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  • 2010-03-11 10:50:43
    [quote]
    ...
    ext2文件系统采用的索引节点(inode):
    索引节点采用了多重索引结构,主要体现在直接指针和3个间接指针。直接指针包含12个直接指针块,它们直接指向包含文件数据的数据块,紧接在后面的3个间接指针是为了适应文件的大小变化而设计的。
    ...
    [/quote]
    根据[url]http://linux.chinaunix.net/techdoc/beginner/2007/12/06/973887.shtml[/url]的讲解,我制作了一张图片,更直观的描述一下索引结构怎样决定了单个文件的存储大小:
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  • 作者:前Google工程师,5万人订阅《数据结构和算法之美》专栏作者。 希望通过我加速你的技术、职场进步。 到目前为止,我的公众号里的读者,都是我的专栏《数据结构和算法之美》的订阅者。所以,今天要讲的内容,跟...

    关注我的微信公众号:小争哥,获取更多、更新的技术、非技术分享。
    作者:前Google工程师,5万人订阅《数据结构和算法之美》专栏作者。
    希望通过我加速你的技术、职场进步。

    到目前为止,我的公众号里的读者,都是我的专栏《数据结构和算法之美》的订阅者。所以,今天要讲的内容,跟专栏里的某个知识点有关。

    我在专栏里面,有讲到,链表经常和散列表在一块使用,还讲到Redis中的有序集合,是通过散列表和跳表,两种数据结构来实现的。(详细内容请参看《数据结构和算法专栏》的第20讲)。

    关于这两个问题,有小伙伴有一些疑问,搞不清楚两个不同的数据结构,是如何配合工作的?我这里就小伙伴们的疑问,抽象成一些共性的话题,来讲一下,什么是"多重索引结构"?

    什么是索引?

    索引这个话题,我们专栏的第50讲中有讲到。简单点讲,在海量数据中,查找某个数据的时候,索引作为一个辅助结构,可以起到快速定位到数据的作用。

    索引可以说无处不在,在很多系统设计中,都有用到。比如MySQL中的B+树索引,搜索引擎中的倒排索引、Redis中用Key构建的散列表索引。

    什么是多重索引?

    所谓多重索引,就是指,对同一个数据集合(或者说是对象集合),我们对其构建多个不同的索引。你可能会说,一个索引不就足够定位数据了吗?为什么还要多重索引呢?

    首先,我们要明确一个知识点。有了这个知识点,这个问题你就好理解。

    我们这里所说的“数据”,以及数据结构和算法之美专栏中提到的“数据”,并不是简单的1、2、3...这样的数字。而是一个包含很多字段的对象(Object),举个例子,比如下面表示学生的Student对象:

     Class Student {
       public String ID; // 学号
       public int score; // 成绩,假设成绩不包含小数点
    } 
    复制代码

    在真实的软件开发中,我们是拿对象的“key”,来构建数据结构。key之外的数据,我们叫做卫星数据,这部分数据不参与构建数据结构。怎么理解这句话呢?

    还是拿刚刚学生对象这个例子来讲解。如果我们的需求是,通过学号,能快速的查找某个学生的信息(比如成绩)。那我们就把“ID”作为key,构建散列表。构建成的散列表结构如下所示:

    从图中,你可以看出,散列表实际上只是一个索引结构,真实的数据(学生对象)并没有保存在散列表中,散列表通过一个指针(也就是学生对象的内存地址),来查找到对象。

    现在,如果我们的需求变了,不但需要通过学号来快速的查找学生的信息(比如成绩),还需要通过成绩区间(比如查询大于60分小于70分的有哪些同学),快速的查找学生信息列表(比如学生的学号),那又该怎么办呢?

    显然,基于学号构建的散列表,这样一个索引,是无法实现两种快速查找需求的。怎么办呢?我想,你应该已经能想到解决办法了吧,那就是,我们可以再把score作为key,再构建一个索引。

    跳表这种数据结构,我们在专栏里有讲过,我们可以基于学生信息中的成绩字段,构建成跳表这种索引结构。你如果忘记了,可以去再去回顾一下那节课的内容。

    现在,基于ID和Score,我们构建了两个索引(多重索引),就如下图所示,通过散列表,我们可以快速的通过学号定位学生对象,通过跳表,我们可以快速的查找,属于某个成绩区间的学生有哪些。

    这里本该添加一张图的,我手画了一下,发现太乱了,没法看,抽空找个绘图软件来画。 不过,这里,我需要强调一点,也是很多小伙伴,有疑惑的地方。数据(学生对象)在内存中,永远只有一份的,索引中存储的是这些数据的内存地址(表现在代码中就是指针或者引用)。

    转载于:https://juejin.im/post/5c88acaaf265da2d8e71270e

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  • 接触Linux也有一段时间了,不过这几天在编译开源程序时,才发现自己对linux文件系统的目录结构了解的不够透彻,很多重要目录都说不清楚是用来干嘛的,于是在网上百度了一下这方面的介绍,根据自己的使用习惯,整理...

    Linux文件系统的目录结构

    转自http://linux.ccidnet.com/art/302/20070315/1037337_1.html

    一、前 言

    ?

    接触Linux也有一段时间了,不过这几天在编译开源程序时,才发现自己对linux文

    件系统的目录结构了解的不够透彻,很多重要目录都说不清楚是用来干嘛的,于是在网上百度了一下这方面的介绍,根据自己的使用习惯,整理出来一篇关于

    Linux文件系统的目录结构的文章,和大家一起分享。

    ?

    文章对Linux下所有目录一一说明,对比较重要的目录加以重点解说,以帮助初学者熟练掌握Linux的目录结构。同时文章最后附录了一份Linux目录结构的简明手册,以便大家查阅。

    ?

    二、目 录

    ?

    1、什么是文件系统

    2、文件系统的类型

    3、目录结构的详细解读

    4、一些重要子目录的解读

    5、附录:目录结构的简明查阅手册

    ?

    三、正 文

    ?

    我想,不光是我,对于每一个Linux学习者来说,了解Linux文件系统的目录结构,是学好Linux的至关重要的一步。下面大家跟飘扬一起来学习吧………….

    ?

    1、什么是文件系统

    ?

    当您使用Linux的时候,如果您通过ls –l /

    就会发现,在/下包涵很多的目录,比如etc、usr、var、bin ... ...

    等目录,而在这些目录中,我们进去看看,发现也有很多的目录或文件。文件系统在Linux下看上去就象树形结构,所以我们可以把文件系统的结构形象的称为

    树形结构。

    linux文件系统的最顶端是/,我们称/为Linux的root,也就是 Linux操作系统的文件系统。Linux的文件系统的入口就是/,所有的目录、文件、设备都在/之下,/就是Linux文件系统的组织者,也是最上级的领导者。

    ?

    2、文件系统的类型

    ?

    LINUX有四种基本文件系统类型:普通文件、目录文件、连接文件和特殊文件,可用file命令来识别。

    ?

    普通文件:如文本文件、C语言元代码、SHELL脚本、二进制的可执行文件等,可用cat、less、more、vi、emacs来察看内容,用mv来改名。

    ?

    目录文件:包括文件名、子目录名及其指针。它是LINUX储存文件名的唯一地方,可用ls列出目录文件。

    ?

    连接文件:是指向同一索引节点的那些目录条目。用ls来查看是,连接文件的标志用l开头,而文件面后以"->"指向所连接的文件。

    ?

    特殊文件:LINUX的一些设备如磁盘、终端、打印机等都在文件系统中表示出来,则一类文件就是特殊文件,常放在/dev目录内。例如,软驱A称为/dev/fd0。LINUX无C:的概念,而是用/dev/had来自第一硬盘。

    ?

    3、目录结构的详细解说

    ?

    文件系统的组织结构分析,我们能分析什么呢?也就是当我们列/目录时,所看到的

    /usr、/etc ... ... /var

    等目录是做什么用的,这些目录是不是有些特定的用途。无论哪个哪个版本的Linux系统,都有这些目录,这些目录应该是标准的。当然各个Linux发行版

    本也会存在一些小小的差异,但总体来说,大体还是差不多。

    言归正传,下面飘扬将讲到本文最核心的部分:linux文件系统的目录结构。

    ?

    / bLinux文件系统的入口,也是处于最高一级的目录;

    /bin 系统所需要的那些命令位于此目录,比如 ls、cp、mkdir等命令;功能和/usr/bin类似,这个目录中的文件都是可执行的、普通用户都可以使用的命令。作为基础系统所需要的最基础的命令就是放在这里。

    /boot Linux的内核及引导系统程序所需要的文件目录,比如 vmlinuz initrd.img 文件都位于这个目录中。在一般情况下,GRUB或LILO系统引导管理器也位于这个目录;

    /dev 设备文件存储目录,比如声卡、磁盘... ...

    /etc 系统配置文件的所在地,一些服务器的配置文件也在这里;比如用户帐号及密码配置文件;

    /home 普通用户家目录默认存放目录;

    /lib 库文件存放目录

    /lost+found

    在ext2或ext3文件系统中,当系统意外崩溃或机器意外关机,而产生一些文件碎片放在这里。当系统启动的过程中fsck工具会检查这里,并修复已经损

    坏的文件系统。 有时系统发生问题,有很多的文件被移到这个目录中,可能会用手工的方式来修复,或移到文件到原来的位置上。

    /mnt

    这个目录一般是用于存放挂载储存设备的挂载目录的,比如有cdrom

    等目录。可以参看/etc/fstab的定义。有时我们可以把让系统开机自动挂载文件系统,把挂载点放在这里也是可以的。主要看/etc/fstab中怎

    么定义了;比如光驱可以挂载到/mnt/cdrom 。

    /opt

    表示的是可选择的意思,有些软件包也会被安装在这里,也就是自定义软件包,比如在Fedora Core

    5.0中,OpenOffice就是安装在这里。有些我们自己编译的软件包,就可以安装在这个目录中;通过源码包安装的软件,可以通过

    ./configure --prefix=/opt/目录 。

    /proc 操作系统

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  • 分层/多级索引是非常令人兴奋的,因为它为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门,特别是对于处理高维数据。实际上,它使您能够在较低维的数据结构...一、创建多重索引(分层索引)对象 多索引对象是标准索引对象的

    分层/多级索引是非常令人兴奋的,因为它为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门,特别是对于处理高维数据。实际上,它使您能够在较低维的数据结构(如Series (1d)和DataFrame (2d))中存储和操作具有任意维数的数据。
    在本节中,我们将展示“分层”索引的确切含义,以及它如何与上面和前面几节中描述的所有panda索引功能集成。稍后,在讨论对数据进行分组、旋转和重塑时,我们将展示一些重要的应用程序,以说明它如何帮助结构化数据以便进行分析。

    一、创建多重索引(分层索引)对象

    多索引对象是标准索引对象的层次模拟对象,标准索引对象通常在pandas对象中存储axis标签。您可以将MultiIndex看作元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、交叉迭代集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建多索引。当向索引构造函数传递一组元组时,它将尝试返回一个多索引。下面的示例演示了初始化多索引的不同方法。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],\
      ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
      
    tuples = list(zip(*arrays))
    tuples
    '''
    [('bar', 'one'),
     ('bar', 'two'),
     ('baz', 'one'),
     ('baz', 'two'),
     ('foo', 'one'),
     ('foo', 'two'),
     ('qux', 'one'),
     ('qux', 'two')]
     '''
     index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
     '''
     MultiIndex([('bar', 'one'),
                ('bar', 'two'),
                ('baz', 'one'),
                ('baz', 'two'),
                ('foo', 'one'),
                ('foo', 'two'),
                ('qux', 'one'),
                ('qux', 'two')],
               names=['first', 'second'])
    '''
    s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
    s
    '''
    first  second
    bar    one       0.606254
           two      -1.193545
    baz    one       1.226008
           two       0.486978
    foo    one       1.469800
           two       0.338351
    qux    one      -0.892168
           two      -0.650476
    dtype: float64
    '''
    

    当你想要两个迭代中的每一对元素时,使用MultiIndex.from_product()方法会更容易:
    这种貌似是最简单的哇,记住pd.MultiIndex.from_product

    iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']]
    pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
    '''
    MultiIndex([('bar', 'one'),
                ('bar', 'two'),
                ('baz', 'one'),
                ('baz', 'two'),
                ('foo', 'one'),
                ('foo', 'two'),
                ('qux', 'one'),
                ('qux', 'two')],
               names=['first', 'second'])
    '''
    

    您还可以使用MultiIndex.from_frame()方法直接从一个DataFrame构造一个多索引。这是MultiIndex.to_frame()的补充方法。
    *作者感觉这种是最麻烦的,不过挺检验对多维数组的掌握,建议手打一下 *

    df = pd.DataFrame([['bar', 'one'], ['bar', 'two'],['baz', 'one'],['baz', 'two'], ['foo', 'one'], ['foo', 'two'], ['qux', 'one'],['qux', 'two']], columns=['first', 'second'])
    pd.MultiIndex.from_frame(df)
    '''
    MultiIndex([('bar', 'one'),
                ('bar', 'two'),
                ('baz', 'one'),
                ('baz', 'two'),
                ('foo', 'one'),
                ('foo', 'two'),
                ('qux', 'one'),
                ('qux', 'two')],
               names=['first', 'second'])
    '''
    

    为了方便,你可以直接将数组列表传递到Series或DataFrame来自动构造一个多索引:

    arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
    		  np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]
    arrays
    '''
    [array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
           dtype='<U3'),
     array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'],
           dtype='<U3')]
    '''
    s = pd.Series(np.random.randn(8), index=arrays) # 创建耽搁Series试试
    s
    '''
    bar  one    0.042885
         two    1.075552
    baz  one   -0.437966
         two    0.624236
    foo  one    0.101495
         two    0.639600
    qux  one   -0.260703
         two   -0.881295
    dtype: float64
    '''
    
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,4), index=arrays)
    df
    '''
                    0         1         2         3
    bar one -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
        two -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988
    baz one  0.404705  0.577046 -1.715002 -1.039268
        two -0.370647 -1.157892 -1.344312  0.844885
    foo one  1.075770 -0.109050  1.643563 -1.469388
        two  0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.968914
    qux one -1.294524  0.413738  0.276662 -0.472035
        two -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.923061
    '''
    
    

    所有的多索引构造函数都接受一个names参数,该参数存储级别本身的字符串名称。如果没有提供姓名,则不会分配:

    df.index.names
    '''
    FrozenList([None, None])
    '''
    

    这个索引可以返回pandas对象的任何轴,索引的级别由您决定:

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,8),index=['A', 'B', 'C'], coolums=index)
    df
    '''
    first        bar                 baz                 foo                 qux          
    second       one       two       one       two       one       two       one       two
    A       0.895717  0.805244 -1.206412  2.565646  1.431256  1.340309 -1.170299 -0.226169
    B       0.410835  0.813850  0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678  1.130127 -1.436737
    C      -1.413681  1.607920  1.024180  0.569605  0.875906 -2.211372  0.974466 -2.006747
    
    '''
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,6), index=index[:6], columns=index[:6])
    df
    '''
    first              bar                 baz                 foo          
    second             one       two       one       two       one       two
    first second                                                            
    bar   one    -0.410001 -0.078638  0.545952 -1.219217 -1.226825  0.769804
          two    -1.281247 -0.727707 -0.121306 -0.097883  0.695775  0.341734
    baz   one     0.959726 -1.110336 -0.619976  0.149748 -0.732339  0.687738
          two     0.176444  0.403310 -0.154951  0.301624 -2.179861 -1.369849
    foo   one    -0.954208  1.462696 -1.743161 -0.826591 -0.345352  1.314232
          two     0.690579  0.995761  2.396780  0.014871  3.357427 -0.317441
    '''
    

    我们已经“分散”了更高级别的索引,以使控制台输出对你来说更容易一些。注意索引的显示方式可以通过pandas.set_options()中的multi_sparse选项来控制:
    元组是标签的必备之选

    pd.Series(np.random.randn(8), index=tuples)
    '''
    (bar, one)    0.146193
    (bar, two)    0.011110
    (baz, one)    0.698768
    (baz, two)    0.277018
    (foo, one)   -0.014839
    (foo, two)   -0.348363
    (qux, one)    0.680304
    (qux, two)    0.299718
    dtype: float64
    '''
    
    

    多索引很重要的原因是,它允许您执行分组、选择和重塑操作,我们将在下面和文档的后续部分中描述这些操作。正如您将在后面几节中看到的,您会发现自己使用分层索引的数据,而无需自己显式地创建多索引。但是,当从文件加载数据时,您可能希望在准备数据集时生成自己的多索引。

    #########################################################
    写在最后:
    自己和朋友成立了一个工作室——图灵数据科学工作室(VX:DataUpward)
    一是想和大家交个朋友
    二是想帮助朋友们跳过我们遇到的坑,尽快找到解决办法。

    ======================================================
    工作室的运行也需要付出各种成本,“活下去”是我们的当务之急,如果大家有 :

    • 数据分析(报告);
    • 商业数据调研;
    • 数据可视化展示;
    • 数据爬虫;
    • -数据模型开发;
    • 机器学习算法挖掘

    • 也欢迎和我们工作室开展合作~
      在这里插入图片描述
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    万次阅读 2010-05-25 16:18:00
    索引文件 为了提高文件的检索效率,可以采用索引方法组织文件。采用索引这种结构,逻辑上连续的文件可以存放在若干不连续的物理块中,但对于每个文件,在存储介质中除存储文件本身外,还...索引结构如图5.21所示。 
  • 数据结构索引文件

    千次阅读 2022-04-21 15:46:54
    除了文件本身(称做数据区)之外,另建立一张指示逻辑记录和物理记录之间一一对应关系的表——索引表。这类包括文件数据区和索引表两大部分的文件称做索引文件。 图1所示为两个索引表的例子。索引表中的每一项称做索引...
  • 文件系统

    2018-11-14 15:47:36
    文章目录文件的分类文件的逻辑结构存储介质与物理块典型的存储介质物理块磁盘访问文件控制块(FCB)文件目录文件的物理结构连续结构链接结构索引结构多级索引结构(综合模式)文件目录检索目录项分解法磁盘调度算法...
  • 设文件索引结点中有7个地址项,其中4个地址项是直接地址索引,2个地址项是一级间接地址索引,1个地址项是二级间接地址索引,每个地址项大小为4B,若磁盘索引块和磁盘数据块大小均为256B,则可表示的单个文件最大长度...
  • 3.文件系统采用多重索引结构搜索文件内容的计算 一次间接二次间接 4.理解文件控制块(目录项) 5.多级目录的优势 文件系统的功能是什么?(详细说明 1.文件管理 2.目录管理 3.文件存储空间管理 4....
  • 操作系统期末复习重点

    千次阅读 多人点赞 2021-07-01 14:45:34
    多级索引组织方式(P276~P277) 例题:文件系统采用多重索引结构搜索文件内容。设块长为1KB,每个块号长4字节,如果不考虑逻辑块号在物理块中所占的位置,分别计算二级索引和三级索引时可寻址的文件最大长度。 答:...
  • 索引结构

    2017-04-10 15:25:39
    索引结构指一个文件的信息存放在若干不连续的物理块中,系统为每个文件建立一个专用的数据结构——索引表,并将这些块的块号存放在索引表中。 优点是保留了链接结构的优点,同时解决了其缺点,即能顺序存取,又...
  • 【操作系统】多级索引、混合索引例题

    万次阅读 多人点赞 2020-08-22 16:21:28
    文件系统采用多重结构搜索文件内容。设块长为512B,每个块号占3B,如果不考虑逻辑块号在物理块中所占的位置,分别求二级索引和三级索引时可寻址的文件最大长度。 设块长为512B,每个块号占3B,一个物理块可放:512/3...
  • 文件目录结构:单级、两级、多级(树形)和无环图目录结构 与文件管理系统和文件集合相关联的是文件目录,它包含有关文件的信息,包括属性、 位置和所有权等,这些信息主要是由操作系统进行管理。首先我们来看目录...
  • 一:线性索引索引表】 就是将索引项集合组织为线性结构,也称为索引表 二:稠密索引 三:分块索引 四:倒排索引 ...
  • 索引定义:索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 为什么需要索引,mysql表中的数据,都是存储在磁盘中,而且不是不规律的,对磁盘的I/O操作是很消耗性能的、数据不规律的原因,例如:表中第一次新增了一条...
  • 某文件系统用多级索引结构,若磁盘块的大小为512字节,每个块号需占3字节,那么根索引采用一级索引时的文件最大长度为(B)K字节;采用二级索引时的文件最大长度为(C)K字节。 (1)A.85 B. 170 C.512 D.1024 ...
  • 有意思的是,数据透视表创建的数据是Dataframe,但是值得注意的是,因为我们的行列标签是多重的,因此数据透视表是个多维数据;类型,我们可以试着用引用其中一个数据看看。 我们查找索引位置是(0,0)的...
  • 多重邻接表数组元素结构是:数据、包含 当前索引对应顶点 的第一条边引用。 多重邻接表链表的元素结构是:边的起点、包含当前边的起点的另一条边的引用、边的终点、包含当前边终点的另一条边的...
  • 物理结构(储存结构)主要类型是?目前是最常用的四类数据库是:关系型数据库,是按链表或是顺序结果进行存储的.树型数据库,是按树型结构进行存储的.网状数据库,是按图结构进行存储的对象数据库,是按顺序结构或是链表结构...
  • 磁盘索引练习题

    千次阅读 2020-05-09 17:26:14
    设文件索引节点中有8个地址项,每个地址项大小为4字节,其中5个地址项为直接地址索引,2个地址项是一级间接地址索引,1个地址项是二级间接地址索引,磁盘索引块和磁盘数据块大小均为lKB字节。若要访问文件的逻辑块...
  • 下列关于文件索引结构的叙述中,哪些是正确的? 正确答案: A B C 你的答案: B C (错误) 系统为每个文件建立一张索引表 采用索引结构会引入存储开销 从文件控制块中可以找到索引表或索引表的...
  • 3、Linux中的ext2文件的____ 为改进的多重索引结构。在ext2的索引节点结构中,定义了15个指针的索引表,其中前 12个指针用作____ ,后3个分别用作____、____ 、____ 。若某文件的索引表已经在...

空空如也

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多重索引结构