数据库的内存结构
内存数据库的数据结构分析
• 7•内存数据库在数据密集型行业领域的日常工作中起到了十分关键的作用，能够实时、高效地满足技术人员对于数据的访问需求。
本文分别对内存数据库的记录数据组织结构以及内存数据库的索引数据结构进行了详细地说明和分析，进而对内存数据库的数据结构进行更好地掌握，来不断提升内存数据库的性能。
1 内存数据库的记录数据结构1.1 区段式数据结构从目前的发展情况来看，大部分内存数据都是数据在关系表的基础上所建立的一种关系数据库，而技术人员将数据存储到内存数据库中时，往往使用的是二维关系表来进行的，因此，二维关系表在当前的内存数据库中也得到了广泛的应用。
一方面，利用二维关系表保存数据可以维护数据的描述信息。
描述信息包含了数据的字段名、表名、索引、类型等内容，这些信息是用于描述数据在关系表中的信息。
另一方面，利用二维关系表保存数据可以维护数据的记录信息。
记录信息指的是数据被存储在关系表中的每一条记录内容。
这类基于关系表的内存数据库通常会采用区段式的数据组织结构，来将内存数据库的共享内存划分为若干个不同的分区，在每一个分区中存储一个内存数据库中的关系；而每一个分区又要分成若干个长度相等的段，这些段就是内存数据库共享内存进行动态分配的一个单位，而内存数据库中的数据，就是存储在段中的一个记录块当中。
在内存数据库中采取区段式的数据组织结构，需要对每一项数据都标志其区号、断号以及槽号。
这样一来，就可以快速查询到数据在内存数据库中的具体位置，大大提升了数据查询的效率。
值得注意的是，数据的分区号必须对应其关系表名；而数据的槽号要对数控在段内的偏移和长度进行记录。
1.2 基于对象的数据结构近年来，基于对象的数据结构技术不断进行发展，因此在内存数据库中也得到了更加广泛的应用，与区段式的数据组织结构成为了内存数据库中两种重要的数据结构。
在内存数据库中使用基于对象的数据组织结构时，无论是对数据的存储、记录，还是对数据的索引，都是要通过对象来完成。
数据库的存储结构
11
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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oracle oom机制
oracle oom机制
OracleOOM机制是指Oracle数据库中的内存管理机制，OOM全称为Out Of Memory，即内存耗尽。
在Oracle数据库中，OOM机制可以保证系统在内存不足时自动回收不必要的内存资源，从而保障数据库的稳定性和可靠性。
Oracle OOM机制主要包括以下几个方面：
1. 内存结构管理：Oracle数据库中将内存划分为PGA和SGA两部分，PGA用于管理用户进程的内存，SGA用于存储数据库的元数据和缓存数据。
OOM机制可以自动管理这两部分内存，当内存不足时，会根据优先级自动回收不必要的内存资源。
2. 内存监控：Oracle数据库会监控系统的内存使用情况，当内存使用率超过设定的阈值时，会触发OOM机制，自动回收内存资源。
3. 内存回收：当系统内存不足时，Oracle数据库会自动回收不必要的内存资源，包括关闭空闲连接、关闭空闲事务、清除缓存数据等。
4. 自动调整内存大小：Oracle数据库会根据系统的负载情况自动调整内存大小，以保证系统的性能和稳定性。
总之，Oracle OOM机制是保证数据库稳定性和可靠性的重要机制，它可以自动管理内存资源，避免出现内存不足的情况，提高系统的稳定性和性能表现。
- 1 -。
数据库的结构层次
数据库的结构层次一、概述数据库是指存储、管理和组织数据的系统，它用于有效地存储和检索数据。
在数据库中，数据以结构化的方式进行组织和存储，以便用户可以方便地访问和管理数据。
数据库的结构层次是指在数据库系统中，数据的组织和管理方式按照一定的层次结构进行划分和管理。
本文将从底层到顶层，介绍数据库的结构层次。
二、物理层物理层是数据库结构的最底层，它定义了数据在物理存储介质上的存储方式和组织结构。
物理层的主要任务是将逻辑层的数据映射到磁盘上，并提供数据的存储和访问接口。
在物理层中，数据以文件和页的形式进行存储，数据库管理系统通过文件系统来管理这些文件和页。
三、存储层存储层是数据库结构的中间层，它定义了数据在内存中的存储方式和组织结构。
存储层的主要任务是将物理层的数据加载到内存中，并提供数据的读写接口。
在存储层中，数据以数据块的形式进行存储，每个数据块包含一定数量的数据记录。
数据库管理系统通过缓冲区管理器来管理这些数据块，以提高数据的访问效率。
四、逻辑层逻辑层是数据库结构的中间层，它定义了数据的逻辑结构和组织方式。
逻辑层的主要任务是将存储层的数据组织成表、视图、索引等逻辑结构，并提供数据的查询和操作接口。
在逻辑层中，数据以表的形式进行组织，表由多个字段组成，每个字段存储一个数据项。
数据库管理系统通过查询处理器来解析和执行用户的查询请求，以获取所需的数据。
五、模式层模式层是数据库结构的中间层，它定义了数据的整体结构和组织方式。
模式层的主要任务是将逻辑层的数据组织成模式，模式是数据库的逻辑结构的描述，它定义了表、视图、索引等逻辑结构之间的关系。
在模式层中，数据以模式的形式进行组织，模式包含了数据库的所有表、视图、索引等逻辑结构的定义。
数据库管理系统通过数据字典来管理和维护模式的信息。
六、外部层外部层是数据库结构的最顶层，它定义了用户对数据库的视图和访问权限。
外部层的主要任务是将模式层的数据组织成用户的视图，视图是用户对数据库的数据的逻辑表示。
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)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。
Oracle体系结构研究
Oracle体系结构研究摘要：阐述了Oracle数据库的基本架构和Oracle数据库理论中的主要概念。
Oracle体系结构由存储结构、内存结构和进程结构组成,其中，存储结构由物理存储结构及逻辑存储结构组成；内存结构由SGA和PGA组成；进程结构由用户进程和Oracle进程组成。
关键词：ORACLE体系结构；存储结构；内存结构；进程结构1 Oracle的存储结构Oracle的存储结构分为物理存储结构和逻辑存储结构。
1.1 物理存储结构主要由数据文件、控制文件、联机日志文件及数据库实例构成。
Oracle数据库中有许多初始化参数，这些参数用于对整个数据库进行设置或调整，如设置数据库名、数据库块大小、控制文件的名称和位置、数据库实例数等信息。
Oracle 把这些参数存放在一个文件中，这个文件就叫初始化参数文件。
启动数据库时，Oracle会读取参数文件中的值，并根据这些值对数据库实例(instance)进行设置。
具体说是Oracle先从初始化参数文件中获得控制文件的名称及位置，打开控制文件，然后再从控制文件中读取数据文件和联机日志文件的名称和位置，打开它们，因为表、索引等对象的数据就存放在数据文件中，从而就打开了数据库。
1.1.1 控制文件Oracle启动数据库时会访问控制文件，控制文件是在创建数据库的时候创建的，它是一个很小的二进制文件，记录了数据库的名称、创建数据库的时间、数据文件的名称和位置、联机日志文件的名称和位置及表空间等信息。
所以说一个数据库的控制文件是相当重要的，一旦被损坏，数据库将不能正常启动和运行。
所以DBA应该镜像控制文件，把每个镜像的控制文件分布到不同的物理磁盘上，发生灾难时既使其中一个控制文件被损坏，也不会使整个数据库限于瘫痪。
1.1.2 数据文件当用户在Oracle中创建数据库的时候，就创建了一个或多个数据文件，表和索引等对象的数据就物理地存放在数据文件中。
一个表的数据可能会存储在多个数据文件中，但一个数据文件只能属于一个数据库。
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。
数据库物理存储格式-概述说明以及解释
数据库物理存储格式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据库物理存储格式是指数据库在磁盘上的实际存储方式和结构。
在数据库管理系统中，物理存储格式是为了有效地组织和管理数据而设计的。
它直接影响着数据库的性能、可扩展性和数据的访问速度。
数据库物理存储格式一般包括以下几个方面：1. 存储结构：数据库物理存储格式使用一种特定的数据结构来组织和存储数据。
常见的存储结构包括表空间、页、块等，它们按照一定规则组织数据，以提高数据的访问效率和存储空间的利用率。
2. 存储方式：数据库物理存储格式可以采用不同的存储方式来存储数据。
常见的存储方式有堆文件、索引文件、分区存储等。
不同的存储方式适用于不同的数据操作场景，可以提高查询效率、降低存储成本等。
3. 数据布局：数据库物理存储格式还涉及到数据在磁盘上的分布方式。
合理的数据布局可以减少数据的碎片化，提高数据的访问效率。
常见的数据布局包括顺序存储、散列存储、索引存储等。
4. 存储策略：数据库物理存储格式也包括一些存储策略的选择。
比如，可以选择不同的压缩算法来减少数据占用的存储空间；可以选择不同的缓存机制来提高数据的访问速度等。
总而言之，数据库物理存储格式是数据库管理系统在磁盘上实际存储数据的一种组织方式，它直接关系到数据库的性能和可用性。
在设计和选择数据库物理存储格式时，需要综合考虑数据访问模式、硬件环境、查询性能等多个因素，以便为用户提供高效、可靠的数据服务。
文章结构部分主要描述了整篇文章的组织结构和各个部分的内容概述。
本文的结构如下：1. 引言1.1 概述引导读者了解数据库物理存储格式的重要性及其在数据库系统中的作用。
介绍了物理存储格式对于数据的组织和存储效率的影响。
1.2 文章结构本部分将详细阐述本篇长文的组织结构，帮助读者理解全文的脉络和各个章节的内容。
1.3 目的阐明本文旨在提供关于数据库物理存储格式的全面介绍，为读者提供基本概念和知识，帮助读者理解数据库的底层存储结构和优化技术。
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。
什么是数据库物理结构和存储方式的描述
什么是数据库物理结构和存储方式的描述
数据库物理结构和存储方式的描述：
一、数据库物理结构：
1、数据文件：用来存放数据的文件，是数据库的核心部分；
2、索引：用来加快检索和排序的结构，以某个或者多个特定的数据列为关键字；
3、字典表：数据库的描述，存放表定义信息、索引定义信息、登录用户信息等；
4、日志文件：用来记录数据库发生的事件，比如创建新表、修改表结构等；
5、控制文件：控制数据库恢复操作，存放当前数据库的状态信息。
二、数据库存储方式：
1、%行存储方式：存储一行记录在一个块内，每一行包括一个字段；
2、集体存储方式：根据所查找的数据类型，将数据按照索引键组织存储；
3、哈希存储方式：将数据以哈希方式存放，用一个固定大小的独立块存储；
4、树存储方式：采用树形结构存储，将相关的数据组织为一个树的枝叶；
5、网络存储方式：采用基于记录指针网络模型，把可能关联的数据都归类到一个网络中。
数据库工作原理
数据库工作原理数据库是现代计算机系统中一种重要的数据存储和管理方式。
它是一个结构化的数据集合，可以被多个用户共享，并且可以被多个应用程序访问和操作。
数据库工作原理涉及到数据库的组织结构、数据存储和检索、事务管理等方面。
1. 数据库的组织结构数据库通常由表（table）组成，每个表由多个字段（field）构成。
表中的每一行表示一个记录（record），每个字段存储一个数据项。
数据库还可以包含索引（index），用于加快数据的检索速度。
数据库中的数据按照一定的逻辑关系进行组织，例如层次结构、网络结构或关系结构。
2. 数据的存储和检索数据库通过存储介质（如硬盘）将数据永久存储起来，以便随时可以被访问和操作。
数据存储的基本单位是数据页（page），一个数据页可以存储多条记录。
当需要访问数据库中的数据时，可以通过索引或者全表扫描的方式进行检索。
索引是一种特殊的数据结构，可以按照某个字段的值快速定位到对应的记录。
3. 事务管理事务是数据库中的一个基本概念，它是一组数据库操作的逻辑单位，要么全部执行成功，要么全部回滚到初始状态。
事务具有ACID属性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
数据库通过日志（log）来记录所有的操作，以保证事务的原子性和持久性。
4. 并发控制数据库通常支持多用户并发访问，因此需要进行并发控制，以防止数据的不一致和冲突。
数据库使用锁（lock）来对数据进行保护，锁可以分为共享锁和排他锁。
共享锁用于读操作，多个用户可以同时获取共享锁；排他锁用于写操作，只有一个用户可以获取排他锁。
数据库还可以使用事务隔离级别来控制并发访问的效果，常见的隔离级别有读未提交、读已提交、可重复读和串行化。
5. 数据库的优化为了提高数据库的性能，可以进行各种优化策略。
例如，可以通过合理设计数据库的结构，减少数据冗余和复杂性；可以使用索引来加速数据的检索；可以进行适当的物理存储优化，例如数据分区和磁盘分离；还可以通过调整数据库参数和优化SQL语句来提高数据库的性能。
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
内存数据库技术研究
内存数据库技术研究摘要：内存数据库的体系结构、存储和索引结构、并发控制、故障恢复机制等，明显不同于磁盘数据库，很多磁盘数据库的设计思想和方法，很难适用于内存数据库。
提出了新的存储结构，改进了传统的事务模型及恢复机制，提高了内存数据库运行速度和实时性。
关键词：内存数据库；存储；索引；恢复1 内存数据库概述1.1 内存数据库的概念目前，被业界普遍认可的定义如下：设有数据库系统DBS，DB 为DBS中的数据库，DBM(t)为时刻t数据库在内存的数据集，DBM(t)DB。
TS为所有可能的事务的集合，AT(t)为在时刻t处于活动状态的事务集，AT(t)TS。
D-i(T)为事务T在时刻t所操作的数据集，D-i(T)DB。
若在任一时刻t，均有：T∈AT(t)，D-i(T) DBM(t)成立，则称DBS为一个内存数据库系统，简写为MMDBS，DB为一个内存数据库，简记为MMDB。
1.2 内存数据库的特点内存数据库与传统关系型数据库主要区别在于：内存数据库常驻内存，体系结构设计的优化目标是提高内存和CPU利用率，由于事务处理无需进行磁盘访问，使用MMDB的应用系统性能得到极大提高。
内存数据库与磁盘数据库的不同，如表1所示：2 内存数据库技术研究2.1 内存数据库的存储结构内存数据库在存储关系时，一般采取分级结构，元数据与数据应分区组织，以提高安全性。
为了适应内存数据库的存储需要，我们改进传统数据库的存储方式，同时参考其它的常用数据库，提出了新的存储模型。
首先，存储结构分两层：段和页。
段是可变长的，一个段由多个固定长的页组成，每个段存放一个关系，但并不要求构成段的页在空间上连续。
页是内存数据库的基本内存分配回收单元，其长度固定，每页长度为8KB。
页的结构由两部分组成，控制区存放记录控制数组，信息区存放页控制信息和记录(即元组)本身。
整个数据库维护一个段表，段表中的每一项是一个段控制块。
段控制块中包含一个页表、段锁和索引链表的头指针。
mysql数据库存储的原理
mysql数据库存储的原理
MySQL数据库是一种关系型数据库管理系统，它采用了一种基于表格的数据存储方式。
MySQL数据库存储的原理可以分为以下几个方面：
1. 数据库结构
MySQL数据库的数据存储是基于表格的，每个表格都有一个唯一的名称，并且包含多个列。
每个列都有一个名称和一个数据类型，例如整数、字符串或日期。
表格中的每一行都包含一组数据，这些数据对应于每个列的值。
2. 数据存储方式
MySQL数据库采用了一种基于磁盘的存储方式，它将数据存储在硬盘上的文件中。
每个数据库都有一个或多个文件，这些文件包含了表格和数据的信息。
MySQL数据库还使用了缓存技术，将一部分数据存储在内存中，以提高查询速度。
3. 数据索引
MySQL数据库使用索引来加速数据的查询。
索引是一种数据结构，它
可以快速定位到表格中的某一行数据。
MySQL数据库支持多种类型的索引，包括B树索引、哈希索引和全文索引等。
4. 数据备份和恢复
MySQL数据库支持数据备份和恢复功能，可以将数据库中的数据备份到磁盘或其他存储介质中，以防止数据丢失。
在数据恢复时，可以将备份文件导入到数据库中，以恢复数据。
总之，MySQL数据库存储的原理是基于表格的数据存储方式，采用了基于磁盘的存储方式和缓存技术，使用索引加速数据查询，并支持数据备份和恢复功能。
这些特点使得MySQL数据库成为一种高效、可靠的数据存储和管理系统。
数据库中数据组织的四个层次
数据库中数据组织的四个层次一、物理层（Physical Layer）物理层是数据库中数据组织的最底层，主要涉及数据在磁盘或其他存储介质上的物理存储方式。
物理层的设计和管理对于数据库的性能和存储空间的利用具有重要影响。
在物理层中，数据被以数据页（Data Page）的形式存储在磁盘上。
数据页是数据库中最小的存储单位，通常大小为2KB或4KB。
物理层的任务包括数据页的分配和释放、数据页的读写等。
为了提高磁盘读写的效率，物理层通常会采用一些技术，如页面缓存（Page Cache）技术和预读（Prefetch）技术。
二、逻辑层（Logical Layer）逻辑层是数据库中数据组织的第二个层次，它是对物理层的抽象和逻辑组织。
逻辑层定义了数据的组织结构、数据的访问方式以及数据的操作规则等。
在逻辑层中，数据被组织成表（Table）的形式，表由行（Row）和列（Column）组成。
行表示数据的记录，列表示数据的属性。
逻辑层通过定义表的结构和表之间的关系来描述数据的逻辑组织方式。
常用的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型等。
逻辑层还定义了对数据的操作规则，如数据的查询、插入、修改和删除等。
通过使用结构化查询语言（Structured Query Language，简称SQL），用户可以在逻辑层对数据进行操作。
三、概念层（Conceptual Layer）概念层是数据库中数据组织的第三个层次，它是对逻辑层的进一步抽象和整合。
概念层定义了数据库的整体结构和数据之间的关系。
在概念层中，数据被组织成实体-关系模型（Entity-Relationship Model）的形式。
实体-关系模型使用实体、属性和关系来描述数据的结构和关系。
实体表示现实世界中的对象，属性表示实体的特征，关系表示实体之间的联系。
概念层还定义了数据库的完整性约束（Integrity Constraint），用于保证数据库中数据的一致性和有效性。
常见的完整性约束包括实体完整性、参照完整性和域完整性等。
数据库存储结构的优化与调整技巧
数据库存储结构的优化与调整技巧数据库作为现代信息系统中不可或缺的组成部分，扮演着重要的角色。
优化和调整数据库存储结构对于提高系统的性能、提升用户体验以及降低数据库负担是非常关键的。
本文将介绍一些数据库存储结构的优化与调整技巧，以帮助您提升数据库的性能和效率。
1. 数据表设计数据表是数据库存储结构的基本单元，良好的数据表设计可以提高查询效率和减少数据冗余。
以下是一些优化数据库表结构的技巧：- 合理划分字段：将数据表字段拆分成不同的表可以减少数据冗余，并且提高查询效率。
- 适当使用索引：根据实际查询需求，合理使用索引以提高查询效率。
但是应避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的负担。
- 规范化设计：将数据按照一定的标准进行规范化设计可以减少数据重复，减小存储空间，并提高查询效率。
- 合理选择字段类型：选择合适的字段类型可以减小存储空间，提高数据处理的效率。
2. 分区与分表分区与分表是数据库存储结构优化的常用方法。
通过将数据分散存储在多个物理存储单元上，可以提高查询效率和数据处理效率。
以下是一些常用的分区与分表技巧：- 垂直分区：根据数据的使用频率和访问量将表分割成多个较小的表，可以提高查询效率。
- 水平分区：根据数据的某一维度将表中的数据分割成多个子表，可以提高查询效率和减少数据存取的负担。
- 分表：根据数据量过大，将表拆分为多个具有相同结构的表，可以提高查询效率和减小数据处理的负担。
3. 数据库优化参数设置合理地设置数据库的参数也是数据库存储结构优化的重要手段。
以下是一些常用的数据库优化参数设置技巧：- 内存配置：为数据库分配足够的内存可提高查询效率。
增加缓冲池的设置大小、调整查询缓存的大小等都可以提高查询效率。
- 并发连接数量：合理地设置数据库的最大并发连接数量可以避免资源竞争，提高并发处理能力。
- 文件设置：通过适当地调整数据库文件大小、增加文件组数等可以提高数据存取的效率。
4. 数据库服务器硬件升级数据库存储结构优化与调整技巧需要结合硬件升级，以更好地提升数据库性能。
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系统全局区域（SGA）
大型池（Large Pool）
在SGA中大型池是可选的缓冲区。
它可以根据需要有管理权进行配置。
它可以提供一个大的区以供象数据库的备份与恢复等操作。
Oracle实例的内存结构组织包含在称为系统全局区域（System Global Area,SGA）的内存区域中。
SGA在虚拟内存中进行分配，用于存放Oracle服务器进程。
SGA内存结构组织包括共享池、数据库缓冲区高速缓存以及重做日志缓冲区，许多进程共享SGA。
1.共享池
共享池包括两个组件----库高速缓存和数据字典高速缓存。
库高速缓存和数据字典高速缓存。
库高速缓存储存当前最新使用的SQL语句及其执行计划。
数据字典高速缓存则储存最新使用的数据字典信息，如表的定义、用户名和权限等。
共享池的大小可以影响数据库的性能，在OLTP环境中更是如此。
2.数据库缓冲区高速缓存
当用户提交一个SQL查询时，为完成请求，服务器进程先查找数据库缓冲区高速缓存中的数据块。
如果数据库缓冲区高速缓存中没有用户要求的数据块，那么服务器进程必须从物理设备中读取数据块，并在该缓冲区高速缓存中存放此数据的备份，这样，对相同数据块的后续请求就可以在内存中找到，而无需物理读取。
3.重做日志缓冲区
数据进行的所有更改都存储在重做日志缓冲区中，这些记录在以后会被拷贝到重做日志文件中。
程序全局区域（PGA）
程序全局区域（Program Global Area,PGA）是包含一个单个服务器进程数据的内存区域。
在用于专门的服务器配置时，PGA由排序区域、会话信息、游标状态和堆栈空间组成。
PGA在一个进程开始时进行分配，并在进程终止时释放。
数据库实例
为了访问数据库中的数据，Oracle使用一组为所有用户共享的后台进程。
此外，还有一些存储结构（统称为系统全局区域）用来存储最近从数据库查询的数据。
通过减少对数据库文件的I/O次数，这些存储区域可以改善数据库性能。
Oracle数据库实例通常称为数据库服务器，用来访问数据库文件集的存储结构及后台服务进程的集合。
一个数据库可以被多个实例访问（对应于Oracle的并行服务器选项）。
1．服务器启动和关闭
在用户能够操作Oracle数据库之前，必须先对数据库服务器执行一个启动操作。
这个过程包括启动一个数据库实例、数据库实例挂上数据库和打开数据库。
在服务器启动之后，数据库就可以被使用了。
相反，通过执行数据库服务器关闭操作，可以使一个数据库不可用。
服务器关闭是服务器的反过程：首先要关闭数据库，然后从实例卸载数据库，最后关闭实例。
在服务器关闭后，用户不能访问数据库，知道重新启动服务器才可以再次访问。
2．服务器连接
在一个Oracle实例启动并运行后，可以建立于服务器的连接来执行数据库工作。
在后台，数据库实例工作机制负责完成用户请求。
在同一时间，在保持数据库完整的同时，数据库实例自动地保护全部事务的工作。
Oracle数据库的进程结构
Oracle进程主要有两类：用户进程和服务器进程。
用户进程在用户方工作，它向服务器进程请求信息。
SQL*Plus、Oracle Forms、Report Builder都是用户进程的例子，是用户与数据库通信实现数据交换和访问的常用工具。
服务器进程则接受用户进程发出的请求，并根据请求与数据库通信，通过这些通信完成用户进程对数据库中数据的处理要求。
服务器端后台进程
每个Oracle数据库实例（即数据库服务器）包含一系列的服务器后台进程。
后台进程是一个执行指定系统功能的服务进程。
在一个Oracle数据库实例中最常见的服务器进程包括以下几种。
1.数据库写入进程
当修改一些数据库数据时，一个代表当前用户会话的工作的服务进程从数据文件中读取一个或多个数据块进入服务器的内存，然后Oracle在服务器的内存中做出用户所要求的更改。
最终，数据库写入进程（Database Writer,DBWR）将负责把内存中已被修改的数据块写入到数据库的文件中。
它是仅有的两种能够对构成Oracle
数据库的数据文件进行写入的进程之一。
在某些操作系统下，Oracle允许有多个数据库写入进程。
使用多个数据库写入进程主要是出于性能方面的考虑。
2.日志写入进程
日志写入进程（Log Writer,LGWR）是一个专门用于将重写项写入重做日志的进程。
重做日志是对数据库进行的所有事务的一个拷贝。
这样做的目的是使Oracle能够从不同的错误中恢复，因为重做日志中保存着所有事务的一份拷贝，所以Oracle没有必要再内存数据修改后马上就将这种修改反映到数据文件中。
这样做可以节省资源，提到系统的性能。
日志写入进程是惟一一个能够写重做日志的进程，同时也是Oracle 数据库中惟一一个能够读重做日志的进程。
3.归档进程
归档进程（ARCH）是一个可选进程。
重做事务日志以顺序的方式记录，填满一个日志后，就通过日志交换转向另一个可用的重做日志。
当数据库工作在ARCHIVELOG模式时，数据库会在日志交换时生成重做日志的拷贝，这样做的目的是当数据库又交换至这个重做日志时，这个用于恢复目的的文件内容有一个副本。
归档进程自动地在日志写入进程将事务日志文件填写重做项后备份这些事务日志文件。
如果一个数据库出现严重的错误，Oracle将使用数据库备份和归档事务日志来恢复数据库和提交全部事务。
4.检查点进程
检查点进程（CKPT）是一个可选进程。
在操作Oracle数据库时，常常会提出查找数据的请求。
系统从数据库中找出这些数据并将其放进一块内存区中，这样就可以在内存中操作这些数据。
有些用户常常修改这些数据，修改后的数据必须写回原来的数据文件里。
当重做日志交换时，将出现检查点进程。
在出现检查点进程时，Oracle 要把内存中已改动的数据块中的信息写回磁盘。
除此之外，Oracle还要将交换重做日志的情况通知控制文件。
这些任务都是由检查点进程来完成。
5.系统监控进程
系统监控进程（System Monitor,SMON）是在数据库系统启动时执行恢复工作的强制性进程，它负责执行许多内部操作，如定期合并表空间中文件数据的空闲区间等。
在并行服务器模式下（不同计算机中的Oracle数据库共享同一个磁盘组），SMON 还能恢复另一台计算机中失败的数据库。
6.进程监控进程
进程监控进程（Process Monitor,PMON）是用于恢复失败的数据库用户的强制性进程，它先获取失败用户的标识，释放该用户占有的所有数据库资源，然后回滚（rollback）中止的事务。
7.锁进程
锁进程（Lock,LCKn）是一个可选进程。
当用户正在并行服务器模式下运行Oracle数据库时，将发现多个锁进程。
在并行服务器模式下，这些锁有助于数据库通信。
8.恢复进程
只有数据库运行在Oracle分布式选项下才能看到这个可选进程。
在分布式事务中，分布在两个或更多地点的数据必须保持同步。
例如，在A和B城分布有同一数据的不同副本，当修改数据时，由于意外事故造成了A与B之间的联络中断，这时A（完成了修改工作）与B之间就出现了数据不一致的问题，此时要使用恢复进程（RECO）解决这一问题。
在恢复进程解决此问题之前，修改数据的事务均被标志为可疑。
9.调度进程
调度进程（Dispatcher，Dnnn）是一个可选后台进程，仅在使用多线程服务器时出现。
对每个在使用（D000，…….,Dnnn）的通信协议（如TCP/IP），至少要创建一个调度进程。
每个调度进程负责所连接的用户进程到可用服务器进程的路由请求，并把响应返回到适合的用户进程。
10.作业队列进程
作业队列进程（Job Queue Process,SNPn）利用了Oracle的快照技术。
这些进程不时被唤醒并对快照进行周期性更新。
DBA可以配置36个这样的进程。
如果不止一个这样的进程被产生，其刷新的快照可以被相关工作人员共享。
11.队列监控进程
队列监控进程（Queue Monitor Process,QMNn）在支持Oracle高级队列（Advanced Queuing,AQ）选件时起作用，该选件在Oracle中实现了消息队列系统的集成。
系统使用Java、PL/SQL或者Visual Basic来实现用AQ发送该功能的访问。
AQ提供了很多特性，包括队列中消息的优先级、排序，并且具有发送消息给本地或异地队列的能力。