杂度为O(n)。
链式结构适用于频繁进行插入和删除操作的场景，比如链表、树等数据结构。
第三种存储结构是索引结构，索引结构是通过建立索引表来加快数据的检索速度。
索引表包含关键字和指向实际数据的指针。
通过在索引表中进行查找，可以快速定位到实际数据所在的位置。
索引结构的优点是检索速度快，适用于对大量数据进行频繁检索的场景。
常见的索引结构有B树、B+树等。
例如，在数据库中创建索引可以大大提高查询性能。
最后是散列结构，散列结构是根据关键字直接计算出数据所在的位置，而无需进行比较和遍历。
散列结构通过散列函数将关键字映射到存储位置，这个存储位置称为散列地址。
散列结构的优点是存取速度快，适用于对数据进行快速查找的场景。
然而，散列结构的缺点是可能会存在散列冲突，即不同的关键字映射到相同的散列地址，需要采取冲突解决方法，如链地址法、开放地址法等。
散列结构在哈希表、哈希函数等方面有广泛应用。
数据的四种基本存储结构分别是顺序结构、链式结构、索引结构和散列结构。
它们各自适用于不同的场景和需求，选择合适的存储结构可以提高数据存储和检索的效率。
数据库的存储结构介绍
数据库的存储结构介绍数据库是现代计算机系统中重要的组成部分，它被广泛用于数据存储和管理。
数据作为计算机系统中最重要的资源之一，如何高效地存储、查找、访问和管理数据，是数据库设计和管理的核心问题。
数据库的存储结构是数据库系统实现高效存取和管理数据库的重要组成部分，本文将对数据库的存储结构进行介绍。
一、什么是数据库存储结构数据库存储结构是指在计算机存储设备上，将数据库的数据、索引等信息进行组织和存储的方式或格式。
存储结构是数据库系统中的重要部分，它直接影响着数据库的性能和存储空间利用率。
数据库的存储结构包括：数据文件、索引文件、临时文件、日志文件等。
其中，数据文件用于存储实际的数据；索引文件用于维护数据的逻辑顺序，加快数据的查找和访问；临时文件用于存储不需要长期保存的数据；日志文件用于记录数据库的操作过程，保证数据库的安全性和完整性。
二、数据库的存储结构类型1. 堆文件结构堆文件是最简单的存储结构，数据记录在文件中是无序的。
这种结构适用于插入、删除和回滚操作频繁的情况。
但是，在大规模数据存储时，这种结构的性能并不是最优的。
2. 顺序文件结构顺序文件是一种按照数据主键值排列的结构。
在这种结构下，数据的读取和查询效率较高，但是插入和删除操作较为困难。
因此，适用于静态或少量更新的数据集合。
3. 索引文件结构索引文件是通过某些键值（如主键）来记录数据的位置。
数据在文件中的组织方式与顺序文件相似，但是由于通过索引直接访问数据，因此插入、删除和查询操作都具有较高的效率。
4. 散列文件结构散列文件是基于数据的主键值将数据散布到不同的存储块中，插入、删除和查询操作都具有较高的效率。
但是，数据散布在不同的存储块中，因此数据的读取效率较低。
5. B树和B+树结构B树和B+树是常用的数据库索引结构。
B树具有平衡的查找效率和较高的插入、删除效率，但是在通过索引进行数据的遍历和范围查询时效率较低。
而B+树相对于B树，在范围查询和遍历时的效率更高，在大规模数据存储和查询中被广泛采用。
第6章--数据库存储结构PPT课件
在变长记录文件中操作就复杂了。
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第6章 数据库存储结构
二、变长记录
实际应用中定长记录格式文件较多， 但为了 增强文件的灵活性， 在数据库系统中， 有时需要 文件中的记录是变长格式。
例如，一个文件中有多种不同记录类型记录；文 件中允许记录类型的字段是变长的。
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第6章 数据库存储结构
4． 光存储器 光存储器是多媒体信息的主要存储设备，可存
储音频、图像一类的数据，同时已作为电子出版物 被公众广泛使用。光存储器是光盘只读存储器 （CD-ROM），其容量达到650MB，是软磁盘容量 的数百倍。CD-ROM驱动器的搜索时间为250ms， 旋转速度为400转每分钟，数据传输速度为150 KB/s。 其运行性能均低于磁盘设备。 还有DVD-ROM
于一个或几个磁盘块。数据块越大, 一次能调进调出的记录数
就越多。
在顺序处理时可减少访问磁盘的次数，提高处理速度。
对于以随机处理为主的应用系统, 因为数据块包含的记录
数越多，同与本次处理无关的记录可能传送的就越多，使有
效的数据传送反而降低，并且占用了更多的内存。所以, 数据
块的大小需要权衡考虑。
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磁盘的可靠性是指磁盘的故障率。一般可以保证磁 盘在3～8万小时内不出故障。
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第6章 数据库存储结构
(3) 内外存间的数据交换。
访问的数据不在主存时，需通过外存加载，所以内外存 间要频繁地进行数据交换，每交换一次数据，就称为一次I/O 操作。
每次交换的数据量称为一个数据块，一个数据块可以等
删除一个记录平均要移动文件中的一半记录。 (2) 把文件中最后一个记录填补到被删记录位置。 相对上一种方法， 这种方式移动量较少。
非关系型数据库存储结构
非关系型数据库存储结构
非关系型数据库存储结构是指将数据存储为键值对、文档、列族或图等非传统的关系型数据表结构。
以下是几种常见的非关系型数据库存储结构：
1. 键值存储：将数据存储为唯一的键和对应的值，类似于字典或哈希表。
常见的键值存储数据库包括Redis和Memcached。
2. 文档存储：将数据存储为面向文档的格式，例如JSON或BSON。
每个文档都有一个唯一的ID，可以包含多个字段和子文档。
常见的文档存储数据库包括MongoDB和Couchbase。
3. 列族存储：将数据存储为列族和行的组合，类似于稀疏矩阵。
每个列族包含多个列，每个行包含对应列族中的值。
常见的列族存储数据库包括HBase和Cassandra。
4. 图存储：将数据存储为图形结构，包括节点和边。
每个节点和边都可以包含多个属性和标签，可以通过遍历图形来查询数据。
常见的图存储数据库包括Neo4j和RedisGraph。
这些非关系型数据库存储结构可以根据应用场景和数据特性选择合适的数据库类型。
例如，键值存储适合简单的缓存功能，文档存储适合半结构化数据，列族存储适合大规模分布式数据，图存储适合社交网络和知识图谱。
列举常见的数据存储结构
列举常见的数据存储结构
常见的数据存储结构有：
1．顺序存储结构：数据元素在存储器中按顺序依次存放，每个数据元素占用一段连续的存储单元。
顺序存储结构的特点是逻辑上相邻的数据元素在物理位置上也相邻。
2．链式存储结构：数据元素在存储器中不是依次存放，而是由每个结点中的指针来相互连接。
链式存储结构的特点是逻辑上相邻的数据元素在物理位置上不一定相邻。
3．索引存储结构：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。
索引存储结构的特点是数据元素的存储位置与关键码之间建立确定对应关系。
4．散列存储结构：根据数据元素的键值直接计算出该数据元素的存储地址。
散列存储结构的特点是数据的查找速度快，但可能会存在冲突，即不同的键值可能映射到同一地址。
以上是常见的数据存储结构，每种存储结构有各自的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的存储结构。
数据库系统：第六章 数据库的存储结构
数据库系统：第六章数据库的存储结构在数据库系统中，存储结构是一个至关重要的组成部分，它直接影响着数据库的性能、数据的管理和访问效率。
简单来说，数据库的存储结构就像是一个精心设计的仓库，用于存放和组织各种数据。
数据库存储结构的核心要素包括数据文件、索引文件和日志文件等。
数据文件是存储实际数据的地方，就好比仓库中的货物存放区；索引文件则像是货物存放区的索引目录，帮助我们快速定位和查找所需的数据；而日志文件则记录了数据库操作的历史信息，类似于仓库的出入库记录。
首先来谈谈数据文件。
数据文件通常以特定的格式来存储数据，常见的有堆文件、顺序文件和索引顺序文件等。
堆文件是一种较为简单的存储方式，数据的存储没有特定的顺序，就像随意堆放的货物。
这种方式在插入数据时比较高效，但在查询数据时可能需要花费更多的时间来查找。
顺序文件则按照某个特定的字段对数据进行排序存储，类似于将货物按照类别或编号整齐排列。
这样在进行范围查询时，效率会比较高，但插入和删除操作可能会相对复杂，因为需要维护数据的顺序。
索引顺序文件则是结合了堆文件和顺序文件的优点，它将数据分成多个块，并为每个块建立索引。
索引文件对于提高数据库的查询性能起着关键作用。
常见的索引类型有 B 树索引、B+树索引和哈希索引等。
B 树索引是一种平衡的多路搜索树，它能够快速地在大量数据中定位到所需的记录。
B+树索引则是在 B 树的基础上进行了改进，所有的数据都存储在叶子节点，并且叶子节点之间通过链表相连，这使得范围查询更加高效。
哈希索引则是通过哈希函数将关键字映射到相应的存储位置，查询速度非常快，但它不支持范围查询和排序操作。
在实际应用中，选择合适的索引类型需要根据数据的特点和查询需求来决定。
如果数据的查询主要是基于主键的精确匹配，哈希索引可能是一个不错的选择；如果需要进行范围查询和排序，B 树或 B+树索引可能更为合适。
日志文件在数据库系统中也不可或缺。
它记录了数据库的所有修改操作，包括插入、删除和更新等。
数据库的存储结构
数据库的存储结构最常见的数据库存储结构有以下几种：1.关系型数据库存储结构：关系型数据库采用表的形式来存储数据。
每个表由多个列组成，每一行称为一个记录。
关系型数据库的存储结构主要包括数据文件、索引文件和日志文件。
-数据文件：用于存储表的数据，通常是以页为单位进行管理。
数据文件会根据表的大小进行动态扩展或收缩，以适应数据的增长或删除操作。
-索引文件：用于加快数据的检索速度。
索引文件是基于其中一列或多个列的值进行排序和组织的，可以通过索引文件快速定位到需要的数据记录。
-日志文件：用于记录数据库的操作历史，包括事务的提交和回滚操作。
日志文件的作用是保证数据库的一致性和可恢复性。
2.非关系型数据库存储结构：非关系型数据库（NoSQL）采用不同的存储结构来存储数据，其存储结构更加灵活和自由。
常见的非关系型数据库存储结构有键值存储、文档存储、列存储和图存储。
-键值存储：将数据存储为键值对的形式，每个键对应一个值。
键值存储具有高性能和扩展性，适用于快速查询和存储简单结构的数据。
-文档存储：将数据以文档的形式进行存储，通常使用JSON或XML格式。
文档存储适用于存储结构复杂的数据，并支持灵活的查询和索引。
-列存储：将数据以列的形式进行存储，每一列存储一个属性的所有数据。
列存储适用于需要快速查询指定属性的数据，且支持高效的数据压缩。
-图存储：将数据以节点和边的形式进行存储，用于表示实体和实体之间的关系。
图存储适用于存储具有复杂关系的数据，并支持高效的图遍历和路径查询。
3.内存数据库存储结构：内存数据库将数据存储在内存中，以提高数据的访问速度。
内存数据库的存储结构通常基于哈希表或跳表实现。
-哈希表：将数据存储在一个由哈希函数进行散列操作后得到的地址空间中。
哈希表具有快速的插入和查找速度，适用于存储大量数据，并支持高并发操作。
-跳表：将数据按照一定的顺序存储在多层链表中，每一层链表都是下一层链表的子集。
跳表通过快速定位到需要的数据，从而实现快速的查询和插入操作。
数据库储存结构方案
数据库储存结构方案随着信息化时代的到来，数据库的使用已经成为各个行业中必不可少的一部分。
在设计和实施数据库系统的过程中，储存结构方案起着至关重要的作用。
本文将介绍数据库储存结构方案的相关内容，并提出一种适用于大多数场景的方案。
一、引言数据库储存结构方案是指如何将数据存储在物理介质（如硬盘、SSD等）上的技术方案。
储存结构的设计直接影响着数据库的性能、容量和可扩展性等方面。
二、传统的储存结构方案1. 堆文件结构堆文件是最基本的数据库储存结构方式。
数据记录被顺序的存储在文件中，每个记录都包含了数据内容以及指向下一个记录的指针。
堆文件结构的优点是简单、易于实现，但是在数据检索方面的性能相对较差。
2. 索引文件结构索引文件结构通过构建索引来提高数据检索的效率。
索引文件中包含了数据记录的关键字以及对应的物理地址。
常见的索引文件结构包括B树、B+树等。
索引文件结构可以加速数据的查找速度，但维护成本较高。
三、现代的储存结构方案1. 列存储结构传统的数据库系统是以行为单位进行存储和检索的，而列存储结构则是将每一列的数据连续地存放在一起。
列存储结构在一些特定场景下能够提供更好的性能，例如OLAP（联机分析处理）。
它能够减少IO次数，提高数据压缩效率，并支持更高的并发读取。
2. 分区存储结构分区存储结构将数据按照一定的规则划分到多个文件或者磁盘上。
通过将数据分散到多个物理存储介质上，可以提高数据库的并发性能，并且能够更好地利用硬件资源。
四、综合的储存结构方案综合的储存结构方案是对传统和现代的方案进行结合，以满足多样化的需求。
在综合的储存结构方案中，可以采用B+树索引结构辅助数据的快速检索，同时结合列存储和分区存储的方法提高数据库的性能和可扩展性。
五、总结数据库储存结构方案的选择不仅取决于具体的业务需求，也要考虑系统的规模、数据量和并发访问量等因素。
本文介绍了传统的堆文件和索引文件结构，以及现代的列存储和分区存储结构。
数据库的存储结构
数据库的存储结构
一、字段层：
字段层是数据库存储结构中的最基本层，在该层中，定义了一组有关信息的字段，例如一个学生信息表，字段可能包括：学号、姓名、性别、出生日期等等。
这些字段是数据库中用来保存和处理信息的最基本层次。
二、文件层：
文件层是数据库存储结构中的第二层，通过将字段按照分类存放，形成一个文件，每个文件都是由一组字段组成的。
例如在一个学生信息数据库中，可以有一个学生文件，该文件可以包含姓名、性别、出生日期等字段；另外还可以有一个班级文件，该文件可以包含班级名称、班主任姓名等字段。
三、数据库层：
数据库层是数据库存储结构的第三层，它是由文件层中形成的文件组成的，每个文件中存放的是一组特定的字段，这些字段构成了数据库中各个文件中的有关信息。
在一个学生信息数据库中，可以创建一个数据库，该数据库可以包含学生文件、班级文件等文件，每个文件中的字段可以构成该数据库中的有关信息。
四、集成层：。
《数据库的存储结构》课件
通过优化查询语句，减少数 据检索量，提高查询效率。
1
索引优化
合理使用索引，加速数据检 索速度，减少数据库的I/O操
作。
分区优化
将大表分成小表，提高查询 和管理效率。
并行处理优化
通过多线程或多进程方式， 同时处理多个查询请求，提 高数据库的整体性能。
数据库的安全保护
用户权限管理
对不同用户设置不同的权 限级别，限制对数据的访 问和修改。
数据库的作用
数据库是信息系统的核心组成部分， 主要用于存储、检索、更新和管理大 量数据，满足各种应用的需求。
数据库的类型
关系型数据库
基于关系模型的数据库，通过表 和列来组织数据，使用SQL语言 进行数据操作。
非关系型数据库
不基于关系模型的数据库，如键 值存储、文档存储、列存储等， 具有灵活的数据模型和可伸缩性 。
非关系型数据库的设计原则
面向数据类型设计
根据实际需求选择合适的数据类型，如字符 串、整数、日期等。
数据冗余最小化
通过合理的数据结构设计，减少数据冗余， 提高数据一致性和可靠性。
数据分区
将数据按照一定规则分区存储，提高数据访 问效率和可扩展性。
数据副本
设置数据副本，提高系统的可用性和容错性 。
非关系型数据库的管理和维护
增量备份与全量备份
根据需要选择不同的备份方式， 全量备份完整覆盖数据，增量备 份只备份发生变动的部分。
恢复方法
在数据丢失或损坏时，能够快 速恢复到正常状态，减少损失 。
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《数据库的存储结构》ppt课件
目录
• 数据库概述 • 数据库的存储结构 • 关系型数据库 • 非关系型数据库 • 数据库的优化和安全
数据库的存储结构与方法
数据库的存储结构与方法数据库的存储结构与方法旨在为有效地存储和管理数据提供技术支持。
它们是数据库系统的重要组成部分，对于数据的安全性、可靠性、性能和可扩展性至关重要。
本文将介绍数据库的存储结构与方法，并探讨它们在实践中的应用。
存储结构是指数据库在物理存储介质上的排布形式。
常见的存储结构有堆积文件、索引文件、散列文件等。
堆积文件是最基本的存储结构，它将数据记录按照添加的顺序简单地存储在磁盘上。
这种存储结构的优点是简单易实现，但查询效率较低。
索引文件是为了提高查询效率而引入的，它通过建立索引结构，可以快速定位到需要的数据记录。
最常见的索引结构是B树和B+树，它们具有良好的查询性能和数据的有序性。
散列文件则通过散列函数将数据记录映射到固定大小的存储桶中，以实现快速的数据访问。
不同的存储结构在不同的场景下有不同的优劣势，数据库设计者需要根据实际需求进行选择。
数据库的存储方法是指将数据存储在存储介质上的方式。
常见的存储方法有顺序存储、随机存储和哈希存储。
顺序存储将数据记录按照主键的值进行排序，然后存储在介质上，这样可以提高顺序访问的性能。
随机存储则是将数据记录随机地存储在介质上，这样可以提高随机访问的性能。
哈希存储则是根据散列函数将数据记录映射到介质上的存储位置，以实现快速的数据访问。
不同的存储方法适用于不同的数据访问方式，数据库管理员需要根据实际情况进行选择。
在实践中，数据库的存储结构与方法是紧密相关的。
存储结构的选择直接影响到存储方法的实现。
例如，在使用索引结构的时候，可以使用B树或B+树作为存储结构，以提供快速的索引查找和范围查询。
而在需要处理大规模数据时，可以选择散列文件作为存储结构，以实现高效的数据访问。
此外，还可以将不同的存储结构与方法组合使用，以提高数据库的性能和可扩展性。
总之，数据库的存储结构与方法对于数据库系统的性能和可靠性具有重要作用。
它们是数据库系统设计中需要仔细考虑的问题，需要根据实际需求进行选择和应用。
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第五章数据库的存储结构5.1数据库存储介质的特点●内存容量低（一般只有几百M，最多一两个G），价格高，速度快，数据易丢失（掉电、当机等）。
一般做DBMS（或CPU）和DB之间的数据缓冲区。
实时/内存数据库系统中使用内存存放实时数据。
●硬盘容量高（一般有几十G，多到一两百G），价格中，速度较快，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一般做用来存放DB。
实时/内存数据库系统中使用硬盘存放历史数据库。
●移动硬盘（USB接口）容量高（一般有几十G），价格中，速度较快，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一般做用来做备份。
●光盘容量低（一般650M/片，但光盘可在线更换，海量），价格低，速度中，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一般做用来做备份。
●磁盘（软盘）容量低（一般有几M，优盘多到一两百M），价格中，速度较慢，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一般数据库不使用磁盘。
●磁带容量低（但可在线更换，海量），价格低，速度最慢，且要按顺序存取，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一般做用来做备份。
按速度从高到低：内存、硬盘、USB盘（移动硬盘和优盘）、光盘、软盘、磁带。
按在线容量从大到小：硬盘、移动硬盘、内存、光盘、磁带、优盘、软盘。
物理块：512byte/1K/2K/4K/8K原因：(1)减少I/O的次数；(2)减少间隙的数目，提高硬盘空间的利用率。
ORACLE逻辑块与物理块（init.ora中db_block_size定义逻辑块大小）缓冲块和缓冲区（即SGA中的Data Buffer Cache）延迟写(delayed write)技术/预取(Prefetching)技术（ORACLE中由DBWR进程完成数据的读写）5.2记录的存储结构5.2.1 记录的物理表示1．Positional Technique2．Relational Technique3．Counting Technique5.2.2 记录在物理块上的分配不跨块组织(unspanned organization)跨块组织(spanned organization)5.2.3 物理块在磁盘上的分配1．连续分配法(continuous allocation)2．链接分配法(linked allocation)3．簇集分配法（Clustered Allocation）4．索引分配法（Indexed Allocation）5.2.4 数据压缩技术1．消零或空格符法（null suppression）如：#5表示5个空格，@6表示6个零等。
2．串型代替法（pattern substitution）3．索引法（indexing）5.3文件结构和存取路径5.3.1 访问文件的方式1．查询文件的全部或相当多的记录2．查询某一特定记录3．查询某些记录4．范围查询5．记录的更新5.3.2 数据库对文件的要求5.3.3 文件的基本类型1．堆文件(heap file)方便（快）：插入不方便（慢）：查找、删除2．直接文件（direct file）方便（快）：按散列键访问不方便（慢）：其它访问方式3．索引文件（indexed file）方便（快）：按索引键访问不方便（慢）：其它访问方式，特别是更新时要进行索引维护。
●索引项=<索引键，地址>●primary index and secondary index●nondense index and dense index预查找功能设要查询年龄为20岁或2l岁的四年级学生，如果学生文件在年龄和年级属性上建有索引，则可查出年龄为20岁的学生记录的集合S20，年龄为2l岁的学生记录的集合S21，四年级学生记录的集合S s，于是，所需的学生记录的集合S应为：S=(S20∪S21) ∩S s●clustering index● B tree index动态平衡多叉（分）树有B+树、B*树等，数据库管理系统中常用B+树实现索引。
B+树结构：B+树动态平衡特性：(1)每个结点最多有2k个键值；(2)根结点至少有—个键值，其他结点至少有k个键值；(3)除叶结点(即顺序集结点)无子女外，对于其他结点，若有J个键值，则有J+1个子女；(4)所有叶结点都处于树的同一级上，即树始终保持平衡。
k值一般根据块的大小确定，使得B+树的结点最大不超过一个块，即一个结点占一个块（block）。
优点：所有记录都具有相同的访问I/O次数（即树的高度+记录本身访问的I/O次数），（若k=20，树的高度为11，则至少可表示2010=1024X1010个记录）。
缺点：索引维护需要代价，当记录更新引起索引变化时，最差的情况可能从底层一直影响到根结点，即整个树的变动。
第六章查询处理和优化6.1Introduction1．代数优化2．物理优化3．规则优化4．代价估算优化6.2代数优化例1设有S（供应商），P(零件)，SP(供应关系)三个关系，关系模式如下：S（SNUM，SNAME，CITY）P（PNUM，PNAME，WEIGHT，SIZE）SP（SNUM，PNUM，DEPT，QUAN）设有查询Q：SELECT SNAMEFROM S，P，SPWHERE S.SNUM=SP.SNUMAND SP.PNUM=P.PNUMAND S.CITY=‘NANJING’AND P.PNAME=‘BOLT’AND SP.QUAN>10000；代数优化的大致过程：1．以SELECT子句对应投影操作，以FROM子句对应笛卡儿乘积，以WHERE子句对应选择操作，生成原始查询树。
2．应用变换原则(2)、(6)、(7)、(9)，尽可能将选择条件移向树叶方向。
3．应用连接、笛卡儿乘积的结合律，按照小关系先做的原则，重新安排连接(笛卡儿乘积)的次序。
4．如果笛卡儿乘积后还须按连接条件进行选择操作，可将两者组合成连接操作。
5．对每个叶结点添加必要的投影操作，以消除对查询无用的属性。
6.3依赖于存取路径的规则优化6.3.1 选择操作的实现和优化1．相关因素●选择条件●可用的存取路径●选取的元组数在整个关系中所占的比例有关2．实现方法(1)对于小关系，不必考虑其他存取路径，直接用顺序扫描。
例如对于六个物理块大小的关系，如果顺序搜索，则平均的I/O次数为3，不值得采用其他存取路径。
(2)如果无索引或散列等存取路径可用，或估计中选的元组数在关系中占有较大的比例(例如大于20％)且有关属性上无族集索引，则用顺序扫描。
(3)对于主键的等值条件，最多只有一个元组可以满足此条件，应优先采用主键上的索引或散列。
(4)对于非主键的等值条件，要估计中选的元组数在关系中所占的比例。
如果比例较小(例如小于20％)，可以用无序索引，否则只能用簇集索引或顺序扫描。
(5)对于范围条件，一般先通过索引找到范围的边界，再通过索引的顺序集沿相应方向按索，例如对于条件Sage＞20，可先找到Sage＝20的顺序集结点，再沿顺序集向右搜索。
若中选的元组数在关系中所占比例较大，且无有关属性的簇集索引，则宜采用顺序扫描。
例如对于条件Sage＞15，因为大学生绝大部分是大于15岁的。
(6)对于用AND连接的合取选择条件。
若有相应的多属性索引，则优先采用多属性索引。
否则，可检查诸合取条件中有无多个可用二次索引的，若有，则用预查找法处理。
即通过二次索引找出满足各合取条件的tid集合，再求这些tid集合的交集。
然后取出交集中tid所对应的元组．并在取这些元组的同时，用合取条件中的其余条件检查。
凡能满足所有其余条件的元组，即为所选择的元组。
如果上述途径都不可行，但合取条件中有个别条件具有规则(3)、(4)、(5)中所述的存取路径，则可用此存取路径选择满足此条件的元组，再将这些元组用合取条件中的其他条件筛选。
若在诸合取的条件中，没有一个具有合适的存取路径．那只有用顺序扫描。
(7)对于用OR连接的析取选择条件，尚无好的优化方法，只能按其中各个条件分别选出一个元组集，再求这些元组集的并。
众所周知，并是开销大的操作，而且在OR连接的诸条件中，只要有一个条件无合适的存取路径，就不得不采用顺序扫描来处理这种查询。
因此，在查询语句中，应尽量避免采用析取选择条件。
(8)有些选择操作只要访问索引就可得到结果，例如查询索引属性的最大值、最小值、平均值等。
在此情况下，应优先利用索引、避免访问数据。
6.3.2 连接操作的实现和优化1.嵌套循环(nested loop)法S外关系(outer relation)内关系(inner relation)2.利用索引或散列寻找匹配元组法3.排序归并(sort-merge)法下面是选用连接方法的启发式规则。
(1)如果两个关系都已按连接属性排序，则优先用排序归并法。
如果两个关系中已有一个关系按连接属性排序，另一个关系很小，也可考虑对此未排序的关系按连接属性排序，再用排序归并法连接。
(2)如果两个关系中有一个关系在连接属性上有索引(特别是簇集索引)或散列，则可令另一关系为外关系，顺序扫描，并利用内关系上的索引或散列寻找其匹配元组，以代替多遍扫描。
(3)如果应用上述两规则的条件都不具备，且两个关系都比较小，可以应用嵌套循环法。
(4)如果(1)、(2)、(3)规则都不适用，可用散列连接法。
6.3.3 投影操作的实现6.3.4 集合操作的实现6.3.5 组合操作。