数据库系统概念12-索引与散列(2)概论
索引与散列
索引与散列10-1 什么是静态索引结构？什么是动态索引结构？它们各有哪些优缺点？【解答】静态索引结构指这种索引结构在初始创建，数据装入时就已经定型，而且在整个系统运行期间，树的结构不发生变化，只是数据在更新。
动态索引结构是指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。
静态索引结构的优点是结构定型，建立方法简单，存取方便；缺点是不利于更新，插入或删除时效率低。
动态索引结构的优点是在插入或删除时能够自动调整索引树结构，以保持最佳的搜索效率；缺点是实现算法复杂。
10-2 设有10000个记录对象, 通过分块划分为若干子表并建立索引, 那么为了提高搜索效率, 每一个子表的大小应设计为多大?【解答】每个子表的大小s = ⎡n⎤ = ⎡10000⎤ = 100 个记录对象。
10-3如果一个磁盘页块大小为1024 (=1K) 字节，存储的每个记录对象需要占用16字节，其中关键码占4字节，其它数据占12字节。
所有记录均已按关键码有序地存储在磁盘文件中，每个页块的第1个记录用于存放线性索引。
另外在内存中开辟了256K字节的空间可用于存放线性索引。
试问：(1) 若将线性索引常驻内存，文件中最多可以存放多少个记录？(每个索引项8字节，其中关键码4字节，地址4字节)(2) 如果使用二级索引，第二级索引占用1024字节（有128个索引项），这时文件中最多可以存放多少个记录？【解答】(1) 因为一个磁盘页块大小为1024字节，每个记录对象需要占用16字节，则每个页块可存放1024 / 16 = 64个记录，除第一个记录存储线性索引外，每个页块可存储63个记录对象。
又因为在磁盘文件中所有记录对象按关键码有序存储，所以线性索引可以是稀疏索引，每一个索引项存放一个页块的最大关键码及该页块的地址。
若线性索引常驻内存，那么它最多可存放256 * (1024 / 8 ) = 256 * 128 = 32768个索引项，文件中可存放32768 * 63 = 2064384个记录对象。
清华大学数据库access课件 第08章：索引和散列资料
指针Pn具有特殊的作用。
• 每个叶结点最多可有n-1个搜索码值，最少也要 有(n-1)/2个搜索码值；
• 各个叶结点的搜索码值的范围互不相交；
• 要使B+树索引成为稠密索引，文件中各搜索码值 就都必须在某个叶结点中出现且只能出现一次；
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由1至32个连续的物理块构成的一种存储结构； 与物理块不同的是，存储桶只能包含整记录，即记 录可以跨块存储但不能跨桶存储。
• 一个值所属的存储桶由一个函数来决定，该函数 称为散列函数，也叫哈稀函数；
• 索引结构是散列文件！
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§8.1基本概念
➢索引技术的评价标准
✓ 没有哪一种索引技术是最好的，每种索引都 有自己适合的数据库应用。对索引技术的评 价必须考虑以下因素：
•稠密索引
•稀疏索引
✓ 稠密索引：
•对应文件中搜
索码的每一个
值都有一个索
引记录(或索引项)，它包括：
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搜索码值； 指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。
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§8.2顺序索引
➢顺序索引的分类
✓ 稀疏索引：
• 只为搜索码的部分值建立索引项； • 与稠密索引一样，每个索引项也包括搜索码值和
第8章 索引和散列
讲课内容：
索引的目的就是为了能够快速地在文件中定位要
访问的记录，当然，理想的做法是系统能够直接
定位这些记录！为了实现这种访问数据的方式，
需要一些附加结构——索引，并将索引同数据文
件联系起来。在本章，只要不是特别指明，数据
文件一般是指存储数据记录的文件，我们简称文
数据库系统概念12-索引与散列(1)汇编
by Silberschatz 等
Chapter 12 : Indexing and Hashing
第12章 索引与散列
1 数据统系统 2018/12/3 1/131
项目驱动目标：
如何快速存取数据库中的数据： 一、顺序索引 二、B+树
主要讨论问题：
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
数据统系统
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从映射观点看索引
2. 无序索引
索引映射 IndexMap：{关键字} --> { 记录号 } ，而索引文 件不排序。平均搜索次
数为关键字总数/2 ，由于索引文件比主文件小（通常小一 个数量级， 可以全部或大部分 读入内存，在内存中搜索定位，从而提高了速度。可以比 喻为＂小无序管大有序＂。 例 一本书的目录可看成是无序索引映射 IndexMap : 章节名 称集合 —＞ 页码集合。 。
数为关键字总数/2 ，由于索引文件比主文件小（通常小一 个数量级， 可以全部或大部分 读入内存，在内存中搜索定位，从而提高了速度。可以比 喻为＂小无序管大有序＂。 例 一本书的目录可看成是无序索引映射 IndexMap : 章节 名称集合 —＞ 页码集合。 由于目录相对较小，易于一目十行地浏览，加快了检索内 容的速度。
E.g., author catalog in library
Search Key - attribute to set of attributes used to look up records in a file. index file－file of index entries (search-key, pointer) Index files smaller than the original file （以小引大） Two basic kinds of indices:
数据库系统概论试题和答案及填空题
数据库系统概论试卷(A)一、选择题(15x1分)1、__C___是长期存储在计算机内的有组织,可共享的数据集合.A、数据库管理系统B、数据库系统C、数据库D、文件组织2、在数据库中存储的是__C___。
A、数据B、数据模型C、数据以及数据之间的联系D、信息3、数据库系统阶段，数据___D__。
A、具有物理独立性,没有逻辑独立性B、具有物理独立性和逻辑独立性C、独立性差D、具有高度的物理独立性和一定程度的逻辑独立性4、在数据模型的三要素中，数据的约束条件规定数据及其联系的__A___。
A、制约和存储规则B、动态特性C、静态特性D、数据结构5．___A_____由数据结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成。
A、关系模型B、关系C、关系模式D、关系数据库6、一组具有相同数据类型的值的集合称为____D____。
A、关系B、属性C、分量D、域7、集合R与S的交可以用关系代数的5种基本运算表示为____A____。
A、 R-(R-S)B、σF(R×S)C、R-(S-R)D、S-(R-S)8、实体是信息世界中的术语，与之对应的数据库术语为___D____。
A、文件B、数据库C、字段D、记录9、在嵌入式SQL语言中使用游标的目的在于____D____。
A、区分SQL与宿主语言B、与数据库通信C、处理错误信息D、处理多行记录10、FoxBASE、FoxPro属于____B____。
A、表式系统B、最小关系系统C、关系完备的系统D、全关系系统11、在R(U)中,如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X',都没有X'→Y,则____A____。
A、Y函数依赖于XB、Y对X完全函数依赖C、X为U的候选码D、R属于2NF12、3NF___C_____规范为BCNF。
A、消除非主属性对码的部分函数依赖B、消除非主属性对码的传递函数依赖C、消除主属性对码的部分和传递函数依赖D、消除非平凡且非函数依赖的多值依赖13、下面的结论不正确的是___D___。
数据库系统概论知识点
第一章：绪论数据库〔DB〕：长期存储在计算机、有组织、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有娇小的冗余度、交稿的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
数据库管理系统〔DBMS〕：位于用户和操作系统间的数据管理系统的一层数据管理软件。
用途：科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。
包括数据定义功能，数据组织、存储和管理，数据操纵功能，数据库的事物管理和运行管理，数据库的建立和维护功能，其他功能。
数据库系统〔DBS〕：在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库。
数据库管理系统〔及其开发工具〕、应用系统、数据库管理员构成。
目的：存储信息并支持用户检索和更新所需的信息。
数据库系统的特点：数据构造化；数据的共享性高，冗余度低，易扩大；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。
概念模型实体，客观存在并可相互区别的事物称为实体。
属性，实体所具有的*一特性称为属性。
码，唯一标识实体的属性集称为码。
域，是一组具有一样数据类型的值的集合。
实体型，具有一样属性的实体必然具有的共同的特征和性质。
实体集，同一类型实体的集合称为实体集。
联系两个实体型之间的联系一对一联系；一对多联系；多对多联系关系模型关系，元组，属性，码，域，分量，关系模型关系数据模型的操纵与完整性约束关系数据模型的操作主要包括查询，插入，删除和更新数据。
这些操作必须满足关系完整性约束条件。
关系的完整性约束条件包括三大类：实体完整性，参照完整性和用户定义的完整性。
数据库系统三级模式构造外模式，模式，模式模式：〔逻辑模式〕数据库中全体数据的逻辑构造和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
一个数据库只有一个模式。
模式的地位：是数据库系统模式构造的中间层，与数据的物理存储细节和硬件环境无关，与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。
模式定义的容：数据的逻辑构造〔数据项的名字、类型、取值围等〕，数据之间的联系，数据有关的平安性、完整性要求外模式：〔子模式/用户模式〕数据库用户〔包括应用程序员和最终用户〕能够看见和使用的局部数据库和逻辑构造和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与*一应用有关的系统的逻辑表示。
《数据库概论》课件
关系数据库的软件系统。
特点
02
以表格形式存储数据，数据之间存在明确的关联关系，遵循一
定的数据完整性约束。
发展历程
03
从早期的层次数据库到关系数据库，再到现代的分布式数据库
和云数据库。
关系数据库管理系统的功能
数据存储
能够创建和管理关系数据 库，将数据以表格形式存 储在磁盘上。
数据检索
提供查询语言（如SQL） 用于检索、插入、更新和 删除数据。
反规范化设计
为了提高查询性能，适当增加冗余，简化数据操作。
三范式与范式之间的关系
第一范式（1NF）定义了关系的原子性；第二范式（2NF）定义了关系的主键和外键关系 ；第三范式（3NF）定义了关系的非主属性对主属性的独立性。
04
关系数据库管理系统
关系数据库管理系统的概述
定义
01
关系数据库管理系统（RDBMS）是一种用于存储、检索和管理
金融行业
用于银行、证券、保险等 金融机构的数据存储、处 理和分析，支持金融业务 的高效运转。
政府机构
用于政府办公自动化、电 子政务等领域，提高政府 服务效率和信息公开度。
05
数据库技术的发展趋势
大数据时代的数据库技术
大数据处理
随着大数据时代的来临，数据库技术也在不 断发展，以应对海量数据的存储、查询和分 析需求。
数据库设计的步骤
需求分析
收集、分析和整理业 务需求，明确数据需
求和功能需求。
概念设计
使用E-R图等工具，设 计数据库的概念结构
。
逻辑设计
将概念结构转换为逻 辑结构，如关系模型
。
物理设计
确定数据库的存储结 构、索引等物理属性
数据库系统中的索引
数据库系统中的索引随着现代社会数据量和信息储存的爆炸式增长，存储、查找和处理这些数据的能力成为了一个关键的问题。
在这种情况下，正确使用数据库系统中的索引是最有效的数据查询和检索方法之一。
索引（Index）是一种特殊的数据结构，用于提高数据库系统的查询效率。
索引可以根据定义在表列上的顺序，对表中的数据行进行排序，使数据库用户可以快速地查询到所需的数据。
本文将讨论数据库系统中的索引原理、分类、实现方法和使用策略。
索引原理数据库中的索引是建立在表或视图列之上的一种数据结构。
对于包含大量数据的表，查询操作方式是从头到尾逐行扫描表中的每一行数据，直到找到所需条件的数据。
这种线性搜索方式，虽然可以确保我们能找到所需数据，但是对于庞大的数据表而言，查询消耗的时间和系统资源将是不可承受的。
数据库中的索引就是为了优化这种查询方式的性能而设计的一种数据结构。
索引的工作原理基于数据库中的一些基本数据结构，如B-树和哈希表等。
存储在B-树中的数据按照一定的规则排列，使得这种结构可以更快的进行查找和比较。
对于随机块访问，B- 树可以提供更快的速度。
而哈希表这种数据结构，可以对数据进行hash计算，使得查询出所需数据的速度非常快，尤其是对于大型数据集。
索引分类在数据库系统中，索引可以根据不同的基本结构或查找算法进行分类。
下面对索引的分类进行简要介绍。
1. B-树索引B-树索引是数据库中最常见的一种索引方式。
这种索引结构是一种平衡树，可以有效地支持多种查找方式，例如范围查找、模糊匹配等。
在B-树索引中，每个节点都包含一个或多个关键字，可以用来排序和对数据进行快速查找。
通常情况下，这种索引结构可以支持高效的查询和修改操作。
2. 哈希索引哈希索引是另一种广泛使用的索引结构。
这种索引可以使用哈希函数将表中的数据映射到具有固定大小的位置上。
当查询所需的数据时，哈希函数可以直接获取所需数据的位置，从而实现了非常高效的数据访问。
3. 全文索引全文索引是一种用于查找文本数据的索引结构。
清华大学数据库access课件-第08章：索引和散列资料
引项）的文件。
■基本概念
■散列文件组织 ■SQL中索引的定义
■顺序索引
■散列索引
■多码访问
■B＋树索引文件 ■两种索引的比较■本章总结
§8.1基本概念
➢基本索引
✓ 顺序索引：
• 基于对值的一种排序； • 结构：顺序文件和B树文件
✓ 散列索引：
• 基于将值平均、随机地分布到若干存储桶中：
由1至32个连续的物理块构成的一种存储结构； 与物理块不同的是，存储桶只能包含整记录，即记 录可以跨块存储但不能跨桶存储。
✓ 堆文件与索引顺序文件
• 没有主索引的数据文件就是堆文件； • 而拥有主索引的数据文件就是索引顺序文件。
§8.2顺序索引
➢索引顺序文件
✓ 数据文件中的记录按照某个搜索码值的顺序 物理存储：
§8.2顺序索引
➢顺序索引的分类
✓ 按照索引结构中搜索码值与数据文件中搜索 码值的对应关系，顺序索引又分为：
•稠密索引 •稀疏索引
✓ 稠密索引：
•对应文件中搜 索码的每一个 值都有一个索 引记录(或索引项)，它包括：
搜索码值； 指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。
§8.2顺序索引
➢顺序索引的分类
✓ 稀疏索引：
• 只为搜索码的部分值建立索引项； • 与稠密索引一样，每个索引项也包括搜索码值和
指向具有该搜索码值的第一个数据记录的指针。
96 216 136 176
3210
页头： 96字节
数据行，即记录
RID是01:010:01 的记录的搜索码 是Downtown
行偏移数组：链表 各行顺序号(槽号)
§8.2顺序索引
➢稠密索引和稀疏索引的比较
✓ 利用稠密索引通常可以比稀疏索引更快地定 位一个记录的位置；
数据库索引的概念
数据库索引的概念数据库索引的概念2010-03-25 10:03:35| 分类： |字号1 索引的概念索引是⼀个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中⼀列或若⼲列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
表的存储由两部分组成，⼀部分⽤来存放数据页⾯，另⼀部分存放索引页⾯。
通常，索引页⾯相对于数据页⾯来说⼩得多。
数据检索花费的⼤部分开销是磁盘读写，没有索引就需要从磁盘上读表的每⼀个数据页，如果有索引，则只需查找索引页⾯就可以了。
所以建⽴合理的索引，就能加速数据的检索过程。
SQL Server采⽤B-树结构的索引，根据索引的顺序与数据表的物理顺序是否相同可以分为：聚簇索引（clustered index）和⾮聚簇索引（nonclustered index）。
（1）聚簇索引重新组织表中的数据以按指定的⼀个或多个列的值排序。
聚簇索引的叶节点包含实际的数据，因此⽤它查找数据很快，但每个表只能建⼀个聚簇索引。
（2）⾮聚簇索引不重新组织表中的数据，它的叶节点中存储了组成⾮聚簇索引的列的值和⾏定位指针。
⼀个表可以建249 个⾮聚簇索引。
通俗的说，汉语字典的正⽂就是⼀个建⽴在拼⾳基础上的聚簇索引，以英⽂字母“a”开头并以“z”结尾。
⽐如，我们要查“阿”字，就会翻开字典的第⼀页，因为“阿”的拼⾳是“a”，所以排在字典的前⾯。
如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明字典中没有这个字。
同样的，如果查“做”字，就会把字典翻到最后。
字典的“偏旁部⾸”是⾮聚簇索引。
⽐如我们要查“阿”字，在查部⾸之后，看到部⾸检字表中“阿”的页码是1页，“阿”的上⾯是“际”字，但页码却是277页，“阿”的下⾯是“陇”字，页码是416页。
很显然，这些字并不是真正的分别位于“阿”字的上下⽅，现在看到的连续的“际、阿、陇”三字实际上就是他们在⾮聚簇索引中的排序，是字典正⽂中的字在⾮聚簇索引中的映射。
2 索引的使⽤1）聚簇索引的使⽤在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在⼀起，因⽽在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使⽤group by、order by的查询时，⼀旦找到具有范围中第⼀个键值的⾏，具有后续索引值的⾏必然连在⼀起，不必进⼀步搜索，避免了⼤范围扫描，可以⼤⼤提⾼查询速度。
数据库索引详解
数据库索引详解什么是索引索引是对数据库中⼀列或者多列的值进⾏排序的⼀中结构，使⽤索引可以快速访问数据库中表的特定信息。
索引的⼀个主要的⽬的就是加快检索表中数据，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录的辅助数据结构。
简单来说索引就是数据库的⽬录。
索引有什么作⽤索引的最⼤作⽤就是加快数据库的查询速度。
索引为什么会加快查询速度数据库在执⾏⼀条SQL语句的时候，默认的⽅式是根据搜索条件进⾏全表扫描，遇到匹配条件的就加⼊搜索结果集合。
但若是遇到⼤数据量的查询时，直接全表匹配的⽅式太慢了，这时候就需要⽤到索引。
我们对某⼀字段增加索引，查询的时候就会先去索引列表中⼀次定位到特定值得⾏数，⼤⼤减少遍历匹配的⾏数，所以可以明显的增加查询的速度。
索引的种类主键索引：数据记录⾥⾯不能有null，数据内容不能重复，在⼀张表⾥⾯不能有多个主键索引。
普通索引：使⽤字段关键字建⽴的索引，主要是提⾼查询速度。
唯⼀索引：字段数据是唯⼀的，数据内容⾥⾯能否为null，在⼀张表⾥⾯，是可以添加多个唯⼀索引。
全⽂索引：在早起版本中只有myisam引擎⽀持全⽂索引，在innodb5.6后也⽀持全⽂索引，在MySQL中全⽂索引不⽀持中⽂。
我们⼀般使⽤sphinx集合coreseek来实现中⽂的全⽂索引。
索引的创建(索引的例⼦)执⾏Create Table语句时可以创建索引，也可以单独⽤Create index或者 Alter Table来为表增加索引。
1. ALTER TABLEALTER TABLE⽤来创建普通索引、unique索引或者primary key索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column_list)ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE(column_list)ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY(column_list)table_name:是要增加索引的表名。
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Example of Hash Index 散列索引 cp337
把 索引项集 { (Key, Pointer
）} 分散列入 多桶内
数据统系统 2020/11/18
•主文件
•桶，桶内为索引
项
Hash(账号）= 账号 mod 7
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Deficiencies of Static Hashing 静态散列的缺点cp338
基本概念
Ordered Indices
顺序索引
B+-Tree Index Files
B＋-树索引
B-Tree Index Files
B-树文件
Static Hashing
静态散列 cp335
Dynamic Hashing
动态散列
Comparison of Ordered Indexing and Hashing 比较
分散均匀，随机，搜索空间 才分得小
算得快，
例子：12属相，
若干人分12桶（多：1）
电影院 分单双号入座，若干人分2桶
字典首母 ，作标签：
Hash(word)=Word[0]. 分为26 桶
宝光寺：数罗汉 .
Hash(Person，sex)=2*(Redom(Seed)+Age+1)+Sex
CP337 LINE 2 有个31进位的HASH 例子 (处理字符串）
如Hash(x)=X mod n, n=12, 12 是固定数，分为12桶， 如果开始n 太大，浪费空间， 数据增加了, n 应该动态变化 .
数据统系统 2020/11/18
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Chapter 12: Indexing and Hashing
用branch-name 作 关键字
(see previous slide for details).
E.g. h(Perryridge) = 5 h(Round Hill) = 3 h(Brighton) = 3
数据统系统 2020/11/18
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Hash Functions cp336
散列就是要散，如果没有散开或不均匀 ， 则不是好函数， 分散均匀，随机，搜索空间 才分得小 算得快，
Book :数据库概念 Ver.5 by Silberschatz 等
Chapter 12 : Indexing and Hashing
第12章 索引与散列 B
数据统系统 2020/11/18
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Chapter 12: Indexing and Hashing
Basic Concepts
Skew in distribution of records. 倾斜，扭曲，分布不均匀， Although the probability of bucket overflow can
be reduced, it cannot be eliminated; it is handled by using overflow buckets.
E.g. h(Perryridge) = 5 h(Round Hill) = 3 h(Brighton) = 3
上述HASH 函数 : ASCII 码 求和 ，mod 10
数据统系统 2020/11/18
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Example of Hash File Organization cp336
账号表的Hash
Example of Hash File Organization (Cont.) cp336
把账号表散列 10 buckets, The binary representation of the ith character is assumed to be the integer i. The hash function returns the sum of the binary representations of the characters modulo 10
例子：12属相，
若干人分12桶（多：1）
电影院 分单双号入座，若干人分2桶
字典首母 ，作标签：
Hash(word)=Word[0]. 分为26 桶
数据统系统 2020/11/18
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Hash Functions cp336
散列就是要散，数据库中如果没有散开或不均匀 ， 则不是好 函数，（在加密技术中，反过来，要求散列不碰撞。解释）
6. 与静态散列相比,动态散列有特点
7. 顺序索引与散列的区别
8. SQL中如何定义索引
数据统系统 2020/11/18
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Static Hashing 静态散列 cp335
bucket（桶，常=512b--4K,）为存储单位， 散列—分散
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Index Definition in SQL SQL 中的索引
数据统系统 2020/11/18
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项目驱动目标：
如何实现基于散列的文件组织和索引：
一、静态散列
二、动态散列
三、SQL中的索引定义
主要讨论问题：
1. 什么是静态散列
2. 好的散列函数该是什么样 3. 什么是动态散列 4. 如何在动态散列中插入记录 5. 如何删除动态散列中的记录
字典首母 ，作标签：
Hash(word)=Word[0]. 分为26 桶
宝光寺：数罗汉 .
Hash(Person，sex)=2*(Redom(Seed)+Age+1)+Sex
CP337 LINE 2 有个31进位的HASH 例子 (处理字符串）
数据统系统 2020/11/18
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Handling of Bucket Overflows 处理溢出 cp336
数据统系统 2020/11/18
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Hash Functions cp336
散列就是要散，数据库中如果没有散开或不均匀 ， 则不是好 函数，（在加密技术中，反过来，要求散列不碰撞。解释）
分散均匀，随机，搜索空间 才分得小
算得快，
例子：12属相，
若干人分12桶（多：1）
电影院 分单双号入座，若干人分2桶
数据统系统 2020/11/18
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Handling of Bucket Overflows (Cont.) cp337
Overflow chaining –. 溢出块 成为链，好查找（如下转 XX页），称为封闭 散列 ，closed hashing.
数据统系统 2020/11/18
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