索引与哈希-1
索引方法btree与hash
索引是数据库中非常重要的概念，它能够加快数据库的查询速度，提高数据库的性能。
索引的选择对于数据库的设计和优化有着重要的影响。
在数据库中，常用的索引方法包括B树索引和Hash索引。
本文将重点介绍B树索引和Hash索引的特点、优缺点及适用场景，帮助读者更好地理解和运用索引。
一、B树索引1. 概念B树索引是一种多路平衡查找树索引，它能够快速定位到所需数据的位置。
B树索引根据节点的平衡性来维护节点的平衡性，使得在进行查找时能够快速地定位到目标节点。
2. 特点（1）多路平衡查找树：B树索引是一种多路平衡查找树，每个节点可以包含多个子节点，能够充分利用节点中的数据，减少查找路径。
（2）适用范围广：B树索引适用于范围查找和多次查找的场景，能够高效地支持范围查找操作。
（3）适合磁盘存储：B树索引适合在磁盘存储中使用，因为它能够减少磁盘I/O操作，提高查询效率。
3. 优缺点（1）优点：B树索引适用范围广泛，能够支持范围查找和多次查找的场景，对于磁盘存储的数据库性能优化效果显著。
（2）缺点：在数据更新频繁的情况下维护B树索引需要进行频繁的平衡操作，会增加数据库的维护成本。
二、Hash索引1. 概念Hash索引是一种基于哈希表实现的索引，它通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置，从而快速地定位到目标数据。
2. 特点（1）快速定位：Hash索引通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置，能够快速地定位到目标数据。
（2）适用于等值查找：Hash索引适用于等值查找的场景，能够高效地支持等值查找操作。
3. 优缺点（1）优点：Hash索引能够快速地定位到目标数据，适用于等值查找的场景，具有查找效率高的优点。
（2）缺点：Hash索引不适用于范围查找和排序操作，当需要进行范围查找和排序时，Hash索引的效率会大大降低。
三、B树索引与Hash索引的适用场景1. B树索引的适用场景（1）范围查找：B树索引能够高效地支持范围查找操作，适用于需要进行范围查找的场景。
MySQL数据库的哈希和索引优化技巧
MySQL数据库的哈希和索引优化技巧MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，它的性能优化在大型应用中至关重要。
其中，哈希和索引技巧在提升数据库查询速度和提高性能方面起着非常重要的作用。
本文将重点讨论MySQL数据库的哈希和索引优化技巧，以帮助读者更好地了解和应用这些技术。
一、哈希优化技巧1.选择适当的哈希算法哈希算法是将数据映射到哈希表的关键步骤。
在选择哈希算法时，应根据具体的应用场景和数据特点来确定。
常见的哈希算法有MD5、SHA-1、CRC32等，每种算法都有自己的特点和适用范围。
根据实际情况选择适当的哈希算法可以提高哈希表的效率和性能。
2.合理设置哈希表的大小哈希表的大小直接影响哈希查找的效率。
如果哈希表的大小太小，会导致哈希冲突增多，查找效率降低；如果哈希表的大小太大，会导致内存消耗过高。
因此，应根据数据量和查询频率合理设置哈希表的大小，以达到最佳的查询效率和内存利用率。
3.使用一致性哈希算法一致性哈希算法可以解决分布式系统中的负载均衡问题。
它通过将哈希值映射到一个虚拟环上，将数据均匀地分布在各个节点上，实现了负载的均衡。
在MySQL数据库中，可以利用一致性哈希算法将数据分片存储在不同的数据库节点上，从而提高数据库的并发性和吞吐量。
二、索引优化技巧1.选择合适的索引类型MySQL提供了多种索引类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引等。
不同类型的索引适用于不同的查询场景。
B树索引适用于范围查询和排序操作；哈希索引适用于等值查询；全文索引适用于文本搜索。
根据实际的查询需求选择合适的索引类型，可以大大提高查询效率。
2.使用复合索引复合索引是指在多个列上建立的索引。
它可以减少索引的个数，提高查询效率。
在使用复合索引时，应注意将最常用于查询条件的列放在索引的前面，以提高查询效率。
同时，也要避免建立过多的复合索引，因为索引的更新和维护会带来额外的开销。
3.避免过度索引过度索引会增加数据库的存储空间、降低写操作的性能，并可能导致索引失效。
数据库索引的种类
数据库索引的种类数据库索引是数据库中提高查询效率的一种重要手段，它可以帮助数据库快速查找到需要的数据，提高数据查询的效率和准确性。
在数据库中，索引可以按照不同的属性进行分类。
一、单列索引单列索引是最普及的索引类型之一，也是最简单的索引类型。
它只涉及到一个字段或一个列，基本实现原理就是为查询语句中涉及到的字段或列创建索引，通过索引找到数据记录并返回给用户。
常见的单列索引包括B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。
1.B-Tree索引：B-Tree索引使用B-Tree数据结构进行排序以减少磁盘I/O操作次数，通常用于比较简单的查询条件，如等于、大于、小于等操作，对于范围查询和排序操作，B-Tree索引效果较差。
2.Hash索引：Hash索引使用哈希表进行操作，它对于等值查询效果很好，但不适合范围查询、模糊查询等操作。
3.全文索引：全文索引可以识别文本中的单词和单词的位置，将文本按照单词进行索引，通常用于文本搜索操作。
二、联合索引联合索引也称为复合索引，指针是在多列上建立的索引，这种索引比单列索引更适合复杂查询。
常见的联合索引包括B-Tree索引、R-Tree索引、Hash索引等。
1.B-Tree索引：在B-Tree索引中建立的联合索引，必须先按照前面的字段排序，然后再按照后面的字段排序，索引的效率与字段的排序非常相关。
2.R-Tree索引：R-Tree索引是一种多维空间索引结构，它能够有效处理空间数据类型的查询问题，比如地理位置查询。
3.Hash索引：联合Hash索引也是使用哈希表进行操作，只不过会把多个字段进行哈希计算，再将它们合并成一个哈希值，通常用于需要快速访问的数据表。
三、唯一索引唯一索引是一个不允许重复数据的索引，它可以避免数据表中出现重复数据的情况。
常见的唯一索引包括B-Tree唯一索引、Hash唯一索引等。
1.B-Tree唯一索引：当创建B-Tree唯一索引时，所有的值都被唯一索引所占据，并且该索引可以加速唯一值约束的检查。
数组元素查找技巧
数组元素查找技巧在计算机程序设计中，数组（Array）是一种用来存储固定大小的相同类型元素的数据结构。
数组元素查找是常见的编程任务之一，它涉及在给定的数组中查找特定元素的过程。
为了提高查找效率，以下将介绍几种常用的数组元素查找技巧。
一、线性查找（Linear Search）线性查找是最简单的一种查找技巧，它从数组的第一个元素开始，逐个比较元素的值，直到找到目标元素或遍历完整个数组。
如果目标元素存在于数组中，则返回对应的索引值；如果目标元素不存在，则返回一个特定的标识值（如-1）。
线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n表示数组的长度。
它适用于小型数据集或未排序的数组。
然而，当数据量较大或需要频繁进行查找操作时，线性查找效率较低。
二、二分查找（Binary Search）二分查找也称为折半查找，常用于已经排序的数组。
它通过将目标值与数组中间元素进行比较，来确定目标值所在的区间，然后将查找范围缩小为该区间的一半。
重复这个过程，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的时间复杂度为O(log n)，其中n表示数组的长度。
相较于线性查找，二分查找的效率更高。
然而，二分查找要求数组必须是有序的，如果数组未排序，则需要先进行排序操作，增加了额外的时间和空间消耗。
三、哈希查找（Hash Search）哈希查找利用了哈希函数对数组元素进行映射，将数组元素存储到哈希表中。
通过对目标元素应用同样的哈希函数，可以快速确定其在哈希表中的位置，从而找到目标元素。
哈希查找的时间复杂度通常为O(1)，即常数级别的查找效率。
然而，哈希查找需要额外的哈希表来存储映射关系，因此需要更多的内存空间。
此外，哈希函数的选择也至关重要，合适的哈希函数能够提高查找效率。
四、索引查找（Index Search）索引查找是一种以空间换时间的查找技巧。
它通过构建一张索引表来加速查找过程。
索引表包含了部分数组元素和对应的索引值，通过索引值可以快速定位到目标元素所在的位置。
数据库索引的数据结构
数据库索引的数据结构
数据库索引是通过数据结构来实现的，常见的索引数据结构有以下几种：
1. B树索引：B树（Balanced Tree）是一种平衡的多路搜索树，被广泛应用于数据库索引中。
B树索引是一种多级索引结构，
每个节点可以存储多个关键字，并且节点之间的层级关系保持平衡，使得查找效率较高。
2. B+树索引：B+树是在B树的基础上进行改进的索引结构，
与B树不同的是，B+树的叶子节点之间使用链表连接起来，
以支持范围查询。
B+树索引通常被用于数据库的二级索引。
3. 哈希索引：哈希索引使用哈希函数将索引键直接映射到一个哈希表中的地址，因此可以快速定位到索引记录。
哈希索引适用于等值查询，但不适用于范围查询。
4. 全文索引：全文索引用于对文本内容进行搜索，采用类似倒排索引的数据结构，可以建立关键词和文档之间的映射关系，提供高效的文本搜索功能。
5. R树索引：R树（R-tree）是一种专门用于处理多维数据的
空间索引结构。
R树索引广泛应用于地理信息系统（GIS）中，可以高效地支持空间范围查询和最近邻查询。
不同的索引数据结构适用于不同的场景和查询需求，数据库管理员在设计索引时需要根据实际情况选择合适的索引类型。
mongodb中的索引类型
mongodb中的索引类型
MongoDB支持多种索引类型，这些索引类型可以帮助你更有效地查询和操作数据。
以下是MongoDB中的一些常见索引类型：
1. 单字段索引：这是最基本的索引类型，它可以在单个字段上创建索引。
2. 复合索引：复合索引在多个字段上创建索引。
你可以使用复合索引来执行更复杂的查询操作。
3. 唯一索引：唯一索引确保索引字段的值是唯一的，即不会有两个文档具有相同的索引值。
4. 稀疏索引：稀疏索引只包含那些指定字段存在的文档。
如果文档中不存在指定的字段，则不会被包含在索引中。
5. 文本索引：文本索引用于全文搜索。
它可以帮助你在文本字段中执行复杂的搜索查询。
6. geospatial索引：geospatial索引用于地理空间数据，如经度和纬度坐标。
它可以帮助你执行地理空间查询，如查找某个区域内的点或计算两点之间的距离。
7. TTL（Time-to-live）索引：TTL索引用于自动删除过期的数据。
它可以在一个时间戳字段上创建索引，并自动删除超过指定时间限制的文档。
8. 哈希索引：哈希索引使用哈希函数将字段值转换为唯一的哈希值，并创建一个基于哈希值的索引。
哈希索引可以用于加速精确匹配查询，但不适用于范围查询。
9. 多键索引：多键索引是为数组字段创建的索引，它可以在数组的每个元素上创建索引。
这些是MongoDB中的一些常见索引类型，你可以根据自己的需求选择合适的索引类型来优化查询性能和数据操作。
数据库的索引原理
数据库的索引原理
数据库的索引原理是一种数据结构，用于提高数据库的查询效率。
索引是一个按照特定规则组织的数据结构，它包含了表中某一列（或多列）的值和对应的物理存储位置。
通过索引，数据库可以快速定位到所需的数据，而不需要遍历整个数据表。
索引主要有以下几个原理：
1. B-树索引：常用的索引类型之一，使用B-树来存储索引值。
B-树是一种多叉平衡查找树，它的叶子节点存储了数据行的引用或数据本身。
通过B-树索引，数据库可以快速定位到匹配的记录，减少磁盘I/O次数。
2. 哈希索引：哈希索引是将索引键值通过哈希函数计算后得到一个哈希码，然后将该哈希码与数据行的物理存储位置进行映射。
哈希索引适用于等值查找，但不适用于范围查询。
3. 聚集索引和非聚集索引：聚集索引是按照表的主键或唯一键来组织数据的索引，数据存储在索引的叶子节点上。
非聚集索引则是在叶子节点上存储索引键值和指向数据行的物理地址。
4. 复合索引：复合索引是通过多列联合创建的索引，可以在查询中同时使用多个列进行查找。
复合索引可以提高符合索引列顺序的查询效率。
5. 全文索引：全文索引用于对文本数据进行全文搜索。
全文索引不只是单一关键字的匹配，而是将文本数据进行分词、分析和索引，从而提供更快速和准确的搜索结果。
总的来说，索引的原理是为了提高数据库的查询效率，减少磁盘I/O次数，并根据不同的查询需求选择合适的索引类型和策略。
MYSQL数据库四种索引类型介绍
MYSQL数据库四种索引类型介绍MySQL数据库提供了四种索引类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引和空间索引。
下面将逐一介绍这些索引类型。
1.B树索引B树索引是MySQL中最常用的索引类型，也是默认的索引类型。
它使用B树数据结构来存储索引数据，每个节点包含多个键值对和指向子节点的指针。
B树索引适用于范围查询，可以高效地支持等值查询、范围查询和排序。
B树索引有以下特点：-能够平衡地处理随机和顺序访问，适用于高并发的读写操作。
-支持多列索引，可以根据多个列进行查询。
-适用于存储大量数据的表，可以高效地支持范围查询。
-可以使用前缀索引，用于减少索引的大小和提高查询性能。
-适用于高优先级的查询，如唯一索引和主键索引，可以提高查询速度。
2.哈希索引哈希索引使用哈希算法将键值映射到一个哈希表中，每个哈希表中包含键值对。
哈希索引适用于等值查询，但不支持范围查询和排序。
因此，哈希索引在MySQL中的使用场景相对较少。
哈希索引有以下特点：-适用于等值查询，可以高效地支持等值查询。
-不支持范围查询、排序和部分匹配查询。
-适用于高并发的读写操作，因为哈希索引的读写性能高。
-对于较小的表和较频繁的查询，可以提供更快的查询速度。
3.全文索引全文索引用于包含文本数据的列，如文章内容、博客正文等。
全文索引可以在文本中关键字，而不是完全匹配。
MySQL提供了Full-Text功能，可以高效地进行全文索引。
全文索引有以下特点：-适用于需要在文本数据中进行模糊匹配的查询。
-支持关键字和全文。
-可以设置的匹配程度和权重。
-支持布尔运算表达式，可以组合多个关键字进行查询。
-可以根据文本的相关性进行排序。
4.空间索引空间索引用于存储和查询包含空间数据的列，如地理位置、二维坐标等。
MySQL提供了R-Tree索引来支持空间数据的存储和查询。
空间索引有以下特点：-适用于需要高效地进行空间数据查询的表。
-支持范围查询、最近邻查询和距离查询。
索引分配方式
索引分配方式索引分配方式是指在建立索引时，如何为文档或数据项分配合适的索引项。
索引在信息检索系统中扮演重要的角色，能够提高检索效率和准确性。
常见的索引分配方式有四种，分别是直接索引、倒排索引、哈希索引和B树索引。
1.直接索引：直接索引是一种常见的索引分配方式，也称为顺序索引。
它的基本原理是将文档或数据项按照顺序编制索引，索引项的位置与其键值有对应关系。
通过顺序索引，可以快速定位到所需检索的文档或数据项。
直接索引适用于数据集较小，或者索引项的数量可预知的场景，但对于大型数据集的检索效率较低。
2.倒排索引：倒排索引是一种常见的索引分配方式，也称为反向索引。
它的基本原理是将文档或数据项的关键词作为索引项，索引项的位置与该关键词在文档中的位置有对应关系。
通过倒排索引，可以根据关键词快速检索到对应的文档或数据项。
由于倒排索引存储了关键词的位置信息，适用于全文搜索和关键词检索等场景。
3.哈希索引：哈希索引是一种基于哈希表的索引分配方式。
它的基本原理是通过哈希函数将关键词映射为索引项的位置，然后将索引项存储在对应位置上。
通过哈希索引，可以快速定位到对应的文档或数据项。
哈希索引适用于关键词分布均匀且索引项数量较大的场景，但它存在哈希冲突的问题，可能导致检索性能下降。
4. B树索引：B树索引是一种常用的索引分配方式，也称为平衡树索引。
它的基本原理是通过构建平衡树的数据结构，将索引项按照键值进行排序和组织。
通过B树索引，可以快速定位到对应的文档或数据项，同时支持范围查询和顺序访问等操作。
B树索引适用于大型数据集和高并发读写的场景，能够提供较好的检索性能和数据的一致性。
综上所述，索引分配方式对于信息检索系统的性能和准确性至关重要。
在实际应用中，需要根据数据集的大小、检索需求和访问模式等因素，选择合适的索引分配方式。
同时，索引的构建和维护也是一个动态过程，需要根据数据的变化及时更新和优化索引结构，以提高检索效率。
索引类型和索引方法
索引类型和索引方法索引类型和索引方法是数据库中用于提高查询效率和数据存储的技术。
在数据库中，索引是指在列或者多个列上创建的特殊结构，用来加快数据的检索速度。
本文将详细介绍索引类型和索引方法，包括它们的定义、分类和使用方法。
1.索引类型索引类型是指在数据库中创建索引所使用的算法或结构。
不同的索引类型适用于不同的场景，常见的索引类型包括：1.1B树索引：B树索引是最常用的索引类型之一，通常用于关系型数据库中。
B树索引通过使用二叉树的结构，在每个节点上存储多个索引值，以便快速地定位数据。
B树索引适合于范围查询和精确查找，但是在更新和插入数据时需要维护索引结构，会影响性能。
1.2哈希索引：哈希索引将索引列的值通过哈希函数计算得到索引值，然后将索引值与数据的地址关联存储。
哈希索引适合于等值查询，因为它可以直接计算出需要查找的数据的地址，查询速度非常快。
但是，哈希索引不支持范围查询，而且在数据量变化时需要重新计算哈希函数。
1.3全文索引：全文索引通常用于文本内容的，比如文章、邮件和网页等。
全文索引将文本内容进行分词，并建立索引表，以便用户可以根据关键词快速定位到相关的文本。
全文索引需要消耗较大的存储空间，并且需要进行词典、分词等复杂操作。
1.4空间索引：空间索引用于地理位置相关的数据查询，如地图、位置坐标等。
空间索引将地理位置数据以树状结构组织存储，并提供了丰富的地理位置查询功能，如范围查询、最近邻查询等。
空间索引的建立和查询需要使用专门的地理位置算法和数据结构。
2.索引方法索引方法是指在具体的数据库系统中，根据索引类型实现的具体算法和策略。
常见的索引方法包括：2.1顺序扫描：顺序扫描是最简单的索引方法，它直接遍历数据表的每一行，并进行逐一比对。
顺序扫描的优点是实现简单，不需要额外的索引结构，但是在大数据量的情况下会降低查询效率。
2.2二分查找：二分查找是一种快速查找算法，适用于有序数据表和B树索引。
在二分查找中，通过比较要查找的值与中间值的大小关系，从而将查找范围逐步缩小到目标值。
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②
③ ④
索引顺序存取方法(ISAM) ISAM索引结构如下图所示 索引入口：<查找关键字值, pid> 当索引文件本身变得很大时，可以形成索引文 件的索引，这样就形成一个树形结构
数据库专题讲义
1.2 树结构索引 -- ISAM
ISAM:静态索引
数据库专题讲义
根据记录的数量 关键字的值分布
ISAM树示例
1.1 索引的基本概念
⑴ 一个索引是用来提高基于查找关键字的查找速
度，查找关键字不同于关键字的概念，一般索
引由<查找关键字值,记录指针>的集合组成
⑵ 索引性能评价指标
访问类型：值查找与范围查找
时间开销：查找时间、插入时间、删除时间 空间开销：索引所占的磁盘空间
数据库专题讲义
(3) 索引分类 -- 主索引与辅助索引
数据库专题讲义
练习
当数据库发生下列变化时，给出每一步的可扩展 哈希索引结构。 (1) Delete 11； (2) Delete 31； (3) Insert 1； (4) Insert 15
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 -- 倒排索引
倒排索引是一种全文索引，用来索引各类文档
数据库专题讲义
B+树上的操作
查找(略)：Cost = logFN 插入 找到适当的叶子节点L 向L插入数据入口项
若L有空闲入口项，则插入 分裂L==>L和L2
• 均匀分配入口项 • 将指向L2的索引入口插入到L的父节点中
可能会引起递归分裂 Cost = logFN
数据库专题讲义
化而变大和减小 -- i称为全局深度(global depth)
⑷ 几个连续的表入口可以指向同一哈希桶，这些桶
具有公共的哈希后缀，桶的公共哈希后缀的长度
〈= i。若哈希桶 j的公共哈希后缀的长度为：ij , 则指向该桶的哈希地址表的入口数为: 2(i-ij)
数据库专题讲义
可扩展哈希
数据库专题讲义
插入20后
假定一个节点可以存放2个入口项
数据库专题讲义
插入23*,48*,41*,42*
数据库专题讲义
删除42*,51*,97*
数据库专题讲义
ISAM树
查找 cost = logFN, F=索引页中入口项数, N=叶子页 面数 插入：找到适当的叶子数据入口进行插入 删除：找到适当的叶子数据入口进行插入 ISAM: 静态树结构 索引的性能随着数据库的动态变化而降低，必
主索引：如果数据文件是按某个索引的查找关 键字来排序的话则称该索引是主索引，主索引 的记录排序与数据文件相同
辅助索引：如果数据文件的排序关键字与某个
索引的查找关键字不同的话则称该索引为辅助
索引，辅助索引的记录排序与数据文件不同
顺序文件：一个主索引文件+在查找关键字上排
序的数据文件
数据库专题讲义
要时需要重构索引
数据库专题讲义
1.2 树结构索引 -- B+树
B+树示例
数据库专题讲义
B+树 -- 8K页
36字节关键字，4字节指针，索引页中入口项 数=200 平均填充率=0.67,平均fanout=200*0.67=133 索引能力 h=3：1333=2,352,637(个记录) h=4：1334=312,900,700 (个记录) 索引大小 h=1：1页=8K h=2：133页=1M h=3：1332=17,689页=133M
L2 L1
数据库专题讲义
O1 MBR(O1)
对象O1:(L1,L2)
1.4 其他索引技术 – 多维索引R-tree
索引的基本思想： 形成多级索引
B G G H 索引入口项： (L1,L2), 指针 C D E H F
A
A
B
C
D
E
F
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 – 多维索引R-tree
可扩展哈希
插入20后
数据库专题讲义
目录增长与缩减
可扩展哈希
4： 0000 0000 0000 0100 12：0000 0000 0000 1100 32：0000 0000 0010 0000 16：000专题讲义
可扩展哈希
1： 0000 0000 0000 0001 5： 0000 0000 0000 0101 21：0000 0000 0001 0101 13：0000 0000 0000 1101
扩充倒排索引的桶 以包含更多信息
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 – 多维索引
多维索引是对一维的树形索引的一种多维扩展，用来索引 各种空间对象，有时也称为空间索引 空间数据库、移动数据库、数据仓库等 与一维索引相比 记录多维对象 基于关键字的记录查找 范围查找、近邻查找
一维查找关键字 多维查找关键字
索引的基本思想： 一个实际的例子
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 – 多维索引R-tree
索引的基本思想： 一个实际的例子
A
B
D
E
F
C
H
D
G
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 – 多维索引R-tree
索引的基本思想： 查询处理– 考虑范围查询 Q.MBR
• 考察Q与根节点G,H的MBR是否相交
数据库专题讲义
可扩展哈希
10：0000 0000 0000 1010
15：0000 0000 0000 1111 7： 0000 0000 0000 0111 19：0000 0000 0001 0011
数据库专题讲义
练习
假设我们使用可扩展哈希方法来索引一个数据文 件，该数据文件包含下列查找关键字值：2, 3, 5, 7, 11, 19, 23, 29, 31。若采用的哈希函数为h(x) = x mod 8，且每个桶能包含3个记录，试画出其可扩 展哈希结构。
(3) 索引分类 -- 聚簇与非聚簇索引
数据库专题讲义
(3) 索引分类 -- 稠密索引和稀疏索引
① 稠密索引：在数据文件中对于每个查找关键字
的值都对应一个索引记录或索引入口 ② 稀疏索引：在数据文件中某些（而不是所有） 查找关键字的值在索引文件中存在索引记录
数据库专题讲义
1.2 树结构索引 -- ISAM
若失败则合并这2个节点
如果合并发生则从L的父节点中删除指向L或 其兄弟节点的入口项 这种合并可能回向上递归发生
数据库专题讲义
删除19*和20*后的B+树
数据库专题讲义
删除24*后
数据库专题讲义
练习
插入值37, 下列B+树将如何变化?
数据库专题讲义
练习
删除14和16之后下面的B+输将如何变化？
网页、Word、PDF、PS、PPT等文档
与面向记录的索引相比 记录文档 记录查找 文档检索 查找键 文档中的词
基本思想
为每个检索词建立索引桶 桶的指针指向检索词所出现的文档
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 -- 倒排索引
数据库专题讲义
1.4 其他索引技术 -- 倒排索引
向示例B+树中插入8*
最左边的叶子节点分裂 5入口项向上插入到根节点
根节点插入入口项5后引起 根节点的递归分裂
L
数据库专题讲义
L2
插入8*后的B+树
数据库专题讲义
B+树上的删除
找到适当的叶子节点L 删除入口项
如果L中的填充率0.5，删除完毕
否则
重分布L和L的一个兄弟(同父节点)节点入口项
数据库专题讲义
哈希函数
一个好的哈希函数应该将数据记录均匀地散列 到哈希桶中使得各个桶中的记录数相同 均匀分布
随机分布
倾斜分布
正太分布 Zipf分布
适用于不同的数据类型
数据库专题讲义
静态哈希
较长的溢出链会导致性能下降 可扩展哈希和线性哈希可解决这一问题
数据库专题讲义
数据库专题讲义
1.3 基于哈希的索引
树结构索引能够支持等查找和范围查找 基于哈希的索引仅能支持等查找 哈希桶：是哈希索引组织中的存储单位，可包 含一个或多个索引记录，典型地一个桶可以是 一个磁盘块 从逻辑上看，对于给定的一个查找关键字k， 通过计算一个哈希函数f(k)即可得到包含该关 键字k的哈希桶的物理地址
• 若相交则继续考察其子树，直到叶子节点
• 如果Q与叶子节点中的某个对象的MBR相交， 则该对象是查询结果 G H
A
数据库专题讲义
B
C
D
E
F
可扩展哈希
⑴ 选择一个哈希函数，该函数的哈希结果为b位的
二进制的数，一般b=32
⑵ 并不为每个哈希值建立一个哈希桶，只有当数据
记录被插入到数据库文件中，才为这些数据记录
建立相应的哈希桶。
数据库专题讲义
可扩展哈希
⑶ 在初始时，使用哈希值的i位而不是整个b位(0
<i
< b)用作桶地址表的偏移，i值随数据库大小的变
数据库系统专题
Advanced Topics on Database Systems
第一章
索引与哈希
第一章
索引与哈希
1.1 索引的基本概念 1.2 树结构索引 ① ISAM索引 ② B+树索引 1.3 基于哈希的索引 ① 静态哈希 ② 可扩展哈希 ③ 线性哈希