1数据的存储结构和特征
数据存储原理
数据存储原理
数据存储原理指的是将数据保存在计算机或其他存储设备中的方法和理论。
数据存储是计算机系统的核心组成部分，用于存储程序、文件和其他数据，以便于计算机能够读取、写入和操作这些数据。
数据存储原理主要涉及以下几个方面：
1. 存储介质：数据存储通常基于一种或多种存储介质，如硬盘、固态硬盘(SSD)、磁带等。
每种存储介质都有自己的特点和适
用场景。
硬盘以其容量大和成本低的特点被广泛应用，而
SSD则以其读写速度快和低功耗而受到青睐。
2. 存储结构：数据存储通常以层次结构进行组织。
最上层是文件系统，它将数据组织成文件和文件夹的层次结构。
在文件系统下方是操作系统的存储管理模块，负责将文件和程序加载到内存中，并在需要时将其写回存储设备。
在存储设备之下，可能会存在多级缓存，如CPU缓存、磁盘缓存等。
这些缓存用
于加速数据访问。
3. 存储管理：存储管理负责管理存储设备的分配和回收。
在传统的文件系统中，存储设备通常被划分为一系列的块或扇区，通过文件系统的索引结构，可以将文件的内容分散保存在存储设备的不同位置，并在需要时进行读取。
现代的文件系统往往采用更高级的数据结构和算法，以提高存储效率和数据访问速度。
4. 数据持久性：数据存储需要具备持久性，即数据在断电或系统崩溃后仍能保持完整。
为了实现数据的持久性，通常会采用数据备份、数据复制和容错措施，如磁盘阵列(RAID)技术，以保证数据的安全性和可靠性。
综上所述，数据存储原理涉及存储介质、存储结构、存储管理和数据持久性等方面。
了解这些原理可以帮助提高数据存储的效率、可靠性和安全性。
数据库基础知识
数据库基础知识数据库是现代计算机系统中非常常见和重要的组件之一。
它是一个用于存储和管理数据的软件系统，提供了一种有效地组织和访问大量数据的方法。
数据库可以被用于各种应用领域，如企业管理、科学研究和互联网服务等。
本文将讨论数据库的基础知识，包括数据库的定义、特点、分类以及常用的数据库管理系统。
一、数据库的定义和特点数据库可以理解为一个以特定结构存储数据的集合，它具有以下特点：1. 数据的存储：数据库可以持久地保存数据，并提供高效的读写操作。
相比于传统的文件系统，数据库可以更好地管理和操作大量数据。
2. 数据的组织：数据库使用表的结构组织数据，每个表包含多个列和行，类似于电子表格。
这种结构可以更好地组织和管理数据。
3. 数据的共享：多个用户可以同时访问数据库并进行操作，数据库具有良好的并发控制机制，可以确保数据的一致性和完整性。
4. 数据的安全性：数据库提供了访问控制和安全机制，可以限制用户对数据的访问权限，并保证数据的安全性和保密性。
5. 数据的持久性：数据库的数据是持久的，即使在系统故障或断电的情况下，数据也能得到恢复和保护。
二、数据库的分类根据数据模型的不同，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。
1. 关系型数据库：关系型数据库使用表格形式存储数据，其中每个表格称为一个关系，表格的列对应数据的属性，行则对应属性的值。
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据的查询和操作，最常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和SQL Server等。
2. 非关系型数据库：非关系型数据库采用不同的数据模型进行数据存储，如键值对、文档、列族、图等。
非关系型数据库通常具有高可扩展性和高性能等优点，适用于大规模数据的存储和处理。
常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis和Cassandra等。
三、常用的数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是用于管理和操作数据库的软件系统，它提供了一系列的功能和接口，方便用户进行数据的存储、查询和分析等操作。
大数据的结构和特征
大数据的结构和特征大数据是指规模庞大、类型多样、传统数据处理方法无法处理的数据集合。
随着信息技术的不断发展，大数据的规模和数量呈现爆炸式增长，同时其结构和特征也逐渐显露出来。
本文将详细介绍大数据的结构和特征，从而帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、大数据的结构大数据的结构主要体现在两个方面：数据的组织结构和数据的存储结构。
1. 数据的组织结构大数据的组织结构包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有固定格式和明确约束的数据，例如关系型数据库中的表格数据。
结构化数据通常采用表格、行和列的形式进行组织，便于存储和处理。
这种结构化的数据对于分析和挖掘有一定的便利性。
半结构化数据是指部分具有结构化特征的数据，例如XML、JSON等格式的数据。
半结构化数据通常采用标签和属性的形式进行组织，可以灵活地描述数据之间的关系，但仍然需要一定的解析和处理过程。
非结构化数据是指没有固定格式和明确约束的数据，例如文本、音频、视频等形式的数据。
非结构化数据通常需要通过自然语言处理、图像处理等技术进行解析和处理，以提取有用的信息。
2. 数据的存储结构大数据的存储结构包括分布式存储和云存储。
分布式存储是指将大数据分散存储在多个节点中，通过分布式文件系统进行管理和处理。
分布式存储可以有效地提高数据的可靠性和可扩展性，从而满足大数据处理的要求。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS等。
云存储是指将大数据存储在云平台上，通过云服务提供商进行管理和处理。
云存储具有高度灵活性和可扩展性，用户可以根据需求动态调整存储容量和计算资源。
常见的云存储平台包括Amazon S3、Microsoft Azure和Google Cloud Storage等。
二、大数据的特征大数据具有以下几个显著特征：1. 高维度大数据的特征维度非常高，即数据的属性和特征非常多。
例如，在社交网络中，用户的信息包括姓名、性别、年龄、兴趣爱好、地理位置等多个维度。
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。
数据结构的四种基本逻辑结构
数据结构的四种基本逻辑结构数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是数据的组织、存储和管理的一种方式。
根据数据元素之间的关系，数据结构可以分为四种基本逻辑结构，包括线性结构、树形结构、图结构和集合结构。
下面将逐一介绍这四种基本逻辑结构。
一、线性结构：线性结构是最简单、最常见的数据结构之一，它的特点是数据元素之间存在一对一的关系。
线性结构有两种存储方式，分别是顺序存储和链式存储。
1. 顺序存储：顺序存储是将数据元素存储在一段连续的内存空间中，通过元素之间的物理位置来表示其之间的逻辑关系。
顺序存储的优点是访问速度快，缺点是插入和删除操作需要移动大量元素。
常见的线性结构有数组和字符串。
2. 链式存储：链式存储是通过指针将数据元素连接起来的存储方式，不要求元素在存储空间中的位置相邻。
链式存储的优点是插入和删除操作简单高效，缺点是访问速度相对较慢。
常见的线性结构有链表和栈。
二、树形结构：树形结构是一种层次化的数据结构，它的特点是每个节点可以有多个子节点，但每个节点只有一个父节点。
树形结构有很多种不同的实现方式，常见的有二叉树、平衡二叉树、B树等。
1. 二叉树：二叉树是树形结构中最基本的形式，每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树可以为空树，也可以是非空的，非空二叉树又分为满二叉树、完全二叉树和搜索二叉树等。
二叉树的应用非常广泛，例如在排序、查找、哈夫曼编码等领域都有重要的作用。
2. 平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉查找树，它的左右子树的高度差不超过1。
平衡二叉树的设计可以有效提高查找和插入操作的效率，最常见的平衡二叉树就是AVL树。
3. B树：B树是一种多路搜索树，它的结构可以在节点中存储更多的关键字，从而减少树的层数，提高查找效率。
B树被广泛应用于数据库和文件系统等领域，例如MySQL的索引就是采用了B树的结构。
三、图结构：图结构由顶点（节点）和边（连接顶点的线段）组成，它的特点是顶点之间可以有多个连接关系。
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。
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、数据结构基础概念数据结构是指数据元素之间的关系，以及对数据元素进行操作的方法的总称。
数据结构是计算机科学中非常基础的概念，它为计算机程序的设计和实现提供了基础架构。
数据结构的研究内容包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及对数据进行操作的算法。
1.1 数据结构的分类数据结构可以根据数据的逻辑关系和数据的物理存储方式进行分类，常见的数据结构分类包括线性结构、树形结构、图结构等。
1.2 数据结构的基本概念（1）数据元素：数据结构中的基本单位，可以是原子类型或者复合类型。
（2）数据项：数据元素中的一个组成部分，通常是基本类型。
（3）数据结构的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构、树形结构、图结构等。
（4）数据结构的存储结构：指数据元素在计算机内存中的存储方式，包括顺序存储结构和链式存储结构等。
1.3 数据结构的特点数据结构具有以下几个特点：（1）抽象性：数据结构是对现实世界中的数据进行抽象和模型化的结果。
（2）实用性：数据结构是在解决实际问题中得出的经验总结，是具有广泛应用价值的。
（3）形式化：数据结构具有精确的数学定义和描述，可以进行分析和证明。
（4）计算性：数据结构是为了使计算机程序更加高效而存在的。
二、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，是一种最简单的数据结构。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列等。
2.1 线性表线性表是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构，可以采用顺序存储结构或者链式存储结构实现。
（1）顺序存储结构：线性表采用数组的方式进行存储，数据元素在内存中连续存储。
（2）链式存储结构：线性表采用链表的方式进行存储，数据元素在内存中非连续存储，通过指针将它们进行连接。
2.2 栈栈是一种特殊的线性表，只允许在一端进行插入和删除操作，这一端称为栈顶。
栈的操作遵循后进先出（LIFO）的原则。
2.3 队列队列也是一种特殊的线性表，允许在一端进行插入操作，另一端进行删除操作，这两端分别称为队尾和队首。
关系数据库的数据结构与特点
关系数据库的数据结构与特点关系数据库是一种基于关系模型的数据库，它的数据结构和特点对于数据的组织和管理起着重要的作用。
关系数据库的数据结构主要由表格（表）组成，每个表包含了若干行（记录）和若干列（字段）。
每一行代表一个实体（记录），每一列代表一个属性（字段），通过表格之间的连接和关联，可以实现各种复杂的数据查询和操作。
关系数据库的特点如下：1. 结构化：关系数据库采用表格的形式存储数据，每个表格都有固定的结构和明确定义的字段。
这种结构化的特点使得数据可以被方便地组织、存储和管理。
2. 灵活性：关系数据库支持动态的数据操作，可以随时增加、删除或修改表格的结构，以适应不断变化的业务需求。
同时，关系数据库还支持复杂的查询操作，可以方便地从大量的数据中提取所需的信息。
3. 完整性：关系数据库支持各种完整性约束，包括实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性等。
这些约束可以保证数据的准确性和一致性，防止出现无效的数据。
4. 可扩展性：关系数据库可以支持大规模的数据存储和处理，可以通过添加更多的硬件资源来提高系统的性能和容量。
同时，关系数据库还支持分布式和集群部署，可以实现高可用性和负载均衡。
5. 安全性：关系数据库提供了丰富的安全功能，包括用户认证、权限控制和数据加密等。
这些功能可以保护数据的机密性和完整性，防止未经授权的访问和恶意操作。
6. 数据一致性：关系数据库采用事务的机制来保证数据的一致性，可以将一系列的操作作为一个原子操作进行提交或回滚。
这样可以避免数据丢失或冲突，保证数据的正确性和可靠性。
7. 数据共享：关系数据库可以支持多个用户或应用程序同时对数据进行访问和操作，可以实现数据的共享和协作。
同时，关系数据库还支持数据的备份和恢复，可以防止数据的丢失和损坏。
关系数据库的数据结构和特点使得它成为了一种非常强大和灵活的数据管理工具。
通过合理地设计和使用关系数据库，可以实现高效的数据存储、查询和分析，为各种应用提供可靠的数据支持。
数据分层存储结构
数据分层存储结构数据分层存储结构是一种将数据按照不同的层次进行存储和管理的方式，它可以提高数据的存取效率和管理的灵活性。
在数据分层存储结构中，数据被划分为不同的层次，每个层次都有其特定的功能和特点，以满足不同的需求和目标。
以下将详细介绍数据分层存储结构的概念、特点和应用。
一、概念数据分层存储结构是基于数据的特点和需求，将数据按照不同的层次进行划分和组织的一种方式。
它将数据分为多个层次，每个层次都有其特定的功能和特点。
通常，数据分层存储结构包括三个主要层次：原始数据层、中间数据层和汇总数据层。
原始数据层用于存储和管理原始的、未经处理的数据；中间数据层用于存储和管理经过处理、清洗和转换后的数据；汇总数据层用于存储和管理经过聚合和计算后的数据。
二、特点1.层次性：数据分层存储结构具有明确的层次关系，每个层次都有其特定的功能和作用。
不同层次的数据具有不同的处理和管理方式。
2.高效性：数据分层存储结构可以提高数据的存取效率。
原始数据层存储原始数据，中间数据层存储经过处理的数据，汇总数据层存储经过聚合和计算的数据，每个层次都有其特定的查询和分析方式。
3.灵活性：数据分层存储结构可以根据具体需求和目标进行灵活调整和扩展。
可以根据实际情况增加或删除某个层次，以适应不同的数据处理和管理需求。
4.安全性：数据分层存储结构可以提高数据的安全性。
原始数据层可以进行数据备份和容错处理，中间数据层可以进行数据清洗和转换，汇总数据层可以进行数据聚合和计算，以保证数据的完整性和可靠性。
三、应用1.大数据分析：数据分层存储结构可以应用于大数据分析领域。
原始数据层用于存储海量的原始数据，中间数据层用于进行数据清洗和转换，汇总数据层用于进行数据聚合和计算，以便进行更高效的数据分析和挖掘。
2.数据仓库：数据分层存储结构可以应用于数据仓库领域。
原始数据层用于存储和管理原始的、未经处理的数据，中间数据层用于进行数据清洗和转换，汇总数据层用于进行数据聚合和计算，以便进行更全面和准确的数据分析和决策。
数据的逻辑结构和存储结构的关系
数据的逻辑结构和存储结构的关系随着信息化时代的到来，数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是人们的生活、工作，还是企业的运营和管理，都需要数据的支持。
而数据的逻辑结构和存储结构则是数据的重要组成部分，对于数据的处理和管理至关重要。
本文将从数据的逻辑结构和存储结构的定义、特点和关系等方面进行探讨。
一、数据的逻辑结构数据的逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，是从数据的本质属性出发，对数据元素之间的关系进行抽象和概括，形成的抽象模型。
数据的逻辑结构包括线性结构、树形结构、图形结构等。
1. 线性结构线性结构是最简单的数据结构，是一组数据元素按照一定的次序排列而成的结构。
线性结构分为线性表、栈、队列等。
线性表是最基本的线性结构，包括顺序表和链表。
顺序表是将数据元素存储在一段连续的存储空间中，其特点是随机存取，但插入和删除操作较麻烦。
链表则是将数据元素存储在不同的存储空间中，通过指针进行连接，其特点是插入和删除操作方便，但随机存取较困难。
2. 树形结构树形结构是一种非线性结构，是一组具有层次关系的数据元素组成的结构。
树形结构包括二叉树、多叉树、B树等。
二叉树是一种特殊的树形结构，其每个节点最多只有两个子节点。
多叉树则是每个节点可以有多个子节点。
B树是一种平衡多路查找树，其每个节点可以存储多个数据元素，可以提高数据的查找效率。
3. 图形结构图形结构是一组由节点和边构成的数据结构，其节点代表数据元素，边代表节点之间的关系。
图形结构包括有向图和无向图。
有向图的边是有方向的，无向图的边是无方向的。
二、数据的存储结构数据的存储结构是指数据元素在计算机内部的存储方式，是将数据元素存储在计算机内存或外存储器中的方式。
数据的存储结构包括顺序存储结构和链式存储结构。
1. 顺序存储结构顺序存储结构是将数据元素存储在一段连续的存储空间中，其特点是随机存取。
顺序存储结构适用于数据元素个数固定、存储空间充足的情况。
顺序存储结构的优点是存取速度快，但插入和删除操作比较麻烦。
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。
数据结构和存储结构的区别与联系
数据结构和存储结构的区别与联系数据结构和存储结构是计算机科学中两个重要的概念，它们在程序设计和算法实现中起着至关重要的作用。
虽然两者有着一定的联系，但又有着明显的区别。
本文将就数据结构和存储结构的区别与联系展开讨论。
一、数据结构的定义和特点数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，它包括了数据元素之间的逻辑关系和存储结构。
数据结构是为了更有效地组织和管理数据而产生的，它可以分为线性结构和非线性结构两大类。
线性结构包括数组、链表、栈、队列等，而非线性结构包括树、图等。
数据结构的特点包括以下几点：1. 数据结构是一种抽象的数学模型，它与具体的编程语言无关。
2. 数据结构是对现实世界问题的抽象，能够更好地描述问题的本质。
3. 数据结构的设计应该考虑到数据的操作和效率，以及对算法的支持。
二、存储结构的定义和特点存储结构是指数据结构在计算机内存中的具体存储表示方式，它包括了数据元素的存储位置和存储关系。
存储结构是数据结构在计算机中的具体实现，它决定了数据元素在内存中的存储方式和访问方式。
存储结构的特点包括以下几点：1. 存储结构是数据结构在计算机内存中的具体表示，是数据结构的物理表现。
2. 存储结构的设计应该考虑到内存的分配和管理，以及对数据的操作和访问效率。
3. 存储结构的选择会直接影响程序的性能和效率，因此需要根据具体的应用场景进行合理选择。
三、数据结构和存储结构的联系数据结构和存储结构之间存在着密切的联系，二者相辅相成，共同构成了程序设计和算法实现的基础。
具体联系表现在以下几个方面：1. 数据结构决定了存储结构：不同的数据结构会对应不同的存储结构，如数组对应顺序存储结构，链表对应链式存储结构。
2. 存储结构支持数据结构的操作：存储结构的设计应该考虑到数据结构的操作和效率，以便更好地支持数据结构的实现。
3. 数据结构和存储结构相互影响：数据结构的选择会影响存储结构的设计，而存储结构的选择也会影响数据结构的实现。
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。
数据结构知识点归纳
数据结构知识点归纳数据结构知识点归纳1、线性表1.1 数组- 定义：一种连续存储数据的结构，数据在内存中占据一段连续的地质空间。
- 特点：支持随机访问，插入和删除操作效率较低。
- 使用场景：适用于读取频繁，插入和删除较少的情况。
1.2 链表- 定义：一种非连续存储数据的结构，数据在内存中的位置可以是任意的。
- 特点：插入和删除操作效率较高，但访问某个元素需要遍历链表。
- 使用场景：适用于插入和删除频繁，读取较少的情况。
2、栈和队列2.1 栈- 定义：一种先进后出（FILO）的数据结构。
- 特点：只能在栈顶进行插入和删除操作。
- 使用场景：适用于需要记录操作历史、递归等应用场景。
2.2 队列- 定义：一种先进先出（FIFO）的数据结构。
- 特点：只能在队尾插入，在队首删除。
- 使用场景：适用于任务调度、消息处理等应用场景。
3、树3.1 二叉树- 定义：每个节点最多只有两个子节点的树结构。
- 特点：可以快速搜索、插入和删除数据。
- 使用场景：适用于需要快速查找数据的情况。
3.2 平衡二叉树- 定义：左右子树的高度差不超过1的二叉树。
- 特点：可以提高二叉树的操作效率。
- 使用场景：适用于需要频繁插入和删除数据的情况。
3.3 B树- 定义：多路平衡查找树。
- 特点：适用于大规模数据存储和高效查找的场景。
- 使用场景：适用于数据库索引和文件系统的实现。
4、图4.1 有向图- 定义：边有方向的图结构。
- 特点：可以表示有向关系和依赖关系。
- 使用场景：适用于拓扑排序、关系网络等问题。
4.2 无向图- 定义：边无方向的图结构。
- 特点：可以表示无向关系和社交网络。
- 使用场景：适用于最短路径、连通性等问题。
附件：无法律名词及注释：无。
了解常见的数据结构及其特点
了解常见的数据结构及其特点数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是指数据元素之间的关系，以及数据元素本身的存储结构。
在计算机程序设计中，选择合适的数据结构可以提高程序的效率和性能。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
每种数据结构都有其特点和适用场景，下面将逐一介绍这些常见的数据结构及其特点。
1. 数组数组是最基本的数据结构之一，它由相同类型的元素按照一定顺序排列而成。
数组的特点包括：- 数组中的元素在内存中是连续存储的，可以通过下标快速访问任意位置的元素。
- 数组的大小是固定的，一旦创建就无法改变。
- 插入和删除元素的操作比较耗时，需要移动其他元素。
- 适合用于存储一组有序的数据，例如存储学生成绩、员工工资等。
2. 链表链表是一种非连续存储的数据结构，它由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点包括：- 链表中的元素在内存中可以是不连续存储的，插入和删除元素的操作比较灵活。
- 链表的大小可以动态调整，可以根据需要动态分配内存。
- 链表的访问速度比较慢，需要从头节点开始一个一个遍历。
- 适合用于频繁插入和删除元素的场景，例如实现队列、栈等数据结构。
3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈的特点包括：- 栈的插入和删除操作只能在栈顶进行，操作简单高效。
- 栈的大小有限，插入元素时需要检查栈是否已满。
- 栈可以用于实现函数调用、表达式求值等场景。
4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在队列的一端插入元素，在另一端删除元素。
队列的特点包括：- 队列的插入和删除操作分别在队尾和队头进行，操作简单高效。
- 队列的大小有限，插入元素时需要检查队列是否已满。
- 队列可以用于实现广度优先搜索、缓存等场景。
5. 树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。
树的特点包括：- 树的节点之间有层次关系，可以用于表示具有层次结构的数据。
数据知识点总结
数据知识点总结数据是信息的载体，是人类活动和自然现象的产物。
在当今社会，数据扮演着非常重要的角色，几乎每一个行业都离不开数据的支持。
数据知识是指关于数据的基础知识、理论、技术和应用方面的知识。
在这个信息化时代，数据已经成为了一种非常重要的资源，因此对数据知识的掌握已经成为了当今社会人们必备的一种能力。
本文将从数据的基本概念、数据的采集、数据的存储、数据的处理、数据的分析、数据的应用等多个方面对数据知识进行总结和介绍。
一、数据的基本概念1.数据的概念数据是对客观事物的描述，是事实、现象或概念的符号表示。
数据是信息的载体，是描述和表示客观现象的符号化形式。
2.数据的特点（1）客观性：数据是客观的反映客观对象的特征和规律。
（2）一般性：数据是对客观事物的普遍性抽象和概括。
（3）可变性：数据是随着时间、空间和条件的改变而变化的。
（4）具体性：数据是具体的、形象的，通过数据可以直接了解到客观事物的特征。
（5）相对性：数据是相对的，只有和其他数据进行对比分析才能够发现其中的规律和趋势。
3.数据的种类数据的种类主要有结构化数据和非结构化数据两种。
结构化数据是指通过表格、数据库等结构化的方式存储和组织的数据，如Excel表格、关系数据库等；非结构化数据是指没有明确结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。
4.数据的价值数据是一种资源，对数据的合理利用可以实现价值创造。
数据的价值主要有两个方面：一是数据本身的价值，二是数据的应用价值。
数据本身的价值是指通过数据本身所包含的信息可以为决策、分析等提供参考依据；数据的应用价值是指通过对数据的加工处理、分析挖掘可以实现商业价值、科学价值、社会价值等。
二、数据的采集数据的采集是从客观世界中获取数据的过程，是建立数据基础的第一步，主要包括数据的获取、数据的传输、数据的清洗等多个环节。
1.数据的获取数据的获取主要包括主动采集和被动采集两种方式。
主动采集是指通过人工调查、问卷调查等方式主动去获取所需的数据；被动采集是指通过传感器、监控装置、采集设备等自动获取数据。
数据的存储结构的名词解释
数据的存储结构的名词解释数据的存储结构是计算机科学中一个重要的概念，它描述了数据在内存或者存储介质中的组织方式。
在计算机程序设计的过程中，理解数据的存储结构对于优化程序性能和提高数据处理效率至关重要。
在本文中，我们将介绍几种常见的数据存储结构，并探讨它们的特点和应用场景。
一、数组（Array）数组是最基本的数据存储结构之一，它是一组相同类型的元素按顺序排列的集合。
数组可以在内存中连续存储，并且通过索引的方式访问元素，因此具有快速的随机访问效率。
数组的大小在创建时就确定，不能动态调整。
这使得数组在对内存空间需求明确且不变的情况下非常高效，比如存储一组学生成绩或者时间序列数据。
但是当需要频繁插入或删除元素时，数组的效率较低，因为需要移动大量元素。
二、链表（Linked List）链表是一种动态数据结构，它通过节点之间的指针链接来存储数据。
每个节点存储了数据元素以及指向下一个节点的指针。
链表可以插入和删除节点，而不需要移动其他节点，因此在频繁插入和删除操作的场景下比数组更高效。
但是链表的随机访问效率较低，因为必须从头节点开始遍历链表，直到找到目标节点。
链表可以分为单向链表和双向链表，后者除了指向下一个节点的指针外，还有指向前一个节点的指针，提高了某些操作的效率。
三、栈（Stack）栈是一种后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的数据结构。
只允许在表的一端进行插入和删除操作，它的另一端是封闭的。
栈的插入和删除操作都发生在同一端，被称为栈顶。
栈可以使用链表或者数组实现，它主要用于存储需要按照特定顺序访问的数据，比如函数调用时的参数传递、表达式求值和括号匹配等。
四、队列（Queue）队列是一种先进先出（First-In-First-Out，FIFO）的数据结构。
它允许在一端进行插入（入队）操作，而在另一端进行删除（出队）操作。
队列的插入和删除操作发生在不同的两个端，分别被称为队尾和队头。
队列可以使用链表或者数组实现，它主要用于模拟现实中排队的场景，比如任务调度、消息传递等。
数据单元知识点总结归纳
数据单元知识点总结归纳数据单元（Data Unit）是指计算机中进行数据传输和存储的最小单元。
数据单元可以是一个比特（bit）、字节（byte）、数据包（data packet）、数据框（data frame）或数据记录等不同形式的数据单元。
在计算机系统中，数据单元承担着存储、传输和处理信息的重要作用。
数据单元知识点总结如下：一、数据单元的基本概念1. 数据单元的种类：数据单元可以分为比特、字节、数据包、数据框、数据记录等不同形式的数据单元。
2. 数据单元的作用：数据单元承担着存储、传输和处理信息的重要作用。
3. 数据单元的特点：数据单元具有最小、独立、可传输、可存储等特点。
二、数据单元的存储1. 数据单元的存储方式：数据单元可以以二进制形式存储在计算机的存储器中，按照地址进行访问。
2. 数据单元的存储类型：数据单元的存储类型包括寄存器、内存、硬盘、固态硬盘等。
3. 数据单元的存储结构：数据单元的存储结构包括大端模式和小端模式等。
三、数据单元的传输1. 数据单元的传输方式：数据单元可以通过串行传输、并行传输、网络传输等方式进行传输。
2. 数据单元的传输协议：数据单元的传输协议包括TCP/IP协议、UDP协议、HTTP协议、FTP协议等。
3. 数据单元的传输速率：数据单元的传输速率取决于传输介质和传输设备的性能。
四、数据单元的处理1. 数据单元的处理过程：数据单元经过输入、处理、输出等过程进行处理。
2. 数据单元的处理方法：数据单元的处理方法包括加密、压缩、解压缩、校验等。
3. 数据单元的错误处理：数据单元经常会出现错误，需要进行检错、纠错处理。
五、数据单元的应用1. 数据单元在计算机网络中的应用：数据单元在计算机网络中进行传输和交换，用于实现信息的远程访问和通信。
2. 数据单元在数据库中的应用：数据单元在数据库中存储、管理和检索数据，用于支持企业的业务运作。
3. 数据单元在嵌入式系统中的应用：数据单元在嵌入式系统中用于控制和处理各种信息。
1数据的存储结构和特征
1. 概述
随机存储方式在写入数据时可以轻而易举的进行存储，在查询时
候则要付出更高的代价；
固定存储方式在写入数据时花费了时间和精力，则在查询上获得
性能的提升。
读
永远是数 据库设计 的矛盾
写
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1. 概述
选择哪一种存储策略？ 取决于业务需求【希望更快的写入还是更快的查询】； 取决于数据量的大小【和内排序算法类似，对于只有极少数的数据量可
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
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4.聚簇表—— 概念 问题
1.堆表在处理海量数据时，存在大量的随机读，使得读取代价增大； 2.索引组织表在特定的情况下不再需要随机读，但当存在多样化的读取类型时需 要付出非常大的读取代价。 3.尽管我们可以运用多样化的索引策略提高读取效率，但这也只是在最终的绝对 处理范围比较小的情况下才比较有效；在最终的绝对处理范围比较大的情况下， 无论怎么灵活也无法避免大量的随机读。
在利用索引从堆表中读取数据时，读取代价会随着处理范围的变大 而增加。这并不是因为索引扫描的原因，而是因为查找表时可能发 生的大量随机读。最坏情况不过是为了读取一行记录而需要从磁盘 上把一个新的数据块读入到内存中。
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3.索引组织表—— 堆表和索引组织表的比较
堆表和索ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组织表的比较
比较项 行的唯一标识 主键是否必须指定 Secondary索引的创建
英语 63 78
新华字典 通过发音，部首，笔画等多个维度的索引查询汉字。
结论：索引和数据分开存放的策略会导致两次查找操作；但确使
得数据的存储不受索引的影响
表和索引相互分离：各自作为不同的对象存储是关系型数据库中最常见
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当某个行所需要的存储空间大小超过一个数据块的空间大小，则无论如何也无法将 其一个整行存储在一个块中。此时必须把所需要的数据块连接在一起来存储这个较 大的行。
行的大小是可变的
数据块的大小在建立 DB之后是不可变的
建库之前一定要 考虑到行的最大长度
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2. 堆表—— 聚簇因子
堆表的最大特征是数据的存储独立性，即数据的存储与数据值没有任何关
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1. 概述
随机存储方式在写入数据时可以轻而易举的进行存储，在查询时
候则要付出更高的代价；
固定存储方式在写入数据时花费了时间和精力，则在查询上获得
性能的提升。
读
永远是数 据库设计 的矛盾
写
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1. 概述
选择哪一种存储策略？ 取决于业务需求【希望更快的写入还是更快的查询】； 取决于数据量的大小【和内排序算法类似，对于只有极少数的数据量可
使用主键进行读取 按照主键的顺序返回行
不能 不能有LONG类型 因版本不同而有所差别
允许
因版本不同P19 表1-1• 因版本不同而有所差别
允许
• 通过CTAS加载数据 • 分区和一般IOT并行高速全表扫描
• 分区IOT的并行扫描索引
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3.索引组织表—— 堆表和索引组织表的比较
行的读取 全表扫描 能否使用聚簇 LONG,LONG RAW,LOB Distributed SQL Data Replication 分区的应用
并行处理
堆表
索引组织表
ROWID 可以不指定 使用ROWID 使用ROWID进行读取 按照任意顺序返回
可以 LONG类型的列只能有一个
允许
主键 指定（主键必须存在） 逻辑ROWID或者Bitmap索引
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数据的存储结构和特征
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
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2. 堆表
堆表采用索引和表数据分开存储的策略。 键和数据是否应该存放在一起？
学生成绩单 以学号为键，查找学生的成绩信息
学号 2010210888 2010210889
姓名 孟显耀
张三
语文 61 96
数学 62 45
联地被存储在磁盘的任意位置上。
聚簇因子是指按照索引值进行了排序的索引行序和对应表中数据行序的相似
程度。
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2. 堆表—— 聚簇因子
如何提高聚簇因子？
提高聚簇因子最无力的措施就是采用堆表：采用随机存储方式； 定期对表执行重构可以达到提高聚簇因子的效果； 表重构代价较大，但是可以放在空闲时间进行，因此不会给系统造成很大
负担； 对表的重构操作影响因素最大的是并行处理.
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数据的存储结构和特征
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
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3.索引组织表
索引组织表是把索引和一般数据列全部存在相同位置上的表结构。 如果读取了索引，则就没有必要读取表了。【二者是一次性读取】
如果大部分查询语句都要求对主键进行扫描，且主键的长度在整个 行中所占的比例并不大，则就没有必要将索引和表分开存放。
数据的存储结构和特征
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
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1. 概述
在关系数据库中有很多种数据存储方式，有些DBMS全部支持，有 些则只支持其中的一部分。数据库的存储方式至关重要，它对数据 的修改和查询都有直接的影响。
存储方式可分为两种：随机存储方式和固定存储方式。前者
存储效率必然要高于后者。但如我们的人生一样，得到多少就意味 着要失去多少。
2. 磁盘的顺序读和随机读相比节省了寻道时间和旋转延时.
数据的存储方式直接影响数据的读取效率，不可等闲视之
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1. 概述
关键点 存储方式只能选择一种； 存储方式不可轻易改变。
我们能做的 具体情况具体分析，选择一种最理想的存储方式以提高数据的
存储效率。 三种数据的存储方式 堆表 索引组织表 簇表
在利用索引从堆表中读取数据时，读取代价会随着处理范围的变大 而增加。这并不是因为索引扫描的原因，而是因为查找表时可能发 生的大量随机读。最坏情况不过是为了读取一行记录而需要从磁盘 上把一个新的数据块读入到内存中。
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3.索引组织表—— 堆表和索引组织表的比较
堆表和索引组织表的比较
比较项 行的唯一标识 主键是否必须指定 Secondary索引的创建
•PCTFREE：用来为一个块保留 的空间百分比，以防止在今后 的更新操作中增加一列或者多 列值的长度。
• PCTUSED：一个块的使用水位的百分比,这个水位将使该块返回 到可用列表中去等待更多的插入操作。
• 预留空间是为UPDATE使用，以尽量减小行连接和行迁移所带 来的性能损失。
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2. 堆表—— 堆表的查询
索引组织表的最大优点并不是不经过索引而减少了一次逻辑读所形成的数字上 的差异。在小量随机读中，索引组织表读取效率并不高；但在大范围的数据扫 描中却可以获得非常高的读取效率。【顺序读的效率由于随机读】
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2. 堆表—— 堆表的查询
ROWID：
对象号 + 数据文件号+ 数据块号 + Slot号
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2. 堆表—— 堆表的查询
行迁移
举个例子，当我们要搬家的时候，为了能够让人依然能够找到我们，我们会把新地 址告诉给以前的物业人员。Oracle 采用同样的原理，将新行的地址存储在移动之前 的旧地址中。带来的性能损失：需要读取两个数据块！
英语 63 78
新华字典 通过发音，部首，笔画等多个维度的索引查询汉字。
结论：索引和数据分开存放的策略会导致两次查找操作；但确使
得数据的存储不受索引的影响
表和索引相互分离：各自作为不同的对象存储是关系型数据库中最常见
的数据存储方式。在海量数据管理方面是最佳方式。
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2. 堆表—— 堆表的结构
•数据的存储方式与数据值没有 明显关联，只是按照先后顺序 无条件的插入到数据块中。
能不需要快速查找，使用冒泡法或者简单查找更为有效】;
取决于读写比例.
建议：将经常需要一起读取的数据集中存储在一起，则不论处理范围【不
论是全表数据和某个特定范围数据】有多大都能获得更好的读取效率。
原因：
1. 数据库读取的单位是Block，不是Row，如果一起读取的数据集中存放， 则需要读取的Block数目将减少【数据库查询性能直接有IO次数决定】；