資料庫索引的組織方式

❶ 在windows操作系統中,文件的組織形式是採用

文件的組織形式是採用樹型結構。

樹形數據結構是一類重要的非線性數據結構。樹形數據結構可以表示數據表素之間一對多的關系。其中以樹與二叉樹最為常用，直觀看來，樹是以分支關系定義的層次結構。

樹形數據結構明散耐在計算機領域中有著廣泛應用，如在編譯程序中，可用樹來表示源程序的語法結構。 又如在資料庫系統中，樹形數據結構也是信息的重要組織形掘帆式之一。以及在文件管理中，多級目錄結構就採用樹形數據結構。

(1)資料庫索引的組織方式擴展閱讀：

windows操作系統中文件組織的方式包括：

順序文件：順序文件的物理結構最簡單，在此結構中，從文件空間的起點開始，文件的各個記錄順序地存放在外存的連續區內，記錄的物理順序和邏輯順序是完全一致的。

索引文件：索引文件分為索引順序文件和索引非順序文件。索引順序文件，其記錄的物理順序和邏輯順序相一致。記錄按記錄鍵的順序存放，並帶有索引。

直接文件：直接文件中記錄的邏輯順序與物理順序不一定相同，但記錄的鍵值直接指明該記錄的地址，所以只要知道激春了記錄鍵值，就能查找該記錄的物理位置。

❷ 常見的文件組織形式有哪些

1、順序文復件，是按照從頭到尾制的順序進行存取操作的，文件中的信息就象在一條長長的隊列中排列一樣。
2、索引文件是指在主文件之外再建立一個表示關鍵字與其物理記錄之間對應關系的表，稱為索引表。索引表與主文件共同構成索引文件。
3、直接存取文件又稱為哈希（Hash）文件或散列文件，即利用哈希函數及其處理沖突的方法，把文件散列到外存上，通常是磁碟上。

對直接存取文件進行查找時，首先根據哈希函數先求出哈希地址，再將數據讀入內存，然後在內存中進行順序查找。直接存取文件不能進行順序查找，但插入數據方便，存取速度快。

❸ 資料庫索引的實現原理

資料庫索引的實現原理
一、概述資料庫索引，是資料庫管理系統中一個排序的數據結構，以協助快速查詢、更新資料庫表中數據。索引的實現通常使用B樹及其變種B+樹。在數據之外，資料庫系統還維護著滿足特定查找演算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用(指向)數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高級查找演算法。這種數據結構，就是索引。其實說穿了，索引問題就是一個查找問題。二、索引的原理當我們的業務產生了大量的數據時，查找數據的效率問題也就隨之而來，所以我們可以通過為表設置索引，而為表設置索引要付出代價的：一是增加了資料庫的存儲空間，二是在插入和修改數據時要花費較多的時間(因為索引也要隨之變動)。
上圖展示了一種可能的索引方式。左邊是數據表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數據記錄的物理地址(注意邏輯上相鄰的記錄在磁碟上也並不是一定物理相鄰的)。為了加快Col2的查找，可以維護一個右邊所示的二叉查找樹，每個節點分別包含索引鍵值和一個指向對應數據記錄物理地址的指針，這樣就可以運用二叉查找在O(log2n)的復雜度內獲取到相應數據。索引是建立在資料庫表中的某些列的上面。在創建索引的時候，應該考慮在哪些列上可以創建索引，在哪些列上不能創建索引。一般來說，應該在這些列上創建索引：在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構;在經常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度;在經常需要根據范圍進行搜索的列上創建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續的;在經常需要排序的列上創建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間;在經常使用在WHERE子句中的列上面創建索引，加快條件的判斷速度。創建索引可以大大提高系統的性能第一，通過創建唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行數據的唯一性。第二，可以大大加快數據的檢索速度，這也是創建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義。第四，在使用分組和排序子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的性能。也許會有人要問：增加索引有如此多的優點，為什麼不對表中的每一個列創建一個索引呢?因為，增加索引也有許多不利的方面。創建索引的弊端第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。第二，索引需要佔物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。第三，當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。同樣，對於有些列不應該創建索引。一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：第一，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。第二，對於那些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。第三，對於那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。第四，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。三、索引的類型根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重復鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。主鍵索引資料庫表經常有一列或列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。四、局部性原理與磁碟預讀由於存儲介質的特性，磁碟本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁碟的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要盡量減少磁碟I/O。為了達到這個目的，磁碟往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個位元組，磁碟也會從這個位置開始，順序向後讀取一定長度的數據放入內存。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理：當一個數據被用到時，其附近的數據也通常會馬上被使用。程序運行期間所需要的數據通常比較集中。由於磁碟順序讀取的效率很高(不需要尋道時間，只需很少的旋轉時間)，因此對於具有局部性的程序來說，預讀可以提高I/O效率。預讀的長度一般為頁(page)的整倍數。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊，硬體及操作系統往往將主存和磁碟存儲區分割為連續的大小相等的塊，每個存儲塊稱為一頁(在許多操作系統中，頁得大小通常為4k)，主存和磁碟以頁為單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時，會觸發一個缺頁異常，此時系統會向磁碟發出讀盤信號，磁碟會找到數據的起始位置並向後連續讀取一頁或幾頁載入內存中，然後異常返回，程序繼續運行。五、B樹和B+樹數據結構1、B樹B樹中每個節點包含了鍵值和鍵值對於的數據對象存放地址指針，所以成功搜索一個對象可以不用到達樹的葉節點。成功搜索包括節點內搜索和沿某一路徑的搜索，成功搜索時間取決於關鍵碼所在的層次以及節點內關鍵碼的數量。在B樹中查找給定關鍵字的方法是：首先把根結點取來，在根結點所包含的關鍵字K1,…,kj查找給定的關鍵字(可用順序查找或二分查找法)，若找到等於給定值的關鍵字，則查找成功;否則，一定可以確定要查的關鍵字在某個Ki或Ki+1之間，於是取Pi所指的下一層索引節點塊繼續查找，直到找到，或指針Pi為空時查找失敗。2、B+樹B+樹非葉節點中存放的關鍵碼並不指示數據對象的地址指針，非也節點只是索引部分。所有的葉節點在同一層上，包含了全部關鍵碼和相應數據對象的存放地址指針，且葉節點按關鍵碼從小到大順序鏈接。如果實際數據對象按加入的順序存儲而不是按關鍵碼次數存儲的話，葉節點的索引必須是稠密索引，若實際數據存儲按關鍵碼次序存放的話，葉節點索引時稀疏索引。B+樹有2個頭指針，一個是樹的根節點，一個是最小關鍵碼的葉節點。所以 B+樹有兩種搜索方法：一種是按葉節點自己拉起的鏈表順序搜索。一種是從根節點開始搜索，和B樹類似，不過如果非葉節點的關鍵碼等於給定值，搜索並不停止，而是繼續沿右指針，一直查到葉節點上的關鍵碼。所以無論搜索是否成功，都將走完樹的所有層。B+ 樹中，數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。這兩種處理索引的數據結構的不同之處：1、B樹中同一鍵值不會出現多次，並且它有可能出現在葉結點，也有可能出現在非葉結點中。而B+樹的鍵一定會出現在葉結點中，並且有可能在非葉結點中也有可能重復出現，以維持B+樹的平衡。2、因為B樹鍵位置不定，且在整個樹結構中只出現一次，雖然可以節省存儲空間，但使得在插入、刪除操作復雜度明顯增加。B+樹相比來說是一種較好的折中。3、B樹的查詢效率與鍵在樹中的位置有關，最大時間復雜度與B+樹相同(在葉結點的時候)，最小時間復雜度為1(在根結點的時候)。而B+樹的時候復雜度對某建成的樹是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到這里終於可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文說過一般使用磁碟I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。資料庫系統的設計者巧妙利用了磁碟預讀原理，將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。為了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也存儲在一個頁里，加之計算機存儲分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。B-Tree中一次檢索最多需要h-1次I/O(根節點常駐內存)，漸進復雜度為O(h)=O(logdN)。一般實際應用中，出度d是非常大的數字，通常超過100，因此h非常小(通常不超過3)。而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。由於邏輯上很近的節點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性，所以紅黑樹的I/O漸進復雜度也為O(h)，效率明顯比B-Tree差很多。綜上所述，用B-Tree作為索引結構效率是非常高的。

❹ 空間資料庫的組成部分

空間資料庫指的是地理信息系統在計算機物理存儲介質上存儲的與應用相關的地理空間數據的總和，一般是以一系列特定結構的文件的形式組織在存儲介質之上的。《空間資料庫》范圍及重點 1. 第一章：緒論 1) 空間資料庫基本概念、組成部分、名稱簡寫之間的聯系與區別與聯系； 答；利用當代的系統方法，在地理學、地圖學原理的指導下，對地理空間進行科學的認識與抽象，將地理資料庫化為計算機處理時所需的形式與結構，形成綜合性的信息系統技術——空間資料庫 或者SDBMS是海量SD的存儲場所、提供SD處理與更新、交換與共享，實現空間分析與決策的綜合系統。 組成：存儲系統、管理系統、應用系統 是SDBS的簡稱 2) 目前空間資料庫實現方案； 答：ORDBMS 3) GIS，RS與空間資料庫之間的聯系； 4) 常見的空間資料庫產品 答：輕量級： MS的Access、FoxPro、 SUN的MySQL 中等：MS的SQL Server系列 重量級：Oracle的Oracle 不太熟悉的有： Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL（PG）等 5) 產生空間資料庫的原因； 答：直接利用？ SD特徵 ：空間特性 非結構化特徵 空間關系特徵 多尺度與多態性 海量數據特性 存在的問題：復雜圖形功能：空間對象 復雜的空間關系 數據變長記錄 6）空間資料庫與普通關系資料庫的主要區別。 答：關系資料庫管理屬性數據，空間數據採用文件庫或圖庫形式；增加大二進制數據類型(BLOB)，解決變長數據存儲問題；將空間數據/屬性數據全部存放在資料庫中；但空間特性由程序處理 2. 第二章：空間資料庫模型 1) 如何理解空間資料庫模型； 2) 空間數據及空間關系； „ (1) 空間數據類型 幾何圖形數據 影像數據 屬性數據 地形數據 元數據：對空間數據進行推理、分析和總結得到的關於數據的數據， 數據來源、數據權屬、數據產生的時間 數據精度、數據解析度、元數據比例尺 地理空間參考基準、數據轉換方法… (2) 空間關系 指地理空間實體之間相互作用的關系： 拓撲關系：形狀、大小隨投影改變。在拓撲變換下不變的拓撲變數，如相鄰、包含、相交等，

反映空間連續變化的不變性 方位關系：地理空間上的排列順序，如前後、上下、左右和東、南、西、北等方位 度量關系：距離遠近等 3) 空間資料庫如何建模； DB設計三步驟 ‹ Conceptual Data Model：與應用有關的可用信息組織、數據類型、聯系及約束、不考慮細節、E-R模型 Logic Data Model 層次、網狀、關系，都歸為關系，SQL的關系代數(relational algebra, RA) Physical Data Model：解決應用在計算機中具體實現的各種細節，計算機存儲、數據結構等 4) 模型之間如何轉換？ 5) 可行的空間資料庫建模方案。 面向對象的空間資料庫模型GeoDatabase 3. 第三章：空間資料庫存儲與索引 1) 空間數據如何組織、存儲的，採用什麼技術或者方法； 為有效表達空間信息內容，空間數據必須按照一定的方式進行組織與存儲：適合外存操作的數據結構、記錄和文件的多種組織方式 SDB空間數據組織：數據項、記錄、文件、資料庫 SDB空間數據存儲：二級存儲器、緩沖區管理器、空間聚類(clustering)、空間索引 2) 空間近似與空間聚類； 目的：降低響應大查詢的尋道時間和等待時間，在二級存儲中空間上相鄰的/查詢上有關聯的空間對象在物理上存放在一起， 內部聚類(internal clustering)：加快單個對象的訪問，一個對象都存放在一個磁碟塊（頁面）；如超出則存放在連續扇區，本地聚類(local clustering)：加快多個對象訪問。一組空間相鄰對象存放在一個頁面 空間聚類比傳統聚類技術復雜。多維空間對象無天然的順序 磁碟：一維存取，高維：將高維映射到一維， 一一對應，保持距離(distance preserving)：一一對應，容易；距離不變，近似，映射技術、Z序(z-order)、Hilbert曲線 3) 空間資料庫性能提升的關鍵問題是什麼？如何提升； 資料庫索引，基於樹：ISAM、B樹、B 樹等，基於Hash：靜態、可擴展、線性等 4) 空間索引技術是什麼？為什麼產生？有哪些常見的空間索引；各有何特點及適用范圍？ 依據空間對象的位置和形狀或者空間對象之間的空間關系，按一定順序排列的一種數據結構，介於空間操作演算法和空間對象之間，通過篩選，大量與特定空間操作無關的空間對象被排除，提高效率，空間資料庫關鍵的技術 空間索引產生的原因:空間數據的特點：空間定位、空間關系、多維、多尺度、海量、復雜，傳統資料庫索引處理的一維的字元、數字，對多維處理採用組合欄位 1、基於二叉樹的索引技術：二分索引樹結構主要用於索引多維數據點；對復雜空間目標（線、面、體等）的索引卻必須採用近似索引方法和空間映射技術 2、 基於B樹的索引技術 ‹B樹的變體如R樹系列，外包矩形；對大型資料庫具有出色表現；需要解決：減少區域重疊，提高搜索效率 3、基於哈希的網格技術

❺ mysql innodb 有哪些索引類型

1、B+樹索引(O(log(n)))：關於B+樹索引，可以參考 MySQL索引背後的數據結構及演算法原理
2、hash索引：
a 僅僅能滿足"=","IN"和"<=>"查詢，不能使用范圍查詢
b 其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節吵蘆點到枝節點，最後才能訪問到頁節點這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的緩凱查詢效率要遠高於 B-Tree 索引
c 只有Memory存儲引擎顯示支持hash索引
3、FULLTEXT索引（現在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）
4、R-Tree索引（用於對GIS數據類型創升哪帶建SPATIAL索引）

❻ 什麼是資料庫系統的體系結構

三級結構的組織形式稱為資料庫的體系結構或數據抽象的三個級別。這個結構是於1975年在美國ANSI/X3/SPARC（美國國家標准協會的計算機與信息處理委員會中的標准計劃與需求委員會）資料庫小組的報告中提出的。

1.1.4.1三級數據視圖
數據抽象的三個級別又稱為三級數據視圖，是不同層次用戶（人員）從不同角度所看到的數據組織形式。
(1) 外部視圖 第一層的數據組織形式是面向應用的，是應用程序員開發應用程序時所使用的數據組織形式，是應用程序員所看到的數據的邏輯結構，是用戶數據視圖，稱為外部視圖。外部視圖可有多個。這一層的最大特點是以各類用戶的需求為出發點，構造滿足其需求的最佳邏輯結構。
(2) 全局視圖 第二層的數據組織形式是面向全局應用的，是全局數據的組織形式，是資料庫管理人員所看到的全體數據的邏輯組織形式，稱為全局視圖，全局視圖僅有一個。這一層的特點是對全局應用最佳的邏輯結構形式。
(3) 存儲視圖第三層的數據組織形式是面向存儲的，是按照物理存儲最優的策略所組織形式，是系統維護人員所看到的數據結構，稱為存儲視圖。存儲視圖只有一個。這一層的特點是物理存儲最佳的結構形式。
外部視圖是全局視圖的邏輯子集，全局視圖是外部視圖的邏輯匯總和綜合，存儲視圖是全局視圖的具體實現。三級視圖之間的聯系由二級映射實現。外部視圖和全局視圖之間的映射稱為邏輯映射，全局視圖和存儲視圖之間的映射稱為物理映射。

1.1.4.2 三級模式
三級視圖是用圖、表等形式描述的，具有簡單、直觀的優點。但是，這種形式目前還不能被計算機直接識別。為了在計算機系統中實現數據的三級組織形式，必須用計算機可以識別的語言對其進行描述。DBMS提供了這種數據描述語言（Data Description Language 簡記為DDL）。我們稱用DDL精確定義數據視圖的程序為模式（Scheme）。與三級視圖對應的是三級模式。
（1） 子模式 定義外部視圖的模式稱外模式，也稱子模式。它由對用戶數據文件的邏輯結構描述以及和全局視圖中文件的對應關系的描述組成，用DBMS提供的子模式DDL定義。一個子模式可以由多個用戶共享，而一個用戶只能使用一個子模式。
（2） 模式 定義全局視圖的模式稱邏輯模式，簡稱模式。它由對全局視圖中全體數據文件的邏輯結構描述以及和存儲視圖中文件的對應關系的描述組成，用DBMS提供的模式DDL定義。邏輯結構的描述包括記錄的型（組成記錄的數據項名、類型、取值范圍等），還有記錄之間的聯系，數據的完整性、安全保密要求等。
（3） 內模式 定義存儲視圖的模式稱內模式，又稱物理模式。它由對存儲視圖中全體數據文件的存儲結構的描述和對存儲介質參數的描述組成，用DBMS提供的內模式DDL定義。存儲結構的描述包括記錄值的存儲方式（順序存儲、hash方法、B樹結構等），索引的組織方式等。
三級模式的結構如圖1.8所示。
三級模式所描述的僅僅是數據的組織框架，而不是數據本身。在內模式這個框架填上具體數據就構成物理資料庫，它是外部存儲器上真實存在的數據集合。模式框架下的數據集合是概念資料庫，它僅是物理資料庫的邏輯映像。子模式框架下的數據集合是用戶資料庫，它是概念資料庫的邏輯子集。

❼ 在SQLServer中使用索引的技巧

在SQL Server中 為了查詢性能的優化 有時我們就需要對數據表通過建立索引的方式 目的主要是根據查詢要求 迅速縮小查詢范圍 避免全表掃描

索引有兩種類型 分別是聚集索引(clustered index 也稱聚類索引 簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index 也稱非聚類索引 非簇集索引)

聚集索引在一個表中只能有一個 默認情況下在主鍵建立的時候創建 它是規定數據在表中的物理存儲順序 我們也可以取消主鍵的聚集索引 所以必須考慮資料庫可能用到的查詢類型以及使用的最為頻繁的查詢類型 對其最常用的一個欄位或者多個欄位建立聚集索引或者組合的聚集索引 它就是SQL Server會在物理上按升序(默認)或者降序重排數據列 這樣就可以迅速的找到被查詢的數據

非聚集索主要是數據存儲在一個地方 索引存儲在另一個地方 索引帶有指針指向數據的存儲位置 索引中的項目按索返灶引鍵值的順序存儲 而表中的信息按另一種順序存儲 可以在一個表格中使用高達 個非聚集的索引 在查詢的過程中先對非聚集索引進行搜索 找到數據值在表中的位置 然後從該位置直接檢索數據 這使非聚集索引成為精確匹配查詢的最佳方法 因為索引包含描述查詢所搜索的數據值在表中的精確位置的條目賣哪

所以我們在選擇創建聚集索引的時候要注意以下幾個方面

) 對表建立主鍵時 就會為主鍵自動添加了聚集索引 如自動編號欄位 而我們沒有必要把聚集索引浪費在主鍵上 除非你只按主鍵查詢 所以會把聚集索引設置在按條件查詢頻率最高的那個欄位或者組合的欄位

) 索引的建立要根據實際應用的需求來進行 並非是在任何欄位上建立索引就能提高查詢速度 聚集索引建立遵循下面幾個原則

包含大量非重復值的列

使用下列運算符返回一個范圍值的查詢 BEEEN > >= < 和 <=

被連續訪問的列

返回大型結果集的查詢

經常被使用聯接或 GROUP BY 子句的查詢訪問的列;一般來說 這些是外鍵列 對ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列進行索引 可以使 SQL Server 不必對數據進行排序 因為這些行已經排序 這樣可以提高查詢性能

OLTP 類型的應用程序 這些程序要求進行非常快速的單行查找(一般通過主鍵) 應在主鍵上創建聚集索引

舉例來說 銀行交易日誌中對交易日期建立聚合索引 數據物理上按順序存於數據頁上 重復值也排列在一起 因而在范圍查找時 可以先找到這個范圍的起末點 且只在這個范圍內掃描數據頁 避免了大范圍掃描 提高了查詢速度 而如果我們對員工的基本信息表中性別的欄位列上建立聚集索引 就完全沒有必要 因為內容里只涉漏配扮及到 男 與 女 兩個不同值

) 在聚集索引中按常用的組合欄位建立索引 形成復合索引 一般在為表建立多個主鍵的時候就會產生 如果一個表中的數據在查詢時有多個欄位總是同時出現則這些欄位就可以作為復合索引 這樣能形成索引覆蓋 提高where語句的查詢效率

)索引對查詢有一這的優化 但由於改變一個表的內容 將會引起索引的變化 頻繁的對數據操作如insert update delete語句將導致系統花費較大的代價進行索引更新 引起整體性能的下降 一般來講 在對查詢性能的要求高於對數據維護性能要求時 應該盡量使用索引 有時在這種操作資料庫比較頻繁的某些極端情況下 可先刪除索引 再對資料庫表更新大量數據 最後再重建索引 新建立的索引總是比較好用

索引在使用了長久的時候 就會產生很多的碎片 查詢的性能就會受到影響 這時候有兩種方法解決 一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片 還有就是利用DBCC DBREINDEX重建索引

DBCC INDEXDEFRAG 命令是聯機操作 所以索引只有在該命令正在運行時才可用 而且可以在不丟失已完成工作的情況下中斷該操作 這種方法的缺點是在重新組織數據方面沒有聚集索引的除去/重新創建操作有效

重新創建聚集索引將對數據進行重新組織 其結果是使數據頁填滿 填滿程度可以使用 FILLFACTOR 選項進行配置 這種方法的缺點是索引在除去/重新創建周期內為離線狀態 並且操作屬原子級 如果中斷索引創建 則不會重新創建該索引

我們來看看索引重建使用的方法

語法 DBCC DBREINDEX ( [ TableName [ index_name [ fillfactor ] ] ] )

參數 TableName

是要重建其指定的索引的表名 資料庫 所有者和表名必須符合標識符的規則 有關更多信息 請參見使用標識符 如果提供 database 或 owner 部分 則必須使用單引號 ( )

將整個 database owner table_name 括起來 如果只指定 table_name 則不需要單引號

index_name 是要重建的索引名 索引名必須符合標識符的規則 如果未指定 index_name 或指定為 就要對表的所有索引進行重建

fillfactor 是創建索引時每個索引頁上要用於存儲數據的空間百分比 fillfactor替換起始填充因子以作為索引或任何其它重建的非聚集索引(因為已重建聚集索引)的新默認值 如果 fillfactor 為 DBCC DBREINDEX 在創建索引時將使用指定的起始fillfactor

我們在查詢分析器中輸入如下的命令

DBCC DBREINDEX ( MyTable )

❽ oracle索引的分類

B樹索引和點陣圖索引是按照索引的組織方式來分類的。
B樹是指索引的組織方式是以索引塊為節點的B+樹，點陣圖索引是按照索引值排列的。
函數索引:
顧名思義，這是指對列值做了函數之後存儲的一種索引方式;
聚簇索引和非聚簇索引:
這是按照索引與table的關系區分的，如果table中的內容按照索引的順序存儲，則該索引為聚簇索引，否則為非聚簇索引。
1.1
B-樹索引
B-樹索引在oracle中是一個通用索引,
在創建索引時它就是默認的索引類型.
B樹索引可以是單列也可以是復合索引,
B-樹索引最多可以包括32列.
樹葉塊包含了索引值/
ROWID,
以及前一個和後一個樹葉塊的數據塊地址(DBA).
Oracle可以從兩個方向遍歷這個二叉樹.
B-樹索引保存了在索引列上有值的每個數據行的ROWID值.
Oracle不會對索引列上存有空值的行進行索引.
如果索引是多個列的組合索引,
而其中列上包含有空值,
這一行就會處於包含空值的索引列中,
且被處理為空.
1.2
點陣圖索引
在點陣圖索引中,oracle為每個唯一鍵創建一個點陣圖,
然後把與鍵值所關聯的ROWID保存為點陣圖.
盡管點陣圖索引最多可達30個列,
但通常他們都只用於少量的列.
對於多個B-樹索引來說,
每個索引返回一組ROWID,
這組ROWID必須與其他索引所產生的ROWID范圍進行比較.
每個結果集必須被比較,組合並再與其他結果集進行比較,
直到最終的結果集被確定.
由於在點陣圖中只存儲一次一個唯一列,
當列不是B-樹索引的唯一列時就節省了很多空間.
在一個查詢中合並多個B-樹點陣圖索引後,可以使性能顯著提高.
點陣圖索引使用固定長度的數據類型要比可變長度的數據類型好.
大的塊也會提高對點陣圖索引的存儲和讀取性能.
建議不要在一些聯機事務處理(OLTP)應用程序中使用點陣圖索引.
B-樹索引的索引值中包含ROWID,
這樣oracle就可以在行級別鎖上鎖定索引.
點陣圖索引被存儲為壓縮的索引值,
其中包含了一個范圍的ROWID.
因此Oracle必須對一個給定值鎖定所有范圍內的ROWID.
這種鎖定可能在某些DML語句中造成死鎖.
1.3
HASH索引
1.4
索引編排表
1.5
反轉鍵索引
1.6
基於函數的索引
1.7
分區索引
分區索引(partitional
index)就是簡單地把一個索引分成多個片段.
通過把一個索引分成多個片段,
您可以訪問更小的片段.
並且可以把這些片段分別存儲在不同的硬碟上(避免IO問題);
分區索引按照其前導列是否為分區欄位可以區分為有前綴的索引和無前綴的索引兩種.

❾ 資料庫按數據的組織方式來分可以分為哪三種模型

數據模型按不同的應用層次分成三種類型，分別是概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型

（1)概念數據模型（ConceptualDataModel):

簡稱概念模型，是面向資料庫用戶的實現世界的模型，主要用來描述世界的概念化結構，它使資料庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題.

集中精力分析數據以及數據之間的聯系等，與具體的數據管理系統（Database Management System，DBMS)無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型，才能在DBMS中實現。

（2)邏輯數據模型（Logical Data Model):

簡稱數據模型，這是用戶從資料庫所看到的模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型（Network Data Model)、層次數據模型（Hierarchical Data Model)等。此模型既要面向用戶，又要面向系統，主要用於資料庫管理系統（DBMS)的實現。

（3)物理數據模型（Physical Data Model):

簡稱物理模型，是面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構，它不但與具體的DBMS有關，而且還與操作系統和硬體有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有其對應的物理數據模型。

DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作由系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。

(9)資料庫索引的組織方式擴展閱讀：

資料庫模型

（1）對象模型

（2）層次模型（輕量級數據訪問協議）

（3）網狀模型（大型數據儲存）

（4）關系模型

（5）面向對象模型

（6）半結構化模型

（7）平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)

資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。

（1）內層：最接近實際存儲體，亦即有關數據的實際存儲方式。

（2）外層：最接近用戶，即有關個別用戶觀看數據的方式。

（3）概念層：介於兩者之間的間接層。

❿ 資料庫系統都有哪三級模式結構其優點是什麼

資料庫系統的三級模式結構和優點如下：

（1）模式：模式也稱邏輯模式或概念模式。

優點：是資料庫中全體數據的邏輯結構和特徵的描述,是所有用戶的公共數據視圖.

（2）外模式：外模式也稱用戶模式。

優點：它是資料庫用戶能夠看見和使用的局部數據的邏輯結構和特徵的描述,是資料庫用戶的數據視圖,是與某一應用有關的數據的邏輯表示.外模式通常是模式的子集.

（3）內模式：內模式也稱存儲模式。

優點：一個資料庫只有一個內模式.它是數據物理結構和存儲方式的描述,是數據在資料庫內部的表示方式。