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  • 数据库——索引

    2020-05-02 15:42:26
    索引数据结构 B+树 哈希索引 常见索引 聚集索引(主索引): 按照每张表的主键构造B+树 叶节点为数据页 每个数据页通过双向链表进行链接 对于主键的排序查找和范围查找速度很快 非聚集索引(辅助索引):...

    索引数据结构

    B+树

    哈希索引

     

    常见索引

    • 聚集索引(主索引):

    按照每张表的主键构造B+树

    叶节点为数据页

    每个数据页通过双向链表进行链接

    对于主键的排序查找和范围查找速度很快

    • 非聚集索引(辅助索引):叶节点只能获得主键索引的主键,通过主键的聚集索引再获得行记录

     

    稠密索引:每个搜索码值都有一个索引项

    稀疏索引:通常只为一个块中第一个记录建立索引

    多级索引

    查询语句从索引中就能够取得条件:select字段包含在索引字段中;where条件不能有like操作

     

     

    B+树与B树

    B+

    高度通常为2-3层

    索引可以索引整个列数据,也可以只索引一个列开头部分数据

    叶节点指向文件记录

     

    B

    搜索码只出现一次

    非叶节点为每个搜索码增加一个指针指向文件记录或者对应的桶

     

    • B树与B+树比较:

    B树非叶节点存储的搜索码少,更深。某些搜索码查询比B+树快,另一些更慢

    B树删除更加复杂

    B树略微有空间优势

     

    • MySQL索引问题:

    对于索引的添加或者删除,先创建临时表

    把数据导入临时表,删除原表,再把临时表重命名为原表

    耗时

    • InnoDB支持快速索引创建方法:

    只限定于辅助索引

    创建时,对表加上S锁(只读)

    删除,将空间标记可用并删除内部视图上对于索引的定义

    • cardinality:表示索引中唯一值的数目的估计值,优化器根据该值判断是否使用索引

     

    索引使用

    当访问高选择性(可取值范围广,几乎没有重复)字段并从表中取出很少一部分行时,对该字段添加B+树索引很有必要

    • 预读取技术:通过一次IO请求将多个页预读取到缓冲池中

                         随机预读取(差):当一个区中13个页也在缓冲区中,并且页频繁访问,则将这个区中剩余页预读到缓冲区

                        线性预读取:如果一个区中的24个页都被顺序访问了,则读取下一个区所有的页

    辅助索引的优化:InnoDB存储引擎会先判断是否能从叶节点得到所需数据

    联合索引:可以对第二个键值进行排序

     

     

    哈希索引

    冲突机制:链表法

    哈希函数:将关键字转换成自然数,然后通过除法散列方式实现

     

    静态散列:桶数量固定

                      桶溢出解决:

                                闭地址散列结构:为桶增加溢出桶组成的溢出链

                                开地址散列结构:1.当桶满了之后,插入到初始桶集合的其他桶中;

                                                             2.计算更多散列函数

    • 动态散列:

          可扩展散列:

                多个桶可共享存储块

                几个连续的表项可能指向同一个桶

                将散列函数的值转化为N个二进制位,用前i位表示桶数目,i随着记录数量动态变化

                      桶满了需要分裂时:

                            当桶地址表只有一个项,需要增加桶地址表大小,此时,i加1

                            当桶地址表中有多个项指向桶,则分配新桶

          多哈希表:

                多个哈希表共享一个散列函数,相当于一个值对应多个目录项

          线性散列:各个桶轮流进行分裂,当一轮分裂完成之后,进入下一轮分裂

     

    • 散列索引和顺序索引比较:

    当查询某个确定值时,散列索引更优

    当进行范围查询时,顺序索引更优

     

     

    位图索引

    由关系r上属性A的每个值建立的位图构成

    对于一个值v,记录i如果取值为v,则位图中第i位位1,否则为0

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  • 【操作系统/OS笔记20】打开文件、文件数据块分配、空闲空间管理、多磁盘管理(RAID)、磁盘调度算法概述 本次笔记内容: ...索引分配方法三扩展:大文件多级索引块空闲空间管理多磁盘管理-RAID(Red

    【操作系统/OS笔记20】打开文件、文件数据块分配、空闲空间管理、多磁盘管理(RAID)、磁盘调度算法概述

    本次笔记内容:
    12.12 打开文件的数据结构
    12.13 文件的分配
    12.14 空闲空间列表
    12.15 多磁盘管理



    ### 打开文件 #### 何谓“打开文件” 打开文件描述:
    • 每个被打开的文件一个;
    • 文件状态信息;
    • 目录项、当前文件指针、文件操作设置等。

    文件被打开后,放入打开文件表中。

    打开文件表:

    • 一个进程一个;
    • 一个系统级的;
    • 每个卷控制块也会保存一个列表;
    • 所以如果有文件被打开将不能被卸载。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjgxNTYwOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    如上图,可能两个进程同时打开一个文件,用文件打开表可以管理。

    打开文件的锁的保护机制

    • 一些操作系统和文件系统提供该功能;
    • 调节对文件的访问;
    • 强制和劝告:
      • 强制:根据锁保持情况和需求拒绝访问;
      • 劝告:进程可以查找锁的状态来决定怎么做。

    文件分配

    比如,如果要写文件,文件增大,空间如何分配?

    大多数文件很小:

    • 需要对小文件提供强力的支持;
    • 块空间不能太大。

    一些文件非常大:

    • 必须支持大文件(64-bit 文件偏移);
    • 大文件访问需要相当高效。

    如何为一个文件分配数据块

    分配方式:

    • 连续分配;
    • 链式分配;
    • 索引分配。

    指标:

    • 高效:如存储利用(外部碎片);
    • 表现:如访问速度。
    方法一:连续分配

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    如上图,文件头指针会指定起始块位置和文件长度。

    产生问题:如果A文件在B文件前,A增长了,则B需要后移。

    对于CD-ROM来说,是一种好的分配方法。因其高效性、只读性。

    方法二:链式分配

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    如上图,链式存储很灵活,如果增大,则只需将尾指针后移。

    但是问题是,访问必须是串行访问**(假设访问链中第二个数据块,必须先找到第一个)**。并且,不可靠,如果丢失一个,链就断了。

    方法三:索引分配

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    如上图,专门设置一个索引数据块,一般放在文件头里。文件大小变化时,大量的修改只需要在索引块中。

    但是,如果文件本身很小,索引数据块冗余严重;如果文件本身很大,一个索引数据块不够装。

    方法三扩展:大文件多级索引块

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    如上图,可以采用链式(线性扩展,不可靠、不推荐)或多级索引块(分层方式,推荐)对大文件数据块索引信息进行保存。

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    如上图,在早期Linux里,采用多级索引块方式。小文件直接放在一级索引块里,保证小文件不需要经过多级索引就可以访问。

    空闲空间管理

    空闲磁盘块,如何被文件系统组织?如何表示?

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    如上图,用位图代表空闲数据库。1代表磁盘扇区已经被使用。但是要定期扫描空间块,因为如果掉电,磁盘是否空闲的信息可能对不上。

    如上图中,对于160GB的磁盘,一个数据库40MB,则内存中需要5MB的位图信息。

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    如上图,如果刚刚将bit[i]=1时突然掉电,则尽管误认为数据库i被写入了,但是没有丢失信息。如果先写信息,再将bit[i]赋为1,则有可能丢失信息。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjgxNTYwOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    如上图,有些文件系统使用链式列表或分组列表表示空闲块。

    多磁盘管理-RAID(Redundant Arrays of Independent Drives)

    前置知识:

    • 磁盘读取中,最慢的是磁头的横向移动;
    • 文件系统是分区的、分卷的。
      在RAID提出之前,磁盘经常坏。有没有可能通过并行、冗余(多个磁盘存一个内容)提高可靠性?

    因此提高RAID(冗余磁盘阵列)。

    RAID从RAID0发展到了RAID5、6…数字指磁盘阵列组织方式。

    RAID分为软RAID和硬RAID。软RAID是在磁盘之上进行抽象,硬RAID是在芯片层面做处理,操作系统所见到的是一个被映射出的大磁盘。

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    如上图,RAID0中,把一个数据分成三部分存在三个硬盘上,进行并行读取,时间变为三分之一。

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    如上图,RAID1中,硬盘起到一个镜像作用。两个磁盘写一个内容。

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    如上图,RIAD4中,既能提升效率又能保证可靠性。Disk1-4中,某一个出现故障,可以通过Parity Disk进行奇偶校验。

    但是,由此,Parity Disk的开销会比其他Disk大很多。

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    如上图,RAID5中,每个Disk都具有校验能力。则每个Disk开销差不多。RAID5是RAID4的升级。但是RAID4、RAID5只能纠正一个磁盘出错的情况(两个及以上不行)。

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    如上图,RAID0和RAID1可以分层或嵌套,来获得更多特性。RAID相关的技术还有很多。

    磁盘调度

    在OS层面,重新组织I/O顺序,来有效减少访问的开销。

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    如上图,机械运动相比电路很慢,因此优化机械动作,很重要。

    磁盘的性能

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    如上图,对于读或者写的表示,寻道时间+旋转延迟=磁盘访问时间。

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    如上图是访问时间的计算公式。

    • 寻道时间是性能上区别的原因;
    • 对单个磁盘,会有一个I/O请求数目;
    • 如果请求是随机的,那么会表现得很差。

    磁盘调度方法

    先进先出
    • 按顺序处理请求;
    • 公平对待所用进程;
    • 在有很多进程的情况下,接近随机调度的性能。

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    如上图,这种方法随机性很大,磁盘指针来回地条,移动距离很长,开销很大。

    最短服务优先

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjgxNTYwOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    如上图,动态情况下规划,下次访问时与现在磁头最近的位置。

    但是,原处的区域可能只需得不到服务,出现“饥饿”现象。

    扫描算法(SCAN,电梯算法)

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    如上图,移到一头,再回来。

    C-SCAN方法

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    如上图,限制磁臂只能向一个方向移动。只能从高到低访问。

    C-LOOK

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    到达最后一个请求处反转,而非最高点。

    其他算法

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    如上图,还有许多算法,比如N-Step-SCAN。

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    如上图,FSCAN是对N-step-SCAN的简化,将N=2。

    对于真实系统来讲,可能需要更复杂算法,或不需要设计算法,因为:

    • 硬盘本身在变化;
    • 已经有SSD硬盘;
    • 硬盘已经高性能、智能化,软件方面可能作用不显著。
    展开全文
  • Pj—指针,指向索引块或数据块数据块中记录的指针 一个节点就是一个索引块,包含有n-1个索引项(<索引字段值Ki, 指针Pi>)+1个指针(Pn); 示例:存储块= 4096 Byte,整数型索引 字段值= 4 Byte、 指针= 8 Byte...

    实现:B+树索引

    多级索引

    • 当索引项比较多时,可以对索引再建立索引,依此类推,形成多级索引。

    B+树索引:一种以树型数据结构来组织索引项的多级索引

    • 结构:

      • Ki—索引字段值
      • Pj—指针,指向索引块或数据块或数据块中记录的指针
      • 一个节点就是一个索引块,包含有n-1个索引项(<索引字段值Ki, 指针Pi>)+1个指针(Pn);
        • 示例:存储块= 4096 Byte,整数型索引 字段值= 4 Byte、 指针= 8 Byte
        • 则:n应满足4(n-1)+8n<=4096 ,即 n取最大值n=341
    • 结构:

      • 每个索引块的指针利用率都在50%-100%之间

        • 一索引块实际使用的索引指针个数d,满足(根结点除外):n/2 <= d <= n,不然就会进行合并或分裂
      • 叶结点和非叶节点的指针指向

        • 非叶结点指针指向索引块
        • 叶结点指针指向主文件的数据块或数据记录
      • 索引字段值重复出现于叶结点和非叶结点

        • 所有非叶节点合起来最多只会出现一次叶子结点的索引值

        • 指向主文件的指针仅出现于叶结点,所有叶结点即可覆盖所有键值的索引;

        • 索引字段值在叶结点中是按顺序排列的;

    B+树建立不同的索引

    针对不同 DBMS 要考虑聚簇索引是不是建立在主键上,所以就有四种情况(主键决定该属性是否重复,聚簇索引决定主文件是否按该属性组织)

    • 建立键属性稀疏索引(或主索引)(有序 + 无重复)

      • 索引字段是主文件的主键,索引是稀疏的。主文件必须按主键排序。

      • 指针指向的是数据块,即同一个数据块只被该索引文件指向一次

    • 建立非键属性稠密索引(有序 + 有重复)

      • 索引字段是主文件的非键属性,索引是稠密的。主文件按非键属性排序

      • 索引文件的索引字段是无重复的。指针指向所有记录不同值其所在的第一个数据块。

    • 建立键属性稠密索引(无序 + 无重复)

      • 索引字段是主文件的主键,索引是稠密的。主文件可以按主键排序,也可以不按主键排序。

      • 指针会指向每条所在的数据块,即使这个数据块已经被指向过了。

    • 非键属性稠密索引(无序 + 有重复)

      • 索引字段是主文件的非键属性,索引是稠密的。主文件不按非键属性排序

      • 索引文件的索引字段是有重复的,会给每条记录都指向所在的数据块。

    B Tree vs. B+ Tree

    • 索引字段值都出现在哪里?指向主文件的指针存在哪里?一块中存放的索引项个数是否相同?

      • B+树只能叶子节点的指针指向主文件,B树的每个节点都存放指向主文件的指针
    • 对于同一大小的索引块而言,如果都能放满的话,那么B+ 树的索引项个数多于 B树,因为 B+ 树的非叶索引块不放行指针

      • 也正是 B+ 树只有叶子节点放数据,所以查询更平衡
    • 分裂与合并的方法是否一致?

      • 基本一致,但也有不同,增加都会分裂,但是删除多了合并
      • B+ 树的叶子节点间有指针,通过这个指针来保证所有的指针利用率都在50%-100%之间,因为每个节点的指针利用率是由下向上决定的,所以只要保证了最底层叶子节点的空间利用率就可以保证上层节点的空间利用率。
        • 在删除时,如果叶子节点里索引项个数少于百分之50,那么会和相邻的节点合并或者窃取索引项
        • 同时叶子节点的双向指针还可以方便的范围检索

    B+树键值插入与结点分裂

    在下列B+树中插入键值为40的记录

    • (1)、寻找保存键值记录的叶子结点

      (2)、应插入结点已满,则申请新结点

      (3)、对于应插入但未插入结点,使其均衡存放于两个叶结点中(分裂),然后讲要插入的节点放到分裂后节点的正确位置

      (4)、调整叶子节点水平方向指针,使其指向新叶子结点

    • (5)、寻找指向新叶子结点的父级非叶结点,让操作的节点变为找到的父节点

      (6)、向节点插入另外一个分裂得到叶子节点的首元素

      (7)、若应插入结点已满,则申请新结点,使其均衡存放于两个叶结点中(分裂),然后讲要插入的节点放到分裂后节点的正确位置

      (8)、调整节点的竖直方向,即子结点指针,使其指向正确

      重复 (5) - (8),直至当前非叶节点不用分裂

    • 最终状态

    • 总结:实际上就是若子节点分裂,那么先调整水平方向指针,让后上溢分裂得到的右半边节点的首元素,父节点也按照这个规则,如果分裂了就上溢分裂后的右半边节点的首元素,直到不再分裂为止

      在这里插入图片描述

    键值删除与结点合并过程示意

    在下列B+树中删除键值为7的记录(窃取)

    • (1)、叶子结点中寻找等于键值的记录,删除相应的指针及主文件中对应的记录

      (2)、调整其左侧(或右侧)结点及本结点中的键值记录, 使其均衡存放于两个叶结点中

    • (3)、如有调整,则进一步调整其上层非叶结点,重新确定其键值,以满足大于等于键值的记录都在其右侧

    在下列B+树中删除键值为11的记录(合并)

    • (1)、叶子结点中寻找等于键值的记录,删除相应的指针及主文件中对应的记录

      (2)、将本结点的剩余键值, 移动到左侧(或右侧)结点。此空结点将被删除。调整叶结点指针

    • 如有调整,则进一步调整其上层非叶结点,重新确定其键值,以满足大于等于键值的记录都在其右侧

    • 总结:实际上删除就是两种合并方法,一种是把当前节点和相邻节点合并,然后调整合并后节点的父节点的指针,另一种是从相邻节点窃取一个元素,然后调整当前节点或相邻节点中,头部元素改变的父节点指针

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  • 【软考】解析直接地址索引和间接地址索引

    万次阅读 多人点赞 2015-11-06 09:30:28
     直接地址所以:顾名思义就是在计算机中采用最最直接的方式来存储数据块;  间接地址索引:它有几个分类,一级间接地址索引、二级间接地址索引、三级间接地址索引……,它的变现形式就是根据具体有几次间接索引来...

      在软考中我们经常遇到关于索引方面的试题,今天就让小编来简单解答一下,解答中主要以讲解试题为主:

      直接地址所以:顾名思义就是在计算机中采用最最直接的方式来存储数据块;

      间接地址索引:它有几个分类,一级间接地址索引、二级间接地址索引、三级间接地址索引……,它的变现形式就是根据具体有几次间接索引来命名的。

    2010年下半年真题:

    27-28;某文件系统采用多级索引结构,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——KB;采用二级索引时的文件最大长度为——KB。

      根据题意:我们能够知道一个磁盘块可以存放  512 / 3 = 170 个块号。

    采用一级索引效果如下:


    采用二级索引效果如下:

    所以采用二级索引的话能够表示的文件最大长度为:

    170 * 170 * 512 / 1024 = 14450 KB。

        最后祝愿每一位同仁旗开得胜凯旋而归!

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  • 2)稀疏索引:每个数据块存放一个键 3)多级索引:索引上的索引 4)重复查找键的索引: 比较简单的解决方法是在稠密索引上的每种键值都建立一个索引 数据修改期间的索引维护 1)创建或删除一个空溢出块:对两种...
  • 索引和散列

    千次阅读 2012-02-02 17:34:53
    顺序索引 1、稠密索引:对应文件中搜索码的每一...多级索引 在主索引上构造一个稀疏索引,如果要搜索一个记录,首先在外层索引上用二分法找到不大于所需搜索码值的最大收缩码值锁对应的记录。指针指向一个内层索引
  • 顺序文件:几种简单的文件组织,其产生方式是将数据文件按某个查找键排序,并在该文件上建立索引。稠密索引:这种索引为...多级索引:在索引文件上再建索引,在索引的索引上再建索引,等等,这在有时候是很有用的。...
  • 【2010 考研 408 统考真题】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...
  • .树中每一个分支结点...这种m叉树用来作为多级索引,就是m路搜索树. . m路搜索树可能是静态索引结构,即结构在初始创建,数据装入时就已经定型,在整个运行期间,树的结构不发生变化. . m路搜索树还可能是动态索引结构,即
  • 本次实验我们实现了多级目录下的文件管理系统,具备文件系统的文件创建、删除、读写以及目录的创建、删除等操作,并在内存中开辟一空间,模拟虚拟磁盘,成功地展示出文件系统的功能和属性。 2 课程设计的...
  • B+树

    2021-01-02 21:26:53
    指针,指向索引快或数据块中记录的指针 能够自动保持与主文件大小相适应的树的层次 每个索引块的指针利用率都在50%-100%之间 1.3 B+树的存储约定 1.3.1 一块中存放的索引项的数量 有n-1个索引项(<索引...
  • 数据库中的B树和B+树

    2017-03-12 17:42:00
    B树与B+树 数据库中建立索引能加快...Ki是索引字段值,Pj只指针,指向索引块或者指向主文件中的数据块或者指向数据块中的某个记录 Pi指向的内容中的关键字都要小于Ki,Pi+1指向的内容中的关键字都大于等于Ki 特性:...
  • Pandas基础(二)

    2020-09-08 22:48:18
    分组计算按列分组通过字典进行分组通过函数分组多级索引数据根据索引级别来分组3.聚合运算一、数据聚合1.内置聚合函数2.自定义聚合函数3.应用多个聚合函数4.给不同的列应用不同的聚合函数5.重置索引二、分组运算和...
  • 13.4.3 数据块读写函数fread 和fwtrite 209 13.4.4 格式化读写函数fscanf和fprintf 201 13.5 文件的随机读写 202 13.5.1 文件定位 202 13.5.2 文件的随机读写 203 13.6 文件检测函数 204 13.6.1 文件结束检测函数 ...
  • 8.3文件的物理结构

    2020-06-05 14:25:09
    单级索引也有缺陷,如果文件很大,索引表也会很大,检索就会花费比较多时间,引入多级索引。 主索引和次索引以及磁盘都是1kB,由于每一个号占4B,那每一可以存放256个盘号,主索引可以存放256个次索引号...
  • 注: 多级索引表的查找效率高 二、文件目录 1. 文件控制 2. 目录结构 单级目录结构 两级目录结构 多级目录结构 多级目录结构不便于文件的共享,接下来我们介绍 无环图目录结构 3. 索引结点的改进 文件目录...
  • 文章目录初识文件管理总结文件的逻辑结构无结构文件顺序文件索引文件索引顺序文件多级索引顺序文件总结文件目录文件控制快单机目录结构两级目录结构多级目录结构 (树形目录结构)无环图目录结构索引结点 (FCB的改进)...
  • 文件管理系统 文件系统:操作系统中的各类文件、管理文件的软件,以及管理文件所涉及到的数据结构等信息的集合。 ...物理结构:由若干数据块组成 外存分配方式: 连续分配:要求为每一个文
  • I节点一种逻辑结构和物理结构进行转换的多级索引文件结构。在Linux文件系统中,是以块为单位存储信息的,为了找到某个文 件在存储空间的位置,用i节点对一个文件进行索引。I节点描述了文件属性和各数据块在磁盘上位置...
  • inode(index node 索引节点)(1) inode结构寻址(2) inode结构中的内容(3) 多级索引5.4 目录组织5.5 空闲空间管理5.6 访问路径:读取和写入(1) 从磁盘读取文件(2) 写入磁盘5.7 缓存和缓冲(1) 减少读的
  • 目录管理1)FCB内容2)索引结点3) 目录结构① 单级目录结构(Single-Level Directory)② 两级目录结构( Two-Level Directory )③ 多级目录结构4)目录查询技术二. 文件共享与保护1)文件共享① 索引结点法② ...
  • 文件

    2018-12-08 21:30:42
    用于描述和控制文件的数据结构 文件与文件控制一一对应 记录文件名及其存放地址、文件的说明和控制信息 文件管理程序借助于文件控制中的信息对文件进行操作 文件控制的有序集合称为文件目录 一个文件控制...
  • 数据存储系统; C 数据库系统; D 检索系统; 3.为了解决不同用户文件的“命名冲突”问题,通常在文件系统中采用____。 编号 选项 A 索引; B 路径; C 约定的方法; D 多级目录;
  • 文件的逻辑结构、文件目录文件的逻辑结构无结构文件有结构文件有结构文件的逻辑结构顺序文件索引文件索引顺序文件总结文件目录文件控制目录结构单级目录结构两级目录结构多级目录结构(树形目录结构)无环图目录...
  • 1.设当前工作目录的主要目的是() 编号 选项 ...2.如果允许不同用户的...3.为支持光盘中视频文件的快速随机播放,播放性能最好的文件数据块组织方式是() 编号 选项 A 连续结构 B 链式结构 C 直接索
  • 文件目录文件目录的概念(文件夹)目录管理的基本要求文件控制(FCB)(实现文件目录的关键数据结构)包含的信息文件目录需要对目录进行的操作目录结构单级目录结构两级目录结构(解决单级不可重名问题)主文件...
  • 精通Oracle 10g PL/SQL编程--详细书签版

    热门讨论 2013-02-06 17:30:46
    示例三:在PL/SQL中使用多级索引表 160 8.2.6集合方法 161 1.EXISTS 161 2.COUNT 162 3.LIMIT 162 4.FIRST和LAST 162 5.PRIOR和NEXT 163 6.EXTEND 163 7.TRIM 163 8.DELETE 164 8.2.7集合赋值 164 1....
  • 书中涉及的内容非常广泛,包括DBMS的概念、术语和体系结构,ER模型和ER图,数据抽象和语义数据建模,UML类图表示法,基本关系模型,关系代数和关系演算,SQL,规范化,磁盘上组织记录文件的主要方法,文件的索引技术...
  • 中文自然语言处理工具集(断句/分词/词性标注/组/句法分析/语义分析/NER/N元语法/HMM/代词消解/情感分析/拼写检查、XLM:Facebook的跨语言预训练语言模型、用基于BERT的微调和特征提取方法来进行知识图谱百度百科...

空空如也

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多级索引数据块