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  • 索引结构

    千次阅读 2011-05-09 17:34:00
    索引结构

    索引结构

     

    来源:http://blogold.chinaunix.net/u2/61062/showart_2035566.html

     

    索引结构和散列结构是用在外部搜索的搜索结构。

    数据在外存中的组织的方式也就是文件结构,主要分成顺序、直接存取(散列)、和索引结构。

    在文件组织中主要使用的是索引和散列方法。

    下面是殷人昆老师的书中介绍的索引结构


    静态索引结构

    当数据对象个数 很大时,如果用无序表形式的静态搜索结构存储,采用顺序搜索,则搜索效率极低。如果采用有序表存储形式的静态搜索结构,则插入新记录进行排序,时间开销也很可观。这时可采用索引方法来实现存储和搜索。

    线性索引 (Linear Index List)

    线性索引分成两种:稠密索引和稀疏索引。

    稠密索引

    一个索引项(位于索引表)对应数据表中一个对象的索引结构。当对象在外存中按加入顺序存放而不是按关键码有序存放时必须采用稠密索引结构,这时的索引结构叫做索引非顺序结构。

    例如下图:


    稀疏索引

    当对象在外存中有序存放时,可以把所有 个对象分为 个子表()存放,一个索引项对应数据表中一组对象(子表).在子表中,  所有对象可能按关键码有序地存放,  也可能无序地存放。但所有这些子表必须分块有序,后一个子表中所有对象的关键码均大于前一个子表中所有对象的关键码。它们都存放在数据区中。另外建立一个索引表。索引表中每一表目叫做索引项,它记录了子表中最大关键码max_key以及该子表在数据区中的起始位置obj_addr。见下图所示:

     

    各个索引项在索引表中的序号与各个子表的块号有一一对应的关系:第 个索引项是第 个子表的索引项,  = 0, 1, …, n-1。这样的索引结构叫做索引顺序结构。

    对索引顺序结构进行搜索时,一般分为两级搜索。

    (1)先在索引表 ID 中搜索给定值 K,确定满足 ID[i-1].max_key < K <=ID[i].max_key 的 值,即待查对象可能在的子表的序号。

    (2)然后再在第 个子表中按给定值搜索要求的对象。

    索引表是按max_key有序的,且长度也不大,可以对分搜索,也可以顺序搜索。

    各子表内各个对象如果也按对象关键码有序,可以采用对分搜索或顺序搜索;如果不是按对象关键码有序,只能顺序搜索。

     

    倒排表

    基于属性的倒排

    在一个带结构的记录文件中,如数据库文件等。文件里存放的都是一条接着一条的整齐的记录,每个记录又可分为一个个的属性。检索过程往往要求找出,在某个或者某些属性上满足一定条件的记录集合。像这一类的检索我们称为基于属性的检索。

    对包含有大量数据对象的数据表或文件进行搜索时,最常用的是针对对象的主关键码建立索引。主关键码可以唯一地标识该对象。用主关键码建立的索引叫做主索引。

    主索引的每个索引项给出对象的关键码和对象在表或文件中的存放地址。

    对象关键码key

    对象的存储地址addr

    在实际应用中有时需要针对其它属性进行搜索。例如,查询如下的职工信息:

    (1) 列出所有教师的名单;

    (2) 已婚的女性职工有哪些人?

    这些信息在数据表或文件中都存在,但都不是关键码,为回答以上问题,只能到表或文件中去顺序搜索,搜索效率极低。

    因此,除主关键码外,可以把一些经常搜索的属性设定为次关键码,并针对每一个作为次关键码的属性,建立次索引。

    在次索引中,列出该属性的所有取值(次关键码),并对每一个取值建立有序链表,把所有具有相同属性值的对象按存放地址递增的顺序或按主关键码递增的顺序链接在一起。

    次索引的索引项由次关键码、链表长度和链表本身等三部分组成。

    为了回答上述的查询,我们可以分别建立“性别”、“婚否”和“职务”次索引


    倒排表或倒排文件是一种次索引的实现。在倒排表中所有次关键码的链都保存在次索引中,仅通过搜索次索引就能找到所有具有相同属性值的对象。

     

    在次索引中记录对象存放位置的指针可以用主关键码表示,可以通过搜索次索引确定该对象的主关键码,再通过搜索主索引确定对象的存放地址。

    了倒排文件,我们就可以将查询变成几个集合之间的交,并等运算,得到的最后结果即时我们要求的,这样不用挨个读取记录,且参与运算的数据大大减少,基本可以不用多次读写磁盘而直接在内存里进行运算,大大提高了检索速度。

    基于文本的倒排

    倒排文件也可以应用于非结构化的信息检索里面,如大量正文的文本索引。尤其当今搜索引擎需要对海量的正文文本信息进行检索的情况下,倒排文件的使用尤其重要。

     对多个正文文本建立索引的基本思想就是,把正文看成一个一个的关键词的集合,然后用这些词组成一些适合快速检索的数据结构。一个倒排文件就是一个已经排好序的关键词的列表,其中每个关键词指向一个倒排表,该表中记录了该关键词出现的文档集合以及在该文档中的出现位置。如北大某院图书馆论文集的部分倒排表:

    关键词

    倒排表(所在文档编号,出现次数, 出现位置)

    KMP

    #3307, 2, 5, 43)(#4615, 3, 0, 19, 34, 70, 143

    最小支撑树

    #2519, 1, 267)(#6742, 3, 19, 322, 526)……

    贪心算法

    #2948, 3, 45, 267, 587)(#3693, 5, 39, 423, 765,809,1024)……

    ……

    ……

    这样一来,当要检索关于KMP方面的文章时,可直接取出其倒排表即可得知,编号为33074615的文章都是包含KMP这 个关键词的,且能知道包含了多少次,以及在各个文档中的具体出现位置。如果同时需要“最小支撑树”和“贪心算法”两方面的文章,则可以直接将两个倒排表取 交集,就能得到所有符合条件的集合。如此可以免去在整个图书馆里每一篇文档里去逐个查找的代价,从而可以轻松快捷的得到结果。

    对于这样一个正文倒排文件的建立通常需要如下几个步骤。首先是文本切词(分词),即以人工或者机器自动的方式把一篇文档里的可能成为关键词的词组划分出来。在汉语等东方语言中,因为词与词之间没有空格,所以怎样把词组从句子中完整的切分出来,需要专门的研究。这需要自然语言理解技术(natural language processing,属人工智能研究的一个分支)的支持。然后是得到各个关键词的集合,对于每个关键词建立它的倒排表,然后把所有倒排表按关键词排序存入文件,形成倒排文件。文件中除了记录那个关键词对应 哪些文档外,还应该有关键词在文档中的出现位置和出现次数等。然而最后得到的倒排文件往往还是很大,关键词很多,所以还需要对倒排文件里的关键词再次建立索引结构。对关键词进行索引的常用技术有散列和B+树等,当然如果关键词能全部放入内存,也可以使用二叉查找树来建立索引。

     由于倒排索引支持高效检索,所以应用相当广泛。当然,对倒排表进行集合运算也需要一些运算空间,更大的缺点在于,当文件发生变化时,要同时维护更新这些索引,而这种更新的工作量会很大,所以它比较适合于当大文件里面内容比较稳定的情况下。尤其像光盘上的数据检索等就会是它最理想的应用场所之一。

     

    m路静态搜索树

    当数据对象数目特别大,索引表本身也很大,在内存中放不下,需要分批多次读取外存才能把索引表搜索一遍。

    在此情况下,可以建立索引的索引,称为二级索引。二级索引可以常驻内存,二级索引中一个索引项对应一个索引块,登记该索引块的最大关键码及该索引块的存储地址。


     

    如果二级索引在内存中也放不下,需要分为许多块多次从外存读入。可以建立二级索引的索引,叫做三级索引。这时,访问外存次数等于读入索引次数再加上1次读取对象。

    这种多级索引结构形成一种 叉树。树中每一个分支结点表示一个索引块,它最多存放 个索引项,每个索引项分别给出各子树结点 (低一级索引块的最大关键码和结点地址。

    树的叶结点中各索引项给出在数据表中存放的对象的关键码和存放地址。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,即在整个系统运行期间,树的结构随数据的增删及时调整,以保持最佳的搜索效率。

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  • MySQL索引结构

    千次阅读 2019-02-23 10:31:49
    文章目录常见索引类型Hash索引B+索引InnoDB的索引结构主键索引和普通索引的区别索引维护主键ID自增覆盖索引联合索引索引下推 数据库的索引就像一本书的目录一样,它可以快速定位你所需要的信息。下面来详细说一下...


    数据库的索引就像一本书的目录一样,它可以快速定位你所需要的信息。下面来详细说一下MySQL的索引结构。

    常见索引类型

    Hash索引

    Hash索引的底层实现是由Hash表来实现的,非常适合以 key-value 的形式查询,也就是单个key 查询,或者说是等值查询。其结构如下所示:
    在这里插入图片描述
    从上面结构可以看出,Hash 索引可以比较方便的提供等值查询的场景。但是对于范围查询的话,就需要进行全表扫描了。

    B+索引

    Hash结构的索引比较适合缓存的存储。对于使用关系型数据库而言,笔者更多的使用的是B+ 索引。当然对于MySQL 我们最常用的存储引擎就是InnoDB 了,对于B+ 索引后面将详细介绍一下。

    InnoDB的索引结构

    首先先创建一个简单的表,结构如下:

    CREATE TABLE `t_user` (
      `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键ID',
      `age` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx_age` (`age`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    
    INSERT INTO `t_user` VALUES ('100', '10'), ('200', '20'), ('300', '30'), ('500', '50'), ('600', '60');
    

    上面表和数据的存储结构大致如下所示:
    在这里插入图片描述
    从上图可以看出,有 2 个索引结构:主键ID 索引和普通索引。主键索引的叶子节点存储的是行数据的内容(聚簇索引),普通索引的叶子节点存储的是主键的值(非聚簇索引/二级索引)。

    主键索引和普通索引的区别

    当我们使用主键索引查询记录时,查询语句如下所示。此时只需要一次主键索引树的查找即可返回数据行。

    SELECT * FROM t_user WHERE id = 100;
    

    如果使用普通索引,idx_age 查询记录,如下所示。此时就会查找2 个索引树的结构。首先根据idx_age 查找到记录的主键值为 100,然后再根据主键索引树查找到对应的记录行,这个过程称为回表

    SELECT * FROM t_user WHERE age = 10;
    

    索引维护

    B+ 树为了维持索引的有序性,在新插入记录时需要有一定的开销。如上图所示,如果需要再插入一个id = 700 的记录行,此时只需要在 User5 后面新增一条记录即可。但是如果需要新增一个 id = 400 的记录行时,此时就需要移动数据了,这个和有序数组的插入类似。

    比较极端的一种场景是,此时User5 所在的数据页已经满了。此时如果再插入一条记录,就需要移动部分数据行到新页上面去。这种情况下,性能会受到一定的影响。除此之外,页分裂还存在着空间利用率的问题。

    当然,有页分裂就有数据页的合并,当空间利用率低到一定程度的时候,就会触发分页数据的合并。

    主键ID自增

    从上面的描述我们可以看出,主键ID的乱序插入或者删除可能对性能造成很大的影响。这就是为什么,我们在大多数场景下对于主键都是自增的。这样一来,就可以充分的利用分页数据块的空间了,也不会对性能造成影响。

    覆盖索引

    上面我们已经提到了 回表的概念了,也就是普通索引的查询,可能会再到主键索引上面再搜索一遍。但是如果我们执行如下语句:

    SELECT id FROM t_user WHERE age = 10;
    

    此时,普通索引 idx_age 的叶子节点上面,就已经包含了id 的value值了,此时就不需要回表了,这个就称之为“覆盖索引”(覆盖索引是一种优化查询的方式,不是索引的分类)。

    联合索引

    我们创建索引时,也会经常创建如 idx_name_age (name, age) 这样的索引结构。并且还知道 WHERE 条件中 name = ? AND age = ? 和 name = ? 都可以使用到这个联合索引。下面我们来看一下其结构,看一下为什么是可以做到这一点的。
    在这里插入图片描述
    从上面结构可以看出,数据是按照 联合索引 从左到右的顺序进行排序的。由此看来,不论使用 name AND age 或者name 来查询,不论等值或者 左前缀模糊查询,都可以用到复合索引。这里面需要注意的是,只有左前缀的模糊匹配才可以使用此联合索引。因为从索引结构看来,符合左前缀的顺序排序。

    索引下推

    前面的部分我们知道,左前缀的模糊查询可以使用索引。还是上面的例子,索引(name, age) ,当我们 WHERE条件中使用 name LIKE ‘张%’ AND age = 10 时。MySQL 5.6 及以后的版本可以对查询做下推的优化,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从上图可以看出,当做了下推优化后,MySQL会隔断一些不满足条件的记录 进行回表操作,从一定程度上有了性能的提升。


    参考:《极客时间:MySQL实战》、《高性能MySQL》

    2018年除夕夜

    于上海浦东
    链接:http://moguhu.com/article/detail?articleId=117

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  • 5.2.2 Lucene索引结构 5.2.3 多文件索引结构 5.2.4 复合索引结构5.2.1 Lucene索引介绍: 文档索引 是 Lucene系统的核心功能。 有专门的API用来实现索引的建立和管理功能。可处理多种格式的文档,如磁盘文件、...

    5.2 Lucene索引器:
    5.2.1 Lucene索引介绍
    5.2.2 Lucene索引结构
    5.2.3 多文件索引结构
    5.2.4 复合索引结构

    5.2.1 Lucene索引介绍:
    文档索引 是 Lucene系统的核心功能。
    有专门的API用来实现索引的建立和管理功能。可处理多种格式的文档,如磁盘文件、电子邮件地址、网页及数据库记录等。
    Lucene的索引格式采用 独立索引模式 和 复合索引模式:
    1、独立索引模式:
    指每个Document独立索引成一个文件,这种方式检索速度比较快,但不是和大量文件的处理。
    2、复合索引模式:
    把等待索引的全部Document索引成一个文件,这个文件包含的文档内容各不相同,甚至包括域项目不同的异构型文档;

    Lucene的索引,通常以单个或者一系列索引文件形式放在系统目录中,可以存在内存(RAMDirectory)或者硬盘(FSDirectory)中。
    内存索引检索速度快,但关机后会丢失;硬盘索引可以长期保存,但是检索时需要进行IO操作,速度相对比较慢;实际多为两者结合。

    Lucene其他特点:
    1、索引结构以文件形式存储,不必依赖于数据库或者某种特定平台;
    2、支持分块索引,对新加入的文件建立新的索引,缩短索引生效的时间,然后通过索引合并建立整体索引;

    Lucene系统根据选用的索引生成形式不同可分为:复合索引格式和多文件索引格式。
    系统默认为复合索引格式,减少索引文件的数量,便于管理和使用。
    索引建立的过程会处理海量的数据,生成的索引段和索引文件会非常庞大。具体实现应根据任务特点来选择特定形式。
    复合索引通常在静态索引中比较合适,而在动态索引中采用多文件索引更为方便。

    5.2.2 Lucene索引结构:
    索引结构可以分为索引、索引段、索引文档、索引域和索引项几个不同层次。
    Lucene每个索引结构由一个或者多个段组成,每个段包含一个或多个文档,每个文档管理了一个或多个域,
    每个域由一个或多个索引项组成,每个索引项是一个索引数据。
    1、索引(Index):
    Lucene的索引结构最终体现到特定格式的磁盘文件来存储。索引在内存和磁盘中,都使用相同的逻辑结构。
    在磁盘上Lucene索引以格式化的文本形式存储,每个索引结构由一个或多个段来组成。
    磁盘文件包括当前活跃索引段 和 新建的索引文件, 通过工具可以把分段合并为统一的索引段。
    2、索引段(Segment):
    在每次创建的过程,文档都是添加到了特定的段里,然后索引段会根据参数合并。
    一个索引中只有一个没有后缀的Segment_* 文件,它记录当前索引中所有的segment情况。它的后缀根据包含段的不同而变化。
    索引段相当于子索引,新建的索引通常以一个新段形式出现,在合并操作后,每个索引体系只包含一个段。

    3、索引文档(Document):
    Document是索引器可以直接添加的对象,每个索引可以包含多个不同的文档,每个文档又管理了数目不等的域集合。
    这里的文档是一个逻辑概念,不同于我们通常意义所说的电子文本文件、Word文件等。
    它是Lucene索引对的真正可以检索索引项的一级管理框架。

    4、索引域(Field):
    域Field 是Document对象的基本组成单位。
    每个域内存储了时间的索引文本数据,这些文本数据在内部调用了分析器Analyzer的索引项结果。
    域内数据的检索查询最终是以索引项为单位的,比索引项更小的单位无法检索到。
    英文的索引项以单词为检索单位,中文以中文分词结果作为检索单位。
    Field有5种生成函数:
    - Field(String name, byte[] value, Field.Store store);
    - Field(String name, Reader reader);
    - Field(String name, Reader reader, Field.TermVector termVector);
    - Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index);
    - Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index, Field.TermVector termVector);

    – 其中第一个生成函数用于二进制数据索引,第2、3个生成函数用于文件内容的索引,第4、5个函数用于直接索引给定字符串。
    – 参数:域的名字和存储的值是两个最基本的属性。
    a. 域的名字:
    是相对固定的一个参数,用来指定添加域的标识,在检索时可以用来限定检索范围或提取属性值;
    b. 域存储的值:
    是一个必须的参数,使用形式包括 二进制(byte)串、Reader数据流 和 直接字符串 三种形式。
    更多时候,搜索引擎把一系列网页或文档的内容添加到索引中,使用Reader数据流的形式。
    Reader方式以流模式传送文件内容,便于使用和管理。
    c. 域的Store属性:
    表示数据本身是否需要存储,也就是说索引中是否要加一个原始数据项。
    支持三种类型的值:
    Store.NO(只存储索引,节省空间)
    Store.YES(同时保存索引和原始信息)
    Store.COMPRESS(压缩存储原始信息)
    d. 域的Index属性:
    表示数据是否需要索引,也就是当前域是否用来检索。
    Index支持四种属性:
    Index.NO(生成的域不需要索引,只是作为存储数据的单元提供辅助信息)
    Index.TOKENIZED(使用分析器分词来建立索引)
    Index.UN_TOKENIZED(如果某些内容系统整体作一个索引,避免分词带来的麻烦)
    Index.NO_NORMS(禁用分析器进行处理)
    e. Field.TermVector
    用来表示域内的信息是否需要分词,在中文信息搜索应用中,往往需要分词作为索引的基础。

    • lucene常见Field:
      IntField 主要对int类型的字段进行存储,需要注意的是如果需要对InfField进行排序使用SortField.Type.INT来比较,如果进范围查询或过滤,需要采用NumericRangeQuery.newIntRange()
      LongField 主要处理Long类型的字段的存储,排序使用SortField.Type.Long,如果进行范围查询或过滤利用NumericRangeQuery.newLongRange(),LongField常用来进行时间戳的排序,保存System.currentTimeMillions()
      FloatField 对Float类型的字段进行存储,排序采用SortField.Type.Float,范围查询采用NumericRangeQuery.newFloatRange()
      BinaryDocVluesField 只存储不共享值,如果需要共享值可以用SortedDocValuesField
      NumericDocValuesField 用于数值类型的Field的排序(预排序),需要在要排序的field后添加一个同名的NumericDocValuesField
      SortedDocValuesField 用于String类型的Field的排序,需要在StringField后添加同名的SortedDocValuesField
      StringField 用户String类型的字段的存储,StringField是只索引不分词
      TextField 对String类型的字段进行存储,TextField和StringField的不同是TextField既索引又分词
      StoredField 存储Field的值,可以用IndexSearcher.doc和IndexReader.document来获取此Field和存储的值

    5、索引项(Term):
    索引项是索引管理的最小的单位。
    在程序中没有显示的调用,是利用分析器,在后台自动把一个域的值进行分割。得到的每个独立元素作为一个索引项,用来建立索引。

    5.2.3 多文件索引结构:
    使用一系列索引文件分别存储索引,分散管理数据的索引存储格式。
    多文件索引在打开时需要读取大量的文件,会大大占用系统的文件句柄等资源,造成系统响应速度慢,甚至系统崩溃。
    在创建索引的过程中,使用IndexWriter的useCompoundfile属性来控制索引文件的类型。默认为true,保存成只包括3个文件的复合索引。
    如果希望采用多文件索引,必须调用SetUseCompoundFile(boolean)方法来指定,语法格式如下:
    - IndexWriter textIndex = new IndexWriter(Dest_Index_Path, TextAnalyzer, true);
    - textIndex.useCompoundFile(true);

    多文件格式包含了一系列的文件:
    - segments_* 文件:
    描述一组索引的参数,使用文件头固定格式描述后面的内容,包括每个独立新建索引的大小和属性等。
    - fnm 文件:
    是索引域描述文件。一个独立的索引(PerIndex)叫做一个Segment(索引段)。
    一个fnm文件描述了本索引的File数、各个Field的属性编号。
    - fdx文件:
    文档域值索引文件,采用定长方式存储,根据docId排序可以直接定位。
    用来记录每个文档的stord fields值的存储位置(文件偏移)
    - fdt文件:
    文档域值存储文件,存储stored field值的文件。
    通过fdx文件中记录的偏移来访问
    - tis文件:
    是存储每个term在文档中的分布信息,如文档频率、每个含term文档出现次数记录的偏移和位置记录的偏移排列顺序。
    先按Field名字字典排序,在每个Field按Term字典排序。
    - tii文件:
    是tis文件的索引和精简,排列格式是一致的,但是不包含每个term属性的信息,这个文件完全可以读入内存。
    - frq文件:
    是tis文件的扩展。记录每个term在每个文档中出现的频率。
    - prx文件:
    也是tis文件的延伸,记录每个term在每个文档偏移信息。这个文件忽略了docId,必须配合frq文件使用。
    - tvx、tvd、tvf文件:
    用来索引和保持每个文档的向量化字段的信息。

    5.2.4 复合索引结构:
    复合索引结构是把索引相关的一系列数据结构组织到少数几个文件中进行管理的索引存储模式。
    复合索引把所有的索引数据被组合成简单的3个文件,大大减少了打开大量文件的压力。
    但是使用统一文件存储大量数据会造成数据更新的问题,每次更改需要操作一个大的数据文件,读取和存储都会比较慢。
    复合索引文件格式:
    - segments_* 文件:
    描述一组索引的参数,使用文件头固定格式描述后面的内容,包括每个独立新建索引的大小和属性等。
    - segments_gen文件:
    存储索引创建参数。
    - cfs文件:
    存储实际的索引数据段,不同子索引在内部按照一定格式存储,仍然可以区分,知道索引优化压缩操作发生时。

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    文件索引结构是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,又能随机存取,满足了文件动态增长,插入、删除的需求,也能充分利用外存空间。

    缺点是本身带来的系统开销。

    展开全文
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  • Mysql-索引结构直观图解

    千次阅读 2018-06-10 08:32:24
    Mysql-索引结构直观图解。上一篇刚刚通俗化的说明了B-TREE的几个结果与存储方式,其实跟索引感觉上还是没有关联起来, 那么本篇,就通过实际的一个数据行的例子,说明一下一.模拟创建原始数据 下图中,左边是自己...
  • MySQL的索引结构

    千次阅读 2018-12-11 23:39:33
    目录 索引是什么? 索引的作用 为什么索引的数据结构使用B+Tree? 平衡二叉查找树 AVL-Tree ...联合索引 ...覆盖索引 ...索引是什么?...索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用...
  • Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像BTree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 可能很多人又...
  • 树结构的应用之基于树的索引结构介绍 转眼又七月份了。6月份后来就变成考试月了。因为图论要求写阅读报告,某天看数据库的空间索引时,又正好看到关于基于树的一些索引技术,于是产生了以此为主题写份阅读报告的...
  • Mysql索引结构的实现

    千次阅读 2018-09-07 23:39:51
    索引(Index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构索引是在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中。最常见的就是使用哈希表、B+树作为索引。 ...
  • B*树索引——Oracle的默认索引结构

    千次阅读 2014-01-14 10:58:29
     B*树索引是Oracle默认的索引结构。我们使用CREATE INDEX语句创建索引时,创建的就是B*树索引。B*树索引的结构一个二 叉树,由根节点(root node)、分支部分(branch node)和叶子节点(leaf node)构成。  提示...
  • 查找——索引结构和分块查找

    千次阅读 2015-12-06 21:48:46
    /* ...*All right resvered . *文件名称:分块查找.cpp ...*查找——索引结构和分块查找 */ 问题实现分块查找,并分析相关代码 编程代码: //分块查找函数实现 #include #define MAXL 100 //数据表的最大
  • 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...
  • 写的非常棒的一篇讲mysql索引...第一部分:基础知识第二部分:MYISAM和INNODB索引结构1、 简单介绍B-tree B+ tree树 2、 MyisAM索引结构 3、 Annode索引结构 4、 MyisAM索引与InnoDB索引相比较
  • 数据库常见索引结构

    千次阅读 2019-07-12 15:18:42
    同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题;   实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡...
  • clickhouse的索引结构和查询优化

    万次阅读 多人点赞 2019-01-09 19:41:50
    索引效用实例-以MergeTree 为例 MergeTree 系列的引擎,数据是由多组部分文件组成的,一般来说,每个月(译者注:CK目前最小分区单元是月)会有几个部分文件(这里的部分就是块)。 每一个部分的数据,是按照主键...
  • MySQL innoDB引擎索引基于 B+树,B+树有以下特点: 图片参考自:链接 每个节点中子节点的个数不能超过 N,也不能小于 N/2(不然会造成页分裂或页合并) 根节点的子节点个数可以不超过 m/2,这是一个例外 m 叉树只...
  • 2.获取es索引结构 package com.yb.es; import org.elasticsearch.action.get.GetResponse; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.cluster.metadata.MappingMetaData; import o....
  • Lucene 6.0 索引结构

    千次阅读 2016-05-16 20:03:40
    1.1 目录结构 1.2 _x.cfe 1.3 _x.cfs 1.4 _x.si 2.多文件索引 IndexWriterConfig org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.setUseCompoundFile(boolean useCompoundFile) 调用此函数可以设为多文件索引

空空如也

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索引结构