1数据的存储结构和特征
数据存储原理
数据存储原理
数据存储原理指的是将数据保存在计算机或其他存储设备中的方法和理论。
数据存储是计算机系统的核心组成部分，用于存储程序、文件和其他数据，以便于计算机能够读取、写入和操作这些数据。
数据存储原理主要涉及以下几个方面：
1. 存储介质：数据存储通常基于一种或多种存储介质，如硬盘、固态硬盘(SSD)、磁带等。
每种存储介质都有自己的特点和适
用场景。
硬盘以其容量大和成本低的特点被广泛应用，而
SSD则以其读写速度快和低功耗而受到青睐。
2. 存储结构：数据存储通常以层次结构进行组织。
最上层是文件系统，它将数据组织成文件和文件夹的层次结构。
在文件系统下方是操作系统的存储管理模块，负责将文件和程序加载到内存中，并在需要时将其写回存储设备。
在存储设备之下，可能会存在多级缓存，如CPU缓存、磁盘缓存等。
这些缓存用
于加速数据访问。
3. 存储管理：存储管理负责管理存储设备的分配和回收。
在传统的文件系统中，存储设备通常被划分为一系列的块或扇区，通过文件系统的索引结构，可以将文件的内容分散保存在存储设备的不同位置，并在需要时进行读取。
现代的文件系统往往采用更高级的数据结构和算法，以提高存储效率和数据访问速度。
4. 数据持久性：数据存储需要具备持久性，即数据在断电或系统崩溃后仍能保持完整。
为了实现数据的持久性，通常会采用数据备份、数据复制和容错措施，如磁盘阵列(RAID)技术，以保证数据的安全性和可靠性。
综上所述，数据存储原理涉及存储介质、存储结构、存储管理和数据持久性等方面。
了解这些原理可以帮助提高数据存储的效率、可靠性和安全性。
数据库基础知识
数据库基础知识数据库是现代计算机系统中非常常见和重要的组件之一。
它是一个用于存储和管理数据的软件系统，提供了一种有效地组织和访问大量数据的方法。
数据库可以被用于各种应用领域，如企业管理、科学研究和互联网服务等。
本文将讨论数据库的基础知识，包括数据库的定义、特点、分类以及常用的数据库管理系统。
一、数据库的定义和特点数据库可以理解为一个以特定结构存储数据的集合，它具有以下特点：1. 数据的存储：数据库可以持久地保存数据，并提供高效的读写操作。
相比于传统的文件系统，数据库可以更好地管理和操作大量数据。
2. 数据的组织：数据库使用表的结构组织数据，每个表包含多个列和行，类似于电子表格。
这种结构可以更好地组织和管理数据。
3. 数据的共享：多个用户可以同时访问数据库并进行操作，数据库具有良好的并发控制机制，可以确保数据的一致性和完整性。
4. 数据的安全性：数据库提供了访问控制和安全机制，可以限制用户对数据的访问权限，并保证数据的安全性和保密性。
5. 数据的持久性：数据库的数据是持久的，即使在系统故障或断电的情况下，数据也能得到恢复和保护。
二、数据库的分类根据数据模型的不同，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。
1. 关系型数据库：关系型数据库使用表格形式存储数据，其中每个表格称为一个关系，表格的列对应数据的属性，行则对应属性的值。
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据的查询和操作，最常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和SQL Server等。
2. 非关系型数据库：非关系型数据库采用不同的数据模型进行数据存储，如键值对、文档、列族、图等。
非关系型数据库通常具有高可扩展性和高性能等优点，适用于大规模数据的存储和处理。
常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis和Cassandra等。
三、常用的数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是用于管理和操作数据库的软件系统，它提供了一系列的功能和接口，方便用户进行数据的存储、查询和分析等操作。
大数据的结构和特征
大数据的结构和特征大数据是指规模庞大、类型多样、传统数据处理方法无法处理的数据集合。
随着信息技术的不断发展，大数据的规模和数量呈现爆炸式增长，同时其结构和特征也逐渐显露出来。
本文将详细介绍大数据的结构和特征，从而帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、大数据的结构大数据的结构主要体现在两个方面：数据的组织结构和数据的存储结构。
1. 数据的组织结构大数据的组织结构包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有固定格式和明确约束的数据，例如关系型数据库中的表格数据。
结构化数据通常采用表格、行和列的形式进行组织，便于存储和处理。
这种结构化的数据对于分析和挖掘有一定的便利性。
半结构化数据是指部分具有结构化特征的数据，例如XML、JSON等格式的数据。
半结构化数据通常采用标签和属性的形式进行组织，可以灵活地描述数据之间的关系，但仍然需要一定的解析和处理过程。
非结构化数据是指没有固定格式和明确约束的数据，例如文本、音频、视频等形式的数据。
非结构化数据通常需要通过自然语言处理、图像处理等技术进行解析和处理，以提取有用的信息。
2. 数据的存储结构大数据的存储结构包括分布式存储和云存储。
分布式存储是指将大数据分散存储在多个节点中，通过分布式文件系统进行管理和处理。
分布式存储可以有效地提高数据的可靠性和可扩展性，从而满足大数据处理的要求。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS等。
云存储是指将大数据存储在云平台上，通过云服务提供商进行管理和处理。
云存储具有高度灵活性和可扩展性，用户可以根据需求动态调整存储容量和计算资源。
常见的云存储平台包括Amazon S3、Microsoft Azure和Google Cloud Storage等。
二、大数据的特征大数据具有以下几个显著特征：1. 高维度大数据的特征维度非常高，即数据的属性和特征非常多。
例如，在社交网络中，用户的信息包括姓名、性别、年龄、兴趣爱好、地理位置等多个维度。
数据库数据的存储结构
数据库数据的存储结构
数据库数据的存储结构主要有以下几种：
1. 表格存储结构：是一种基于行和列的存储结构，每个表格由
若干个行和列组成，每个行代表一条记录，每个记录包含若干个字段，每个字段代表一个数据项。
2. 堆积存储结构：是一种适用于大规模数据存储的存储结构，
所有数据按照插入顺序依次存放在一个堆积中，并用指针将它们连接
起来。
这种存储结构的操作效率较低，但占用空间少。
3. 平衡树存储结构：是一种基于树结构的存储结构，数中每个
节点代表一条记录，每个节点有若干个子节点，子节点代表比该节点
的键值小或大的记录，平衡树通过动态平衡调整提高了数据检索效率。
4. 散列表存储结构：是一种基于散列算法的存储结构，每个记
录的存储位置由一个散列函数计算得出，因此该存储结构的查找效率
很高，但空间利用率逊于平衡树和表格存储结构。
5. 文件系统存储结构：是一种基于文件系统的存储结构，将数
据库存储在独立的文件中，并提供相应的操作接口，可以读写整个文
件或一部分，因此应用较为广泛。
数据结构的四种基本逻辑结构
数据结构的四种基本逻辑结构数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是数据的组织、存储和管理的一种方式。
根据数据元素之间的关系，数据结构可以分为四种基本逻辑结构，包括线性结构、树形结构、图结构和集合结构。
下面将逐一介绍这四种基本逻辑结构。
一、线性结构：线性结构是最简单、最常见的数据结构之一，它的特点是数据元素之间存在一对一的关系。
线性结构有两种存储方式，分别是顺序存储和链式存储。
1. 顺序存储：顺序存储是将数据元素存储在一段连续的内存空间中，通过元素之间的物理位置来表示其之间的逻辑关系。
顺序存储的优点是访问速度快，缺点是插入和删除操作需要移动大量元素。
常见的线性结构有数组和字符串。
2. 链式存储：链式存储是通过指针将数据元素连接起来的存储方式，不要求元素在存储空间中的位置相邻。
链式存储的优点是插入和删除操作简单高效，缺点是访问速度相对较慢。
常见的线性结构有链表和栈。
二、树形结构：树形结构是一种层次化的数据结构，它的特点是每个节点可以有多个子节点，但每个节点只有一个父节点。
树形结构有很多种不同的实现方式，常见的有二叉树、平衡二叉树、B树等。
1. 二叉树：二叉树是树形结构中最基本的形式，每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树可以为空树，也可以是非空的，非空二叉树又分为满二叉树、完全二叉树和搜索二叉树等。
二叉树的应用非常广泛，例如在排序、查找、哈夫曼编码等领域都有重要的作用。
2. 平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉查找树，它的左右子树的高度差不超过1。
平衡二叉树的设计可以有效提高查找和插入操作的效率，最常见的平衡二叉树就是AVL树。
3. B树：B树是一种多路搜索树，它的结构可以在节点中存储更多的关键字，从而减少树的层数，提高查找效率。
B树被广泛应用于数据库和文件系统等领域，例如MySQL的索引就是采用了B树的结构。
三、图结构：图结构由顶点（节点）和边（连接顶点的线段）组成，它的特点是顶点之间可以有多个连接关系。
数据结构的四种存储结构
数据结构的存储结构通常可以分为以下四种类型：1. 顺序存储结构（Sequential Storage Structure）：顺序存储结构是将数据元素存储在一块连续的存储空间中。
每个元素占据一段连续的内存空间，并且相邻元素之间在内存中也是相邻的。
数组就是一种典型的顺序存储结构，可以通过下标来直接访问元素。
顺序存储结构的特点是随机访问速度快，但插入和删除操作需要移动大量元素。
2. 链式存储结构（Linked Storage Structure）：链式存储结构通过节点之间的指针连接来存储数据元素。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，最后一个节点的指针为空。
链式存储结构的特点是插入和删除操作方便快捷，不需要移动元素，但访问元素需要遍历链表。
3. 索引存储结构（Indexed Storage Structure）：索引存储结构使用一个索引表来存储数据元素的地址或者指针。
索引表中的每个条目包含一个关键字和对应数据元素的地址或指针。
通过索引表可以快速定位和访问数据元素，而无需遍历整个数据集。
索引存储结构适用于静态数据集或者数据集更新较少的情况。
4. 散列存储结构（Hashed Storage Structure）：散列存储结构使用散列函数将数据元素的关键字映射为存储位置。
存储位置可以是数组或者其他数据结构，称为散列表。
通过散列函数，可以直接计算出数据元素的存储位置，从而实现快速的插入、查找和删除操作。
散列存储结构适用于需要快速查找和访问数据的情况，但可能存在散列冲突的问题，需要解决冲突并保证散列函数的均匀性。
这些存储结构可以根据具体的应用场景和需求选择使用，每种结构都有其适用的优势和限制。
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、数据结构基础概念数据结构是指数据元素之间的关系，以及对数据元素进行操作的方法的总称。
数据结构是计算机科学中非常基础的概念，它为计算机程序的设计和实现提供了基础架构。
数据结构的研究内容包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及对数据进行操作的算法。
1.1 数据结构的分类数据结构可以根据数据的逻辑关系和数据的物理存储方式进行分类，常见的数据结构分类包括线性结构、树形结构、图结构等。
1.2 数据结构的基本概念（1）数据元素：数据结构中的基本单位，可以是原子类型或者复合类型。
（2）数据项：数据元素中的一个组成部分，通常是基本类型。
（3）数据结构的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构、树形结构、图结构等。
（4）数据结构的存储结构：指数据元素在计算机内存中的存储方式，包括顺序存储结构和链式存储结构等。
1.3 数据结构的特点数据结构具有以下几个特点：（1）抽象性：数据结构是对现实世界中的数据进行抽象和模型化的结果。
（2）实用性：数据结构是在解决实际问题中得出的经验总结，是具有广泛应用价值的。
（3）形式化：数据结构具有精确的数学定义和描述，可以进行分析和证明。
（4）计算性：数据结构是为了使计算机程序更加高效而存在的。
二、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，是一种最简单的数据结构。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列等。
2.1 线性表线性表是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构，可以采用顺序存储结构或者链式存储结构实现。
（1）顺序存储结构：线性表采用数组的方式进行存储，数据元素在内存中连续存储。
（2）链式存储结构：线性表采用链表的方式进行存储，数据元素在内存中非连续存储，通过指针将它们进行连接。
2.2 栈栈是一种特殊的线性表，只允许在一端进行插入和删除操作，这一端称为栈顶。
栈的操作遵循后进先出（LIFO）的原则。
2.3 队列队列也是一种特殊的线性表，允许在一端进行插入操作，另一端进行删除操作，这两端分别称为队尾和队首。
关系数据库的数据结构与特点
关系数据库的数据结构与特点关系数据库是一种基于关系模型的数据库，它的数据结构和特点对于数据的组织和管理起着重要的作用。
关系数据库的数据结构主要由表格（表）组成，每个表包含了若干行（记录）和若干列（字段）。
每一行代表一个实体（记录），每一列代表一个属性（字段），通过表格之间的连接和关联，可以实现各种复杂的数据查询和操作。
关系数据库的特点如下：1. 结构化：关系数据库采用表格的形式存储数据，每个表格都有固定的结构和明确定义的字段。
这种结构化的特点使得数据可以被方便地组织、存储和管理。
2. 灵活性：关系数据库支持动态的数据操作，可以随时增加、删除或修改表格的结构，以适应不断变化的业务需求。
同时，关系数据库还支持复杂的查询操作，可以方便地从大量的数据中提取所需的信息。
3. 完整性：关系数据库支持各种完整性约束，包括实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性等。
这些约束可以保证数据的准确性和一致性，防止出现无效的数据。
4. 可扩展性：关系数据库可以支持大规模的数据存储和处理，可以通过添加更多的硬件资源来提高系统的性能和容量。
同时，关系数据库还支持分布式和集群部署，可以实现高可用性和负载均衡。
5. 安全性：关系数据库提供了丰富的安全功能，包括用户认证、权限控制和数据加密等。
这些功能可以保护数据的机密性和完整性，防止未经授权的访问和恶意操作。
6. 数据一致性：关系数据库采用事务的机制来保证数据的一致性，可以将一系列的操作作为一个原子操作进行提交或回滚。
这样可以避免数据丢失或冲突，保证数据的正确性和可靠性。
7. 数据共享：关系数据库可以支持多个用户或应用程序同时对数据进行访问和操作，可以实现数据的共享和协作。
同时，关系数据库还支持数据的备份和恢复，可以防止数据的丢失和损坏。
关系数据库的数据结构和特点使得它成为了一种非常强大和灵活的数据管理工具。
通过合理地设计和使用关系数据库，可以实现高效的数据存储、查询和分析，为各种应用提供可靠的数据支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
当某个行所需要的存储空间大小超过一个数据块的空间大小，则无论如何也无法将 其一个整行存储在一个块中。此时必须把所需要的数据块连接在一起来存储这个较 大的行。
行的大小是可变的
数据块的大小在建立 DB之后是不可变的
建库之前一定要 考虑到行的最大长度
11
2. 堆表—— 聚簇因子
堆表的最大特征是数据的存储独立性，即数据的存储与数据值没有任何关
2
1. 概述
随机存储方式在写入数据时可以轻而易举的进行存储，在查询时
候则要付出更高的代价；
固定存储方式在写入数据时花费了时间和精力，则在查询上获得
性能的提升。
读
永远是数 据库设计 的矛盾
写
3
1. 概述
选择哪一种存储策略？ 取决于业务需求【希望更快的写入还是更快的查询】； 取决于数据量的大小【和内排序算法类似，对于只有极少数的数据量可
使用主键进行读取 按照主键的顺序返回行
不能 不能有LONG类型 因版本不同而有所差别
允许
因版本不同P19 表1-1• 因版本不同而有所差别
允许
• 通过CTAS加载数据 • 分区和一般IOT并行高速全表扫描
• 分区IOT的并行扫描索引
16
3.索引组织表—— 堆表和索引组织表的比较
行的读取 全表扫描 能否使用聚簇 LONG,LONG RAW,LOB Distributed SQL Data Replication 分区的应用
并行处理
堆表
索引组织表
ROWID 可以不指定 使用ROWID 使用ROWID进行读取 按照任意顺序返回
可以 LONG类型的列只能有一个
允许
主键 指定（主键必须存在） 逻辑ROWID或者Bitmap索引
5
数据的存储结构和特征
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
6
2. 堆表
堆表采用索引和表数据分开存储的策略。 键和数据是否应该存放在一起？
学生成绩单 以学号为键，查找学生的成绩信息
学号 2010210888 2010210889
姓名 孟显耀
张三
语文 61 96
数学 62 45
联地被存储在磁盘的任意位置上。
聚簇因子是指按照索引值进行了排序的索引行序和对应表中数据行序的相似
程度。
12
2. 堆表—— 聚簇因子
如何提高聚簇因子？
提高聚簇因子最无力的措施就是采用堆表：采用随机存储方式； 定期对表执行重构可以达到提高聚簇因子的效果； 表重构代价较大，但是可以放在空闲时间进行，因此不会给系统造成很大
负担； 对表的重构操作影响因素最大的是并行处理.
13
数据的存储结构和特征
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
14
3.索引组织表
索引组织表是把索引和一般数据列全部存在相同位置上的表结构。 如果读取了索引，则就没有必要读取表了。【二者是一次性读取】
如果大部分查询语句都要求对主键进行扫描，且主键的长度在整个 行中所占的比例并不大，则就没有必要将索引和表分开存放。
数据的存储结构和特征
1. 概述 2. 堆表 3. 索引组织表 4. 聚簇表
1
1. 概述
在关系数据库中有很多种数据存储方式，有些DBMS全部支持，有 些则只支持其中的一部分。数据库的存储方式至关重要，它对数据 的修改和查询都有直接的影响。
存储方式可分为两种：随机存储方式和固定存储方式。前者
存储效率必然要高于后者。但如我们的人生一样，得到多少就意味 着要失去多少。
2. 磁盘的顺序读和随机读相比节省了寻道时间和旋转延时.
数据的存储方式直接影响数据的读取效率，不可等闲视之
4
1. 概述
关键点 存储方式只能选择一种； 存储方式不可轻易改变。
我们能做的 具体情况具体分析，选择一种最理想的存储方式以提高数据的
存储效率。 三种数据的存储方式 堆表 索引组织表 簇表
在利用索引从堆表中读取数据时，读取代价会随着处理范围的变大 而增加。这并不是因为索引扫描的原因，而是因为查找表时可能发 生的大量随机读。最坏情况不过是为了读取一行记录而需要从磁盘 上把一个新的数据块读入到内存中。
15
3.索引组织表—— 堆表和索引组织表的比较
堆表和索引组织表的比较
比较项 行的唯一标识 主键是否必须指定 Secondary索引的创建
•PCTFREE：用来为一个块保留 的空间百分比，以防止在今后 的更新操作中增加一列或者多 列值的长度。
• PCTUSED：一个块的使用水位的百分比,这个水位将使该块返回 到可用列表中去等待更多的插入操作。
• 预留空间是为UPDATE使用，以尽量减小行连接和行迁移所带 来的性能损失。
8
2. 堆表—— 堆表的查询
索引组织表的最大优点并不是不经过索引而减少了一次逻辑读所形成的数字上 的差异。在小量随机读中，索引组织表读取效率并不高；但在大范围的数据扫 描中却可以获得非常高的读取效率。【顺序读的效率由于随机读】
9
2. 堆表—— 堆表的查询
ROWID：
对象号 + 数据文件号+ 数据块号 + Slot号
10
2. 堆表—— 堆表的查询
行迁移
举个例子，当我们要搬家的时候，为了能够让人依然能够找到我们，我们会把新地 址告诉给以前的物业人员。Oracle 采用同样的原理，将新行的地址存储在移动之前 的旧地址中。带来的性能损失：需要读取两个数据块！
英语 63 78
新华字典 通过发音，部首，笔画等多个维度的索引查询汉字。
结论：索引和数据分开存放的策略会导致两次查找操作；但确使
得数据的存储不受索引的影响
表和索引相互分离：各自作为不同的对象存储是关系型数据库中最常见
的数据存储方式。在海量数据管理方面是最佳方式。
7
2. 堆表—— 堆表的结构
•数据的存储方式与数据值没有 明显关联，只是按照先后顺序 无条件的插入到数据块中。
能不需要快速查找，使用冒泡法或者简单查找更为有效】;
取决于读写比例.
建议：将经常需要一起读取的数据集中存储在一起，则不论处理范围【不
论是全表数据和某个特定范围数据】有多大都能获得更好的读取效率。
原因：
1. 数据库读取的单位是Block，不是Row，如果一起读取的数据集中存放， 则需要读取的Block数目将减少【数据库查询性能直接有IO次数决定】；