研究数据-索引结构（单维）

索引结构

冷索引、部分索引、基本索引（聚集索引）、附加索引（非聚集索引）

基本索引 能够定义索引的位置数据文件中的文件，索引的顺序与物理顺序相对应，索引通常基于主键。

特点：

1. 排序符合物理顺序
2. 一张表不能只有一个聚集索引
3. 通常由主键设置
4. 要求必须唯一 -聚集索引）

   

   无法确定文件在数据文件中的位置，与物理顺序不对应，通常会建立对其他属性的引用索引。

   形式：

   1. 顺序与物理顺序无关，不一致。它只能告诉我们文件存储在哪里
   2. 通常基于其他键
   3. 不需要唯一

   密集索引

   

   为每个元组创建一个对应的索引条目，以及索引顺序。文件按元组顺序对齐。 例如，构建连续文件的厚索引。该索引仅由每个元组的基记录和指向该记录的指针组成。

   顺序文件是通过根据主键对关系中的元组进行排序而生成的文件。

   特点：

   1. 厚指针的顺序必须与文件中元组的顺序匹配，并且存在唯一匹配
   2. 每个元组都有一个索引条目。
   3. 无需排序

   这里是

   

   为每个存储块创建索引条目。要创建厚索引，必须对文件进行排序。 例如，构建一个小型连续文件索引。索引包含每个数据块的第一条记录对应的值，并且是指向该记录的指针。

   特点：

   1. 必须检索索引键
   2. 每个数据块都有一个索引条目
   3. 节省索引空间

索引 主索引文件。

特点：

1. 多级索引可以是小索引
2. 级别越高，空间越小，但查询性能会较低

B-tree♸❀❀索引可以减少location 记录过程中经历的中间步骤，从而加快访问速度

数据结构

B 一般二叉搜索树，但每个节点有两个以上的子数。这是一棵平衡树。

B树的应用

由于B树可以引用数据记录，所以B树可以用于索引结构，示例：

1. 搜索键是主键，索引是厚索引。 （基本索引，粗体索引）
2. 数据按照主键分类，索引很少。 （稀疏索引）
3. 使用另一个键（可能具有相同的值）创建索引。（附加索引）

B 树搜索

1. 声明值搜索，从根到叶子递归搜索
2. 多样化搜索，找到搜索的下边缘，如果当前节点不大于，则在连续的叶子节点中搜索如果大于上边值，则可以使用下一个节点索引在后续节点中继续查找，直到找到大于上边或末尾的值。

B树的其他功能

添加、删除等这里就不说了。

哈希表

数据结构

哈希链表

应用

给定一个哈希函数，可以使用0到B-1之间的搜索键。 （B为桶的个数）桶号是一个从0到B-1的数组号，其中链表的头为B（每一项都是一个存储块，为了便于理解，假设块存储在索引链的数组中）。使用哈希函数，将每条记录放入相应的存储桶中。如果桶溢出，可以添加溢出链。

动作

插入、删除等不再赘述。适合各种问题