几种索引技术的比较
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析Hadoop是一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
在Hadoop中，数据索引和查询优化是关键的技术，它们可以提高数据的访问效率和查询性能。
本文将对Hadoop中的数据索引和查询优化技术进行解析。
一、数据索引技术数据索引是一种用于加速数据访问的技术，它通过建立索引结构来提供快速的数据定位和检索能力。
在Hadoop中，常用的数据索引技术包括B树索引、倒排索引和压缩索引。
1. B树索引B树是一种多路平衡查找树，它可以在有序数据上进行高效的查找操作。
在Hadoop中，B树索引常被用于加速数据的范围查询。
通过将数据按照某个属性进行排序，并构建B树索引，可以使得范围查询的性能得到显著提升。
2. 倒排索引倒排索引是一种常用的文本检索技术，它将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档列表中。
在Hadoop中，倒排索引常被用于加速文本数据的关键词搜索。
通过构建倒排索引，可以快速定位包含指定关键词的文档。
3. 压缩索引压缩索引是一种将索引数据进行压缩存储的技术，它可以减小索引的存储空间，并提高索引的读取性能。
在Hadoop中，由于数据量庞大，索引的存储和读取成本往往较高。
通过采用压缩索引技术，可以在一定程度上减小存储空间，提高索引的读取效率。
二、查询优化技术查询优化是指通过改变查询的执行方式，使得查询的执行效率得到提升的一种技术。
在Hadoop中，常用的查询优化技术包括查询重写、查询优化器和查询计划生成器。
1. 查询重写查询重写是指对用户提交的查询进行改写，以使得查询的执行效率得到提升。
在Hadoop中，查询重写常用于优化复杂查询和多表关联查询。
通过改变查询的语法结构或者调整查询的执行顺序，可以减少查询的执行时间和资源消耗。
2. 查询优化器查询优化器是一种自动化工具，用于选择最优的查询执行计划。
在Hadoop中，查询优化器可以根据查询的特点和数据的分布情况，选择最适合的查询执行计划。
三大检索工具(SCI、ISTP、Ei)收录检索技巧
三大检索工具(SCI、ISTP、Ei)收录检索技巧一、绪论1．三大检索工具简介科技部下属的“中国科学技术信息研究所”从1987年起，每年以国外四大检索工具SCI、ISTP、Ei、ISR为数据源进行学术排行。
由于ISR(《科学评论索引》)收录的论文与SCI有较多重复，且收录我国的论文偏少；因此，自1993年起，不再把ISR作为论文的统计源。
而其中的SCI、ISTP、Ei数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。
SCI，即《科学引文索引》，是自然科学领域基础理论学科方面的重要的期刊文摘索引数据库。
它创建于1961年，创始人为美国科学情报研究所所长EugeneGarfield(1925.9.15)。
利用它，可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自1945年以来重要的学术成果信息；SCI 还被国内外学术界当作制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。
ISTP，即《科学技术会议录索引》，创刊于1978年，由美国科学情报研究所编制，主要收录国际上著名的科技会议文献。
它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学、化学、物理学等学科。
从1990-2003年间，ISTP和ISSHP(后文将要讲到ISSHP)共收录了60，000个会议的近300万篇论文的信息。
EI，即《工程索引》，创刊于1884年，由Elsevier Engineering Information Inc.编辑出版。
主要收录工程技术领域的论文(主要为科技期刊和会议录论文)，数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。
2．与三大检索工具相关的其它数据库介绍SSCI，即《社会科学引文索引》，创刊于1969年，收录数据从1956年至今；是社会科学领域重要的期刊文摘索引数据库。
数据库中的全文检索技术与应用
数据库中的全文检索技术与应用全文检索是一种常见的信息检索技术，它能够有效地对数据库中的文本内容进行快速搜索和匹配。
在计算机科学领域中，全文检索技术得到了广泛的应用，尤其是在数据库系统中。
本文将介绍数据库中的全文检索技术及其应用，并探讨其实际价值。
一、全文检索技术1. 索引技术全文检索的核心是索引技术，它通过对文本进行分词、过滤和排序等操作，构建出高效的索引结构，以便于快速搜索和匹配。
常见的索引技术有倒排索引、正排索引和文档倒排索引等。
- 倒排索引：倒排索引是一种根据单词来建立索引的技术，它将每个单词与出现该单词的文档进行映射，提供了快速的单词搜索和文档查找功能。
- 正排索引：正排索引将文档按照固定的顺序进行排列，便于通过文档ID快速访问文档内容。
- 文档倒排索引：文档倒排索引是综合使用倒排索引和正排索引的一种索引结构，它将文档的内容和元数据进行组合索引，在全文检索中起到更高效和更精确的作用。
2. 分词技术分词技术是对文本进行切割和拆分的过程，将文本划分成一个个有意义的词语，以便于建立索引和进行搜索匹配。
常见的分词技术有正向最大匹配、逆向最大匹配和最小颗粒匹配等。
- 正向最大匹配：正向最大匹配从文本的首字母开始逐步匹配，寻找与词典匹配的最长词组。
- 逆向最大匹配：逆向最大匹配从文本的尾字母开始逐步匹配，寻找与词典匹配的最长词组。
- 最小颗粒匹配：最小颗粒匹配将文本划分成最小的词语，以实现更细粒度的索引和搜索。
3. 相似度匹配相似度匹配是全文检索中常用的一种技术，它利用某种算法计算文本之间的相似程度，从而实现更准确的搜索和匹配。
常用的相似度匹配算法有余弦相似度、编辑距离和Jaccard相似系数等。
- 余弦相似度：余弦相似度通过计算两个向量之间的余弦值，衡量文本之间在向量空间上的相似程度。
- 编辑距离：编辑距离衡量两个文本之间从一个变成另一个所需的最少操作数，如插入、删除和替换等操作。
- Jaccard相似系数：Jaccard相似系数通过计算两个集合的交集与并集的比值，衡量文本之间的相似度。
国外几种主要的科技检索文献的工具
1 综合性科技文献检索工具①美国《工程索引》(The Engineering Index)简称《EI》。
是一种报道有关工程技术方面的期刊式的检索工具。
由美国工程情报公司(Engineering,Information Inc.)编辑出版。
该索引涉及面广，综合性强，收录了 50多个国家，15种文字的3500多种出版物，会议记录1000多种，是世界各国工程技术人员、研究人员、工业、教育和科技情报人员最常用的检索工具之一。
②英国《科学文摘》(Science Abstmrts)简称《SA》。
该文摘是由英国电气工程师学会(IEE)所属物理和工程情报服务部(IN—SPEC)编辑出版。
是查找有关物理学、电气工程与电子学、if算机与控制方面情报的重要检索工具之一。
它报道世界50余国3000种以上期刊和800多种会议记录，还有大量的图书、科技报告及学位论文等。
从1%9年开始分三辑出版，BP:《物理文摘》(科学文摘A辑)〔《Physics Abstracts))(Science Abstracts：Series A)〕简称《卩人》。
《电气与电子学文摘》(科学文摘 B 辑)〔《Electrical &. Electronics Abstracts)) (Seienct Abstracts： Series B)〕简称 EEA。
《计算机与控制文摘》(科学文摘 C 辑)〔《Computer &. Control Abstracts))(Science Abstracts： series C)〕简称 CCA。
③日本《科学技术文献速报》简称《速报》，该《速报》由日本科学技术情报中心(JICST)编辑出版，是目前国外三大综合性检索工具之一。
该《速报》共收录世界54个国家用20多种文字出版的约10,000多种期刊。
另外还收录了以美国政府报告为主的各种技术报告，和一般不易到手的会议资料等世界重要文献。
④美国《科学引文索引》(Science Citation Index)简称《SCI》。
大规模文本检索算法的研究与应用
大规模文本检索算法的研究与应用随着互联网技术的不断发展，人们需要处理海量的文本数据，这时就需要大规模文本检索技术。
大规模文本检索技术需要高效的算法支持，这里介绍几种常见的大规模文本检索算法。
一、倒排索引倒排索引是一种常用的文本检索算法，它利用词汇表，记录每个单词在文档中出现的位置信息，形成一个以词为关键字，以文档为值的索引表，称为倒排索引表。
倒排索引可以快速地查询某个单词在哪些文档中出现，也可以用于实现文本相关性排序、过滤和聚类等功能。
常用的倒排索引算法有BM25、TFIDF等。
二、分布式索引分布式索引是一种基于分布式系统的索引技术。
与传统的单机索引不同，分布式索引在多台机器上构建索引，从而实现大规模的文本检索。
分布式索引通常需要解决分片、分配、负载均衡等问题，同时还需要支持分布式的查询。
目前常用的分布式索引算法有Solr、Elasticsearch等。
三、深度学习深度学习是一种常用的机器学习算法，它可以通过神经网络等模型来学习文本的语义信息，进而实现文本检索。
深度学习在文本检索中可以实现词向量嵌入、句子向量嵌入、文档向量嵌入等功能，并可以用于实现文本分类、聚类等复杂任务。
四、图数据库图数据库是一种基于图结构的数据库，可以用于存储文本之间的语义关系，并用于实现搜索、统计、分析等功能。
图数据库可以使用图论算法来处理文本之间的关系，如PageRank、Betweenness等算法。
同时，图数据库也可以支持查询、聚类等操作，如Neo4j、ArangoDB等。
在实际应用中，不同的大规模文本检索算法可以结合使用，以满足不同的需求。
例如，在传统的信息检索任务中可以使用BM25、TFIDF等算法，以快速查询相关文档；在深度学习场景下，可以使用词向量嵌入、句子向量嵌入等技术提取文本语义，并使用关系图数据库存储文本之间的关系。
总之，大规模文本检索算法的研究与应用已经成为了互联网时代的重要课题，随着科技和需求的不断发展，这一领域仍将有着广阔的发展前景。
引索的名词解释
引索的名词解释引索（Index）是指为了方便查找和检索信息而创建的数据结构。
它提供了一种快速访问和搜索数据库、文件或任何类型的信息的方法。
在计算机科学和信息管理领域，引索是一种关键的技术，被广泛应用于各种领域，包括搜索引擎、数据库管理系统和图书馆信息系统等。
一、引索的用途引索的主要用途是加速信息的检索过程，使得大量的信息可以快速定位和获取。
通常，引索将信息与关键词或关键码相关联，通过创建索引表或索引文件的方式，提供了一种高效的数据结构来组织和存储数据。
不同的引索方式可以根据特定的需求和应用场景进行选择和实现。
二、引索的类型1. 字典引索（Dictionary Indexing）字典引索是根据信息的关键词或属性进行索引的一种常见方式。
基于字典引索的系统能够根据关键词快速定位到相应的信息，常用的字典引索方法包括倒排索引（Inverted Indexing）和哈希表（Hash Table）等。
2. 散列引索（Hash Indexing）散列引索采用散列函数将信息映射到一个固定大小的散列地址空间中，使得信息在内存或磁盘上的存储位置可以直接确定。
这种引索方式的主要优点是检索速度快，适用于快速查找和更新数据的应用场景。
3. B树索引（B-tree Indexing）B树索引是一种平衡多路搜索树，通常用于数据库管理系统中对大量数据进行索引和查找。
B树索引兼具了平衡二叉树和二叉查找树的特点，能够在数据量较大的情况下保持较高的检索效率。
三、引索的构建和维护引索的构建和维护是保证引索功能有效的关键步骤。
在构建引索时，需要根据数据的特性选择合适的引索方式并创建索引表或索引文件。
维护引索则包括对数据的增删改查等操作时，对引索进行更新和维护，以保持引索与数据的一致性和准确性。
构建引索需要考虑数据量、存储空间、检索需求等因素，不同的引索方式有着不同的优缺点，需要根据具体应用场景选择合适的引索方式。
在引索维护方面，通常采用增量更新的方法来保证引索与数据的同步性，避免引索的过时和失效。
三大检索系统介绍
三大检索系统介绍1、SCI EI ISTP 三大检索指的是什么？通常我们所说的世界三大检索系统指的是：SCI--Science Citation Index《科学引文索引》EI—Engineering Index《工程索引》ISTP—Index to Scientific & Technical Proceedings 《科技会议录索引》对于三大检索工具，目前有：印刷版(print)/ 光盘版(CD-ROM)/ 网络版(web) /联机版(online)四种利用方式。
SCI(科学引文索引 )、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引 ) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具,其中以SCI最为重要。
一、SCI《科学引文索引》《科学引文索引》(Science Citation Index, SCI)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库，其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物，尤其能反映自然科学研究的学术水平，是目前国际上三大检索系统中最著名的一种，其中以生命科学及医学、化学、物理所占比例最大,收录范围是当年国际上的重要期刊,尤其是它的引文索引表现出独特的科学参考价值，在学术界占有重要地位。
许多国家和地区均以被SCI收录及引证的论文情况来作为评价学术水平的一个重要指标。
从SCI的严格的选刊原则及严格的专家评审制度来看，它具有一定的客观性，较真实地反映了论文的水平和质量。
根据SCI收录及被引证情况，可以从一个侧面反映学术水平的发展情况。
特别是每年一次的SCI论文排名成了判断一个学校科研水平的一个十分重要的标准。
SCI以《期刊目次》(Current Content)作为数据源，目前自然科学数据库有五千多种期刊，其中生命科学辑收录1350种；工程与计算机技术辑收录 1030种；临床医学辑收990种；农业、生物环境科学辑收录950种；物理、化学和地球科学辑收录900种期刊。
数据库系统中的关键技术
数据库系统中的关键技术随着数据量的不断增加，数据库系统已成为各种业务和智能化应用的重要组成部分。
数据库系统的设计和实现需要考虑多种技术，以满足应用的需求，并保证系统的高效和安全性。
本文将介绍数据库系统中的关键技术，并探讨它们对系统性能的影响。
一、索引技术索引是一种数据结构，使数据库系统能够快速查找特定记录。
索引在查询性能方面扮演着至关重要的角色。
数据库系统中的索引分为基于B+树的索引和哈希索引两种。
B+树索引在大多数数据库系统中都是标准索引类型。
它可以高效地支持针对单个列或多个列的查询和范围查询。
此外，B+树索引还具有较快的插入、更新和删除记录的速度。
当然，在创建B+树索引时需要考虑索引列的选择，以及索引的维护代价。
哈希索引采用哈希表作为索引结构，具有理想的查找性能。
在需要处理大量等值查询的系统中，哈希索引可以极大地提高效率。
但是，在支持复杂查询时，哈希索引的性能会比较低，因为它不支持范围查询，并且在插入、更新和删除记录时需要重新计算哈希值。
二、查询优化技术查询优化是数据库系统中的另一个关键技术，它通过重写查询语句、优化查询计划以及使用索引等方法来提高查询性能。
查询优化器是数据库系统中实现查询优化的重要组成部分。
查询优化器使用基于成本的优化算法来生成最优的查询计划。
它根据查询的所需结果集大小、数据分布、索引大小和查询缓存情况等因素估计查询执行代价，并选择最优的执行路径以执行查询操作。
在实际应用中，查询优化器通常会采用多种搜索策略，例如动态规划、贪心等算法。
三、并发控制技术并发控制是数据库系统中的另一个重要的技术。
由于多个用户可以同时访问数据库，数据库系统必须提供适当的控制机制以确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
事务是数据库系统中的一个基本单元。
每个事务都是由一组数据库操作组成的逻辑单元，可以由一个或多个用户同时访问。
在事务的执行过程中，数据库系统需要确保事务与其他事务的操作互相隔离，以避免数据丢失或冲突。
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几种索引技术的比较谢力军1, 杨 军2(11怀化芷江师范学校,湖南怀化 418008; 21广东女子职业技术学院,广东广州 511450)摘 要:介绍了几种索引技术的概念及应用,讨论了稠密索引、稀疏索引、多级索引、辅助索引、B+树索引等机制1关键词:索引技术; 主索引; 辅助索引中图分类号:TP3111131 文献标识码:A 文章编号:1671-9743(2009)08-0115-04收稿日期:2009-07-24基金项目:湖南省科技计划项目(编号:2007FJ4232)1作者简介:谢力军(1964-),男,湖南会同人,芷江师范学校讲师,主要研究数据库技术、网格计算等11 引 言用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询1一般情况下,数据库在进行查询操作时需要对整个表进行数据搜索1当表中的数据很多时,搜索数据就需要很长的时间,这就造成了服务器的资源浪费1为了提高检索数据的能力,数据库引入了索引机制1索引有主索引和辅助索引两种1主索引有稠密索引、稀疏索引和多级索引等形式1主索引的顺序决定了文件的排列顺序1其余索引称为辅助索引,辅助索引可以提高对非主索引的的查找键进行的查询效率,但是,他们通常会增加数据库修改的开销1索引顺序文件组织的主要缺陷是随着文件的增大,性能会下降1为了克服这个缺陷,可以使用B+树索引1B+树索引是平衡树,即从树根到树叶所有路径长度相等1这种查找是简单有效的,但插入和删除比较复杂1B 树索引和B+树索引类似1B 树的主要优点在于它去除了查找键值存储中的冗余;主要缺陷在于整体的复杂性以及结点大小给定时减少了扇出1实际应用中,人们总是更愿意使用B+树索引12 几种索引技术的比较211 索引顺序文件如果索引的查找键值的顺序与主文件的顺序一致,那么这种索引称为主索引,也称为聚类索引(clustered inde x)1如果文件按照某个搜索码的顺序物理存储,称这种在某个搜索码上有主索引的文件为索引顺序文件,如图211所示1图211 索引顺序文件示意图第28卷第8期怀化学院学报 Vol 1281No 182009年8月JOURN AL OF HUAIHUA U NIVERSITYAug 1,2009注意索引顺序中的/顺序0的两个误解:(1)不是指在存储介质上是顺序存放的,而是指按照某个值顺序排列的逻辑结构(例如,数据结构中的/表0),索引在存储介质上可能是按顺序存放的,也可能不是;(2)在搜索时并不是/从前往后,点一个名喊一声道0,而是要根据对于当前的搜索码该表是有序还是无序的分别采用顺序或随机的搜索方法1212 稠密索引(De nse Index )对主文件中每一个查找键值建立一个索引记录(索引项),索引记录包括查找键值和指向具有该值的记录链表中第一个记录的指针,这种索引称为稠密索引,如图212所示1图212 稠密索引示意图213 稀疏索引(Sparse Inde x )在主文件中,对若干个查找键值才建立一个索引记录,此时索引记录的内容仍和稠密索引一样,这种索引称为稀疏索引,如图213所示1图213 稀疏索引示意图与稠密索引的每一个搜索码都有一个索引记录不同,稀疏索引只为部分搜索码建立了索引项1如果根据搜索码查找数据文件中的记录,而这个搜索码恰恰没有在稀疏索引的索引记录中,那么如何利用该稀疏索引进行查询呢?首先要在稀疏索引中找到小于特定值的最大搜索码的索引项所在的位置,然后根据索引项中的记录指针找到文件中的记录1由于是稀疏索引,找到的记录不一定是我们需要的,因此还要根据顺序文件的搜索码链表(记录在逻辑上按照搜索码顺序链接起来形成的)去查找我们需要的记录即可1另外,利用稠密索引通常可以比稀疏索引能够更快地定位一个记录的位置;再一点,与稠密索引相比,稀疏索引占用空间较小,插入和删除时维护的开销也小1那么在实践当中如何正确地建立稀疏索引呢?因为处理数据库查询的开销主要是由把数据块从磁盘上取到主存的时间来决定1一旦将数据块放入主存,扫描整个数据块的时间是可以忽略的1因此可以考虑为每个块建一个索引项的稀疏索引,使用这样的稀疏索引,可以定位包含所要查找记录的块1214 多级索引(multi -level inde x )如对主索引再建立一级稀疏索引,即对每个索引块建立一个索引记录,就形成了二级索引1此时外层索引块可常驻内存,在查找记录时内层索引块只要读1次就行1#116#怀化学院学报 2009年8月如果外层索引块的数目太多,不能全部进内存,那么可对最外层索引再外建一层索引,这就形成了多级索引技术,如图214所示1图214 多级索引示意图215 辅助索引(secondary inde x )如果查找键的值的顺序与主文件的顺序不一致,那么这种索引称为辅助索引,或非聚集索引1辅助索引可以采用下面的方法实现:仍然为每个查找键值建立一个索引记录,内容包括查找键值和一个指针,但这个指针不指向主文件中的记录,而是指向一个桶,桶内存放指向具有同一查找键值的主记录的指针1如图215所示的顺序文件中,可以对属性SALARY 建立一个辅助索引1图215 辅助索引示意图如上图所示,辅助索引的结构和主索引是不同的1辅助索引的指针并不直接指向文件,而是每个指针指向一个包含文件指针的存储桶1存储桶中的每个指针都指向文件中的记录1与主索引不同,辅助索引可以提高使用辅助搜索码查询记录的速度,但是辅助索引要大大增加数据库更新的开销1索引顺序文件的缺陷:¥性能:索引顺序文件组织最大的缺点在于随着文件的增大,索引查找的性能和顺序扫描的性能都会下降;¦文件重组:随着频繁地在数据文件中删除和插入记录,就会不断有溢出块出现,记录的物理顺序同主搜索码顺序的一致性就遭到破坏,这样就不得不重组文件1但是有一些索引结构能在插入和删除操作很频繁的情况下保持其有效性,B+树索引结构就是其中的一种1B+树索引是大型关系数据库系统中使用最广泛的一种索引结构1216 B +树索引文件B+树索引的总体结构:(1)B+树索引是一个多级索引,但是其结构不同于多级顺序索引;(2)B+树索引采用平衡树结构,即每个叶结点到根的路径长度都相同;(3)每个非叶结点有7n P 2ô到n 个子女,n 对特定的树是固定的;图216 B+树索引示意图(4)B+树的所有结点结构都相同,它最多包含n -1个搜索码值K 1、K 2、,、K n-1,以及n 个指针P 1、P 2、,、P n ,每个结点中的搜索码值按次序存放,即如果i<j,那么K i <K j ,如图216所示121611 B+树索引的叶结点(1)指针Pi (i=1,2,,,n-1)指向具有搜索码值Ki 的一个文件记录或一个指针(存储)桶,桶中的每个指针指向具有搜索码值Ki 的一个文件记录1指针桶只在文件不按搜索码顺序物理存储时才使用1指针Pn 具有特殊的作用;(2)每个叶结点最多可有n-1个搜索码值,最少#117#第28卷第8期 谢力军,杨军:几种索引技术的比较也要有7(n-1)P 2ô个搜索码值1各个叶结点中搜索码值的范围互不相交1要使B+树索引成为稠密索引,数据文件中的各搜索码值都必须出现在某个叶结点中且只能出现一次;(3)由于各叶结点按照所含的搜索码值有一个线性顺序,所以就可以利用各个叶结点的指针Pn 将叶结点按搜索码顺序链接在一起1这种排序能够高效地对文件进行顺序处理,而B+树索引的其他结构能够高效地对文件进行随机处理121612 B +树索引的非叶结点(1)B+树索引的非叶结点形成叶结点上的一个多级(稀疏)索引;(2)非叶结点的结构和叶结点的结构相同,即含有能够存储n-1个搜索码值和n 个指针的存储单元的数据结构1只不过非叶结点中的所有指针都指向树中的结点;(3)如果一个非叶结点有m 个指针,则7n P 2ô[m [n 1若m<n,则非叶结点中指针P m 之后的所有空闲空间作为预留空间,与叶结点的区别在于结点的最后一个指针P m 和Pn 的位置与指向不同1(4)在一个含有m 个指针的非叶结点中,指针P i(i=2,,,m-1)指向一棵子树,该子树的所有结点的搜索码值大于等于K i -1而小于K i 1指针P m 指向子树中所含搜索码值大于等于K m-1的那一部分,而指针P 1指向子树中所含搜索码值小于K 1的那一部分121613 B +树索引的根结点(1)根结点的结构也与叶结点相同;(2)根结点包含的指针数可以小于7n P 2ô1但是,除非整棵树只有一个结点,否则根结点必须至少包含两个指针121614 B+树索引的缺点虽然B+树的/平衡0(Balance)特征保证了B+树索引具有良好的查找、插入和修改的性能,但B+树索引也有以下缺陷:¥B+树索引结构会增加文件插入和删除处理的空间开销;¦B+树索引结构在极端情况下,结点(B+树索引的所有结点都有相同的结构)可以是半空的7n P 2ô到n,目的是为了保证性能),这也将造成空间浪费13 小 结索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针1要想提高整个系统的查询性能,应该使用索引调整向导这样的工具1辅助索引可以提高对非主索引的的查找键进行的查询效率,但是,他们通常会增加数据库修改的开销1聚簇索引的叶节点就是数据节点,而非聚簇索引的页节点仍然是索引节点,并保留一个链接指向对应数据块1非聚簇索引的重要特点:数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储1所以,非聚簇索引在查找数据的时候,必然是随机查找1而聚簇索引是按照数据存储的顺序存储,这在检索中往往有很大的优势,特别是顺序检索范围检索;非聚集索引的叶层不包含数据页1相反,叶节点包含索引行1每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器,这些行定位器指向有该键值的数据行(如果索引不唯一,则可能是多个地址)1参考文献:[1]施伯乐,丁宝康,汪卫.数据库系统教程(第2版)[M].北京:高等教育出版社,2003.[2][美]Ramez Elmasri,Shamkant B.Navathe 著.邵佩英,徐俊刚,王文杰等译.Fundamentals of Database Systems (Fifth Edition),数据库系统基础初级篇(第5版)[M].北京:人民邮电出版社,2007.[3]严蔚敏,吴伟民.数据结构(C 语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997.Comparison of Some Index TechniquesXIE Li-jun 1, YANG Jun2(11Department o f Computer Science,Zhi j iang Normal College,Hua ihua,Hunan 418008;21Guan g Dong Women Pro f essional Technology College ,Guangzhou,Guangdong 511450)Abstract :This paper introduces the c oncept of some index tec hniques and their applica t ions and discusses other key techniques,such as de nse index,sparse index,mult i-le vel index,secondary inde xes and B+trees index 1Key words :index tec hniques; clustered index; secondary index#118#怀化学院学报 2009年8月。