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  • 非同义词之间冲突了叫聚集(堆积) 解释一下同义词:散列到统一地址的关键字称为同义词 二、小做两道题 1. 散列表中由于散列到同一个地址而引起的“堆积"现象,是由(B) A. 同义词之间发生冲突引起的 B. 非同义词...

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    一、概念解释

    二、小做两道题


    一、概念解释

    简单粗暴的讲就是

    • 同义词之间冲突了叫冲突
    • 非同义词之间冲突了叫聚集(堆积)

    解释一下同义词:散列到统一地址的关键字称为同义词


    二、小做两道题

    1. 散列表中由于散列到同一个地址而引起的“堆积"现象,是由(B)
    A. 同义词之间发生冲突引起的
    B. 非同义词之间发生冲突引起的
    C. 同义词之间或非同义词之间发生冲突引起的
    D. 散列表"溢出"引起的


    【判断】再哈希法不易产生聚集(

     解析:再哈希法是只要遇到冲突,就再次计算哈希地址,直到不冲突为止。根本就没有给堆积机会去和非同义词碰撞


    【判断】 链地址法会导致严重的聚集(

    解析:链地址法根本就不会有二次探测,所有同义词都放到一个链上了,那也不叫冲突啊。所以链地址法没有聚集现象

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  • 聚集(clustered)索引,也聚簇索引 定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。 注:第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址,后面三列才是我们...

    一、聚集索引

    定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的 逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。

    : 1、由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同,所以也就只能建立一个聚集索引了。

            2、从下图可以看出聚集索引的好处了,索引的 叶子节点就是对应的数据节点,可以直接获取到对应的全部列的数据,而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询,后面会详细讲。因此在查询方面聚集索引的速度往往会更占优势。

            3、如果不创建索引,系统会自动创建一个隐含列作为表的聚集索引。

            4、SQL Sever默认主键为聚集索引,也可以指定为非聚集索引,而MySQL里主键就是聚集索引

     

    二、非聚集索引

    定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。

    : 1、其实按照定义,除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引,只是人们想细分一下非聚集索引,分成普通索引,唯一索引,全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西,那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典,他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。

            2、非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询,而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列,那么他还要进行第二次的查询,查询节点上对应的数据行的数据。

            3、使用以下语句进行查询,不需要进行二次查询,直接就可以从非聚集索引的节点里面就可以获取到查询列的数据。

    select id, username from t1 where username = '小明' 
    select username from t1 where username = '小明'
    

            4、但是使用以下语句进行查询,就需要二次的查询去获取原数据行的score:

    select username, score from t1 where username = '小明'
    

            5、可以看的出二次查询所花费的查询开销占比很大,达到50%。

            6、聚集索引与非聚集索引区别原理图如下(如果有看不懂可以在评论区留言)

    三、根本区别

    1、区别:数据行的物理顺序与表的某个列值的逻辑顺序是否一致。

    2、使用示例证明:

    第一步:创建表和插入相关测试数据

    create database IndexDemo 
    go 
    use IndexDemo 
    go 
    create table ABC 
    ( 
    A int not null, 
    B char(10), 
    C varchar(10) 
    ) 
    go 
    insert into ABC select 1,'B','C' 
    union select 5,'B','C' 
    union select 7,'B','C' 
    union select 9,'B','C' 
    go select * from abc
    

    第二步:插入一条数据

    insert into abc values('6','B','C')
    

    第三步:创建聚集索引(注意:排列变成有序

    create clustered index CLU_ABC on abc(A) 
    

    第四步:删除聚集索引(注意:排列变成无序

    drop index abc.CLU_ABC
    

    第五步:非聚集索引,添加新的记录,查看表顺序,如图四,并没有影响表的顺序

    create nonclustered index NONCLU_ABC on abc(A)
    insert into abc values('4','B','C') 
    

    备注:这是小编第一次这么认真的去写一篇博客,很多地方都是参考其他博主的文章,取其精华,去其糟粕,如有侵权请及时联系小编

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  • 我们知道,聚集函数也列函数,它们都是基于整列数据进行计算的,而where子句则是对数据行进行过滤的,在筛选过程中依赖“基于已经筛选完毕的数据得出的计算结果”是一种悖论,这是行不通的。更简单地说,因为聚集...

          这是一个很有意思的问题,仔细地想一下其实很有道理。我们知道,聚集函数也叫列函数,它们都是基于整列数据进行计算的,而where子句则是对数据行进行过滤的,在筛选过程中依赖“基于已经筛选完毕的数据得出的计算结果”是一种悖论,这是行不通的。更简单地说,因为聚集函数要对全列数据时行计算,因而使用它的前提是:结果集已经确定!而where子句还处于“确定”结果集的过程中,因而不能使用聚集函数。与where子句不能出现聚集函数正相反的是,我们几乎看不到不使用聚集函数的having子句。为什么?因为在水平方向上根据外部指定条件的筛选(也就是对行的筛选),where子句可以独立完成,剩下的往往都是需要根据结果集自身的统计数据进一步筛选了,这时,几乎都需要通过having子句配合聚集函数来完成。

          另外,对于having子句再多说一点:没有使用group by而直接使用having子句的例子是不太多见,因为如果没有group by,那么整个结果集就是一个分组,但是这种例子也不是没有,比如当我们需要对“现有的”整个结果集进行“二次筛选”时,就会直接使用having子句了。例如:

    查询一个Forum最新的Post的SQL为:

    select p.* from Forum f left join Thread t on f.id = t.forumId left join Post p on t.id = p.threadId where f.id = 2 having max(p.creationTime);
    

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  • 聚集函数为什么不能放在where后面

    千次阅读 2019-06-03 10:31:37
    我们说 聚集函数也列函数, 是对整个列进行帅选,统计 ,计算机,我们这里强调整个列 是对该列的确定性, 聚合函数实现的初衷:就是基于完整的所有数据 where 语句 是在结果集确定之后进行筛选,是一种过程...

    我们说 聚集函数也叫列函数,

    是对整个列进行帅选,统计 ,计算机,我们这里强调整个列

     

    是对该列的确定性,

    聚合函数实现的初衷:就是基于完整的所有数据
    
    where 语句 是在结果集确定之后进行筛选,是一种过程中的数据帅选,
    
    所以 这与聚合函数的设计初衷是违背的。

     

    展开全文
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什么叫聚集