第4章 空间存储和索引 ok

索引存储及使用原理

clustering_factor 是表征表中数据的存储顺序和某索引字段顺序的符合程度。 一、索引的存储结构 索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。对索引进行的I/O 操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定使用哪个索引。 分类可以按逻辑设计和物理实现来分类。 索引逻辑分类 单列索引：基于一列的操作 多列索引：组合索引，最多为32列。组合索引的列不一定与表中列顺序相同。 惟一索引：列的值各不相同。 非惟一索引：列的值允许相同。 基于函数的惟一索引：利用表中一列或多列基于函数表达式所创建的索引。既可以是B-树，也可以是位图索引。 索引物理分类 分区或非分区索引，非分区既可以是B－树，也可以是位图索引。 B-树：包括正常或反转关键字索引，反转关键字在数据库优化中介绍。 位图索引 B-树索引 索引的存储方式

虽然所有索引都使用B 树结构，但术语“B 树索引”通常与存储每个关键字的行标识列表的索引关联。 B 树索引结构 至上而下，是根结点、分枝结点及叶子结点，叶子结点中有指向表中数据行的索引行。叶子结点被双向链表在一起，以方便按索引关键字升序或降序扫描。 索引的顶部为根，其中包含指向索引中下一级的项，下一级为分枝块，分枝块又指向索引中下一级的块，最低一级为叶节点，其中包含指向表行的索引项。叶块为双重链接，有助于按关键字值的升序和降序扫描索引。 索引项叶节点的格式 索引项由以下三部分组成： ? 项标题（entry header），存储列数和锁定信息 ? 关键字列的“长度- 值”(length-value pairs) ，必需成对出现，定义了列长度，紧跟在列长度之后的就是列的值。 ? 行的行标识（RowID），包含关键字值。 索引项叶结点的特征 在非分区表上的B 树索引中： ? 如果多行具有相同的关键字值，并且索引没有被压缩，则关键字值重复存放。 ? 没有索引项与所有关键字列都为NULL 的行对应，即如果某列值为Null，则不存储相应的索引项。如果Where子句中索引的所在列值为null，Oracle将不使用索引进行全表扫描。 ? 因为所有行都属于同一段，所以使用受限行标识指向表中的行，使用RowID可以节省索引存储空间。 DML 操作对索引的影响 当在表上执行DML 操作时，Oracle 服务器将自动维护所有的索引，下面解释DML命令对索引的影响： ? 插入（Insert）操作导致在适当的块中插入索引项。 ? 删除（Delete）行只导致逻辑删除索引项，删除的行所用的空间不能用于新项，直到删除块中的所有项。 ? 更新（Update）操作将选删除，再插入，除了在创建时，其它任何时候PCTFREE 设置对索引都没有影响，即使索引块空间少于PCTFREE 指定的空间，仍可以向索引块添加新项。 二、查询使用索引探索： §1.1 简介 本文简要介绍了CBO成本计算的基本原理，并初步解释了初始化参数optimizer_index_cost_adj和db_file_multiblock_read_count对CBO的影响。 数据库版本为Oracle 9.0.1 平台为Windows2000 system@FXSB01> select *from v$version; BANNER ---------------------------------------------------------------- Oracle9i Enterprise Edition Release 9.0.1.1.1 - Production PL/SQL Release 9.0.1.1.1 - Production CORE 9.0.1.1.1 Production TNS for 32-bit Windows: Version 9.0.1.1.0 - Production NLSRTL Version 9.0.1.1.1 – Production

四种基本的存储结构

四种基本的存储结构 Prepared on 22 November 2020

数据的四种基本存储方法 数据的存储结构可用以下四种基本存储方法得到： （1）顺序存储方法 该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。 由此得到的存储表示称为顺序存储结构（Sequential Storage Structure），通常借助程序语言的数组描述。 该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。 （2）链接存储方法 该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构（Linked Storage Structure）,通常借助于程序语言的指针类型描述。 （3）索引存储方法 该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。

索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（Dense Index）。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(Spare Index)。索引项的一般形式是： (关键字、地址) 关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。 （4）散列存储方法 该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。 同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。 数据结构三方面的关系

空间索引结构(学生)分解

第七章空间索引结构 空间索引技术是从空间数据库中获取空间数据的有效方法，是提高空间数据查询和各种空间分析效率的关键技术。建立空间索引是为了缩小空间数据的搜索范围，以便在空间数据查询时不必遍历整个空间数据集，只访问空间索引数据便可快速得到一条特定的空间查询语句所请求的空间数据，或得到包含全部空间查询结果的一个较小的空间数据集。 索引文件中包含的数据称为索引数据，索引结构是索引数据的数据结构及索引创建与维护算法的总称。空间索引结构是按照空间数据在空间分布上的特性来组织和存储索引数据的索引结构。一种良好的空间索引结构应满足下列三个要求： 一、存储效率高：相对于被索引的数据集而言，索引数据的数据量应尽量小。否则，访问索引数据可能成为数据查询与更新的效率瓶颈。 二、查询效率高：空间索引结构需要选择良好的索引数据结构，设计具体的基于索引的空间访问方法（SAM Spatial Access Method），必须能够高效的实现以下几种基于位置的查询： 1、点选择：从数据集中找出包含给定点的所有空间对象。 2、范围查询：查询与给定对象间的距离小于某个给定值的所有空间对象。 3、区域（窗口）查询：查找含在区域内、与区域相交或部分位于区域中的所有空间对象。窗口是一个特殊的区域，窗口查询是GIS中最常用、最基本的查询。 4、K-最邻近查询：给定一个参照对象（点、线或区域），查询距离参照对象最近的K 1个空间对象。 5、空间关系查询：相交、相邻、包含等拓扑关系查询，方位关系和基于距离的各种查询。 6、其他查询：将满足一定空间条件的两个空间对象集合进行空间连接，空间集合运算等也是一种空间访问。 三、更新效率高：许多GIS应用中会涉及海量且不断变化的空间数据集。数据集中数据对象的增加、修改和删除将直接导致索引数据的更新，索引数据与被索引的数据集必须保持一致，才能保证基于索引数据的查询结果的正确性。索引数据的更新操作包括：插入索引项，将新数据对象的索引项添加到索引数据中；删除索引项，把数据对象的索引项从索引数据中删除；修改索引项，在索引数据中先删除再增加该数据对象的索引。数据集经常变化时，要求其索引数据的更新开销不要很大，特别要避免更新时引起的索引重组。因此，需要考虑新增索引项和删除索引项时，索引结构的快速更新能力。 很难设计一种空间索引结构同时能够提供高效的存储、高效的查询和高效的更新，实际应用中总是牺牲某些方面的效率来换取另外方面的效率。 索引结构可分为静态索引和动态索引结构。静态索引结构针对静态不变的数据，索引只建一次，不需要更新，强调索引数据的存储效率和查询效率，不强调索引更新的效率。动态索引结构强调数据在动态更新过程中保证较高的查询效率和索引空间存储效率，往往以牺牲索引更新效率为代价，这种牺牲是有限度的。 索引结构还分为内存索引和外存索引，外存索引需要考虑磁盘页面访问的效率瓶颈问题。这里主要研究面向海量空间数据的、2D空间对象的外存索引结构。 7.1空间索引分类 非空间数据库中存储的数据为结构化数据，通常以主关键字建立索引文件，以非主属性建立倒排文件，索引项按自然数序列或字符顺序排列。空间数据库存储的数据为结构复杂、不能完全结构化的空间数据，为了支持基于位置的各类查询和分析，需要以表示空间对象几何形状的坐标数据为索引字段来建立空间索引。非空间数据库的索引结构不能满足空间数据库的索引需求，必须研究和设计专用的空间索引结构和基于索引的空间访问方法（SAM Spatial Access

四种基本的存储结构

数据的四种基本存储方法 数据的存储结构可用以下四种基本存储方法得到： （1）顺序存储方法 ???该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。 ???由此得到的存储表示称为顺序存储结构（SequentialStorageStructure），通常借助程序语言的数组描述。 该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。 （2）链接存储方法 ???该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构（LinkedStorageStructure）,通常借助于程序语言的指针类型描述。 （3）索引存储方法 ???该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。 ???索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（DenseIndex）。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(SpareIndex)。索引项的一般形式是：

????????????????????(关键字、地址) 关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。（4）散列存储方法 ???该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。 同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。 数据结构三方面的关系 数据的逻辑结构、数据的存储结构及数据的运算这三方面是一个整体。孤立地去理解一个方面，而不注意它们之间的联系是不可取的。 存储结构是数据结构不可缺少的一个方面：同一逻辑结构的不同存储结构可冠以不同的数据结构名称来标识。 【例】线性表是一种逻辑结构，若采用顺序方法的存储表示，可称其为顺序表；若采用链式存储方法，则可称其为链表；若采用散列存储方法，则可称为散列表。

基于四叉树的空间索引

基于四叉树的空间索引 四叉树是建立在对E域循环分解原则上的一种层次数据结构，在计算机图形处理、图像处理及地理信息系统中有着广泛的应用，它也可以应用于对空间点的表示于索引。 分为点四叉树，区域四叉树,CIF四叉树等。 1、点四叉树主要针对空间点的存储表达和索引，对于k维数据空间，点四叉树的每个结点存储了一个空间点得信息及2^k个孩子节点的指针，且隐式地与一索引空间相对应。以该空间点为划分点，将其对应索引空间分为两两不相交的2^k个子空间，依次与它的2^k 个孩子结点相对应。对于某一个子空间的点，则分配给对应的子树。如图1是二维空间的一棵点四叉树的例子。 其点四叉树的构造过程如下。 （1）输入空间点A,由于四叉树为空，因此A作为四叉树的根节点，其隐式对应的索引空间是整个数据空间，以A为划分原点，将对应的索引空间划分成四个子空间，NE,NW,EW,SE依次为其孩子结点隐式对应的子空间。 （2）输入空间点B,B落入A的NW象限且A的NW孩子结点为空，因此B作为A的NW孩子结点；同样，C作为F,C,E分别作为A的NE,SW,SE孩子结点。 （3）输入空间D,D落入A的NW象限，继续往下查找，D落入B的NE象限且B的NE孩子结点为空，因此D作为B的NE孩子结点 优点：结构简单，对于精确匹配的点查找性能较高。 缺点：树的动态性差，删除结点处理复杂；树的结构由点的插入顺序决定，难以保证树深度的平衡；区域查找性能较差；对于非点状空间目标，必须采用目标近似与空间映射技术，效率低；不利于树的外部存储设备存储与页面调度。 2、区域四叉树 采用区域四叉树索引多维空间的点，常用方法有MX四叉树PR四叉树，避免了点四叉树动态性差，结构完全由点得插入顺序决定等缺点 2.1、MX四叉树 MX四叉树将每个空间点看成区域四叉树中得一个黑像素，或当做一方阵中的非零元素。它与区域四叉树的组织方式很相似，区别是叶结点为黑结点或空结点，且分别表示数据空间某一个位置空间点得存在与否。如图2是二维空间的一棵MX四叉树的例子。 优点：所有的点都位于叶节点，树的深度是平衡的；空间划分是等分，划分成的每个象限具有相同大小；可以采用线性四叉树的存储结构，避免指针域的存储，提高空间利用率。 缺点：插入（删除）一个点可能导致树的深度增加（减少）一层或多层，所有叶结点必须重新定位；树的深度往往很大，影响查找效率。 2.2、PR四叉树 PR四叉树叶节点或者为空，或者包含一个数据点。与MX四叉树构造过程类似，区别在于当分解到一个象限只包含一个点时，不需要继续分解使该点位于某一个子象限的最左下角。 特点：插入或删除一个点不会影响其他分支，操作简单；叶结点树及树的深度都小于MX四叉树，检索效率较高。 如图3是二维空间的一棵RP四叉树的例子。

空间索引使用的意义及网格索引和四叉树索引简单介绍 转

空间索引使用的意义及网格索引和四叉树索引简单介绍转空间索引使用的意义及网格索引和四叉 树索引简单介绍转 空间索引使用的意义及网格索引和四叉树索引简单介绍[转载]2010-09-27 07:40在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫"索引"。对一个数据集做"索引"，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的"目录"就是这本书内容的"索引"，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想象有多么不方便…可见书的目录有多重要，索引有多重要啊～ 现在大家对索引有了感性认识，那什么是"空间索引"呢?"空间索引"也是"索引"，是对空间图形集合做的一个"目录"，提高在这个图形集合中查找某个图形对象的效率。比如说，我们在一个地图图层上进行矩形选择，确定这个图层上哪些图元被这个矩形所完全包含呢，在没有"空间索引"的情况下，我们会把这个图层上的所有图元，一一拿来与这个矩形进行几何上的包含判断，以确定到底哪些图元被完全包含在这个矩形内。您是不是觉得这样做很合理呢?其实不然，我们先看一个网格索引的例子: 我们对这个点图层作了网格索引，判断哪些点在这个矩形选择框内，是不需要把这个图层里所有的点都要与矩形进行几何包含运算的，只对a,b,c,d,e,f,g这七个点做了运算。可以推想一下，如果一个点图层有十万个点，不建立空间索引，任何地图操作都将对整个图层的所有图元遍历一次，也就是要For循环10万次;建立索引将使得For循环的次数下降很多很多，效率自然提高很多～

GIS空间索引

索引方法： 网格索引——点要素（图元），线、面要素，有冗余 四叉树索引——线、面要素，有冗余 改进的四叉树索引——线、面要素 R树——空间重叠 一、网格索引，四叉树索引 在介绍空间索引之前,先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“,是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“,当我们拿到一本新书,想查看感兴趣内容的时候,我们会先查看目录,确定感兴趣的内容会在哪些页里,直接翻到那些页,就OK了,而不是从第一章节开始翻,一个字一个字地找我们感兴趣的内容,直到找到为止,这种检索内容的效率也太低了,如果一本书没有目录,可以想象有多么不方便…可见书的目录有多重要,索引有多重要啊！ 现在大家对索引有了感性认识,那什么是“空间索引“呢？”空间索引“也是”索引“,是对空间图形集合做的一个”目录“,提高在这个图形集合中查找某个图形对象的效率。比如说,我们在一个地图图层上进行矩形选择,确定这个图层上哪些图元被这个矩形所完全包含呢,在没有”空间索引“的情况下,我们会把这个图层上的所有图元,一一拿来与这个矩形进行几何上的包含判断,以确定到底哪些图元被完全包含在这个矩形内。您是不是觉得这样做很合理呢？其实不然,我们先看一个网格索引的例子：

我们对这个点图层作了网格索引,判断哪些点在这个矩形选择框内,是不需要把这个图层里所有的点都要与矩形进行几何包含运算的,只对 a,b,c,d,e,f,g这七个点做了运算。可以推想一下,如果一个点图层有十万个点,不建立空间索引,任何地图操作都将对整个图层的所有图元遍历一次,也就是要For循环10万次；建立索引将使得For循环的次数下降很多很多,效率自然提高很多！ 呵呵…想必大家都知道空间索引的好处了,也不知不觉向大家介绍了点图层的网格索引,还有哪些常用的空间索引呢？这些空间索引又该如何实现呢？带着这样的问题,下面介绍几种常用的空间索引。 网格索引 网格索引就是在一个地图图层上,按每个小网格宽△w,高△h打上均匀的格网,计算每个图元所占据的网格或者所经过的网格单元集合,

数据库的存储结构(文件、记录的组织和索引技术)

数据库的存储结构（文件、记录的组织和索引技术） by 沈燕然0124141 利用课余时间自学了第6章《数据库存储结构》，对于数据 库不同层次的存储结构，文件记录组织和索引技术有了一定的 了解，在这篇札记中将会结合一些具体应用中涉及到的数据存 储和索引知识，以及通过与过去学习过的一些数据结构比较来 记录自己学习的心得体会。这些实例涉及不同的数据库系统， 如Oracle, DB2和Mysql等等，它们之间会有一些差异。不过 本文旨在探讨数据存储方面的问题，因而兼容并包地将其一并收入，凡是可能需要说明之处都会加上相应的注解。：） 1、数据库（DBS）由什么组成？——逻辑、物理和性能特征 1、什么是数据库系统（DBS）——DBS用文件系统实现 在关系模型中，我们把DBS看成关系的汇集。DBS存在的目的就是为了使用户能够简单、方便、容易地存取数据库中的数据。因此在用户的眼中，数据库也就是以某种方式相关的表的集合。用户并不需要去关心表之间关系，更不需要了解这些表是怎样存储的。但是我们现在从DBA(数据库管理员)的角度来看，情况就比那稍稍复杂一点。 实际的数据库包含许多下面列出的物理和逻辑对象： ?表、视图、索引和模式(确定数据如何组织) ?锁、触发器、存储过程和包(引用数据库的物理实现) ?缓冲池、日志文件和表空间(仅处理如何管理数据库性能) 2、什么是表空间？——表空间相当于文件系统中的文件夹。 表空间被用作数据库和包含实际表数据的容器对象之间的一层，表空间可以包含多个不同的表。用户处理的实际数据位于表中，他们并不知道数据的物理表示，这种情况有时被称为数据的物理无关性。

上图描述了一个ORACLE数据库大致的表空间组织，USER中存放主要的数据表,TEMP存放临时数据表,INDX存放索引,TOOLS存放回退段(RBS). 表空间在DB2数据库系统中是比较典型的说法，在Mysql等系统中也直接使用文件系统中文件夹的概念。新建一个表的时候可以指定它所在的表空间，至于用文件具体存储数据时如何存储这可能就是各个数据库系统的商业机密了，至少DB2是这样。另外值得关注的一点是不同于oracles对表空间的严格要求，Mysql的数据库形式相对比较简单，以文件夹的形式存放在安装目录的/data/下面，该数据库的每一个表对应两个文件，一个存放表中数据，另一个存放元数据信息，也就是建表时指明的列属性等等信息。 3、文件中的记录在物理上如何实现？——文件组织形式 在外存中，DB以文件形式组织，而文件由记录组成。文件结构由OS的文件系统提供和管理。文件组织有两种方式——定长记录格式和变长记录格式。 那种格式更好？ 定长记录格式——优点是插入操作较简单。 缺点是对记录长度有硬性要求，而且有的记录可能横跨多个快，降低读写效率。 变长记录格式——优点是记录长度自由方便 缺点是记录长度差异导致删除后产生大量“碎片”，记录很难伸长，尤其“被拴记录”移动代价相当大。 中庸之道——预留空间和指针方式 记录长度大多相近——采用预留空间方法，取最大记录长为统一标准，在短记录多于空间处填特定空值或记录尾标志符。 记录长度相差很大——采用指针形式（每纪录后的指针字段把相同属性值记录链接起来）。文件中使用两种块——固定块（存放每条链中第一条记录）和溢出块（存放其 余纪录）。 3、记录在文件中怎样组织？

数据存储结构

LCU vs. Sub-CU 所有的CU都是按照TComDataCU*的指针进行处理 对于每个LCU(largest CU)，要么分为多个Sub-CU，要么不分。如果分为多个Sub-CU，则每个Sub-CU都是按照z-scan的扫描方式递归进行处理。 TComDataCU class has all information we need 数据存储在LCU层，也就是按照LCU的结构进行存储，大小是4x4的单元 在Sub-CU中，数据存储指向LCU存储结构中的适当位置 CU中所有的信息都通过索引index获得，该索引也是CU存储单元的序列号，这里称为地址吧。 在顺序编码中，AbsPartIdx表示当前CU的绝对地址，也就是当前CU中，每个4x4的块存储的地址，从0开始 How to obtain absolute index in LCU?如何获取LCU中CU的绝对地址呢？

每个TcomDataCU的类中有个成员变量m_uiAbsIdxInLCU，它表示当前CU在LCU层中z-scan的绝对地址 CU的绝对地址有利于其得到领域CU的地址 Z-scan和raster（z扫描和光栅扫描）相互转化 两个数组g_auiZscanToRaster 和g_auiRasterToZscan转化的地址 g_auiZscanToRaster[ z-scan index ] = raster scan index g_auiRasterToZscan[ raster index ] = z-scan index 光栅扫描有利于得到领域CU的地址。 转换系数的结构 一维数组m_pcTrCoeffY, m_pcTrCoeffCb和m_pcTrCoeffCr保存了LCU的系数 对于每个CU，getCoeffY, getCoeffCb和getCoeffCr都得到指向相应系数的指针，这些系数按照光栅扫描存储

数据库的存储结构

第五章数据库的存储结构 5.1数据库存储介质的特点 ●内存 容量低（一般只有几百M，最多一两个G），价格高，速度快，数据易丢失（掉电、当机等）。 一般做DBMS（或CPU）和DB之间的数据缓冲区。 实时/内存数据库系统中使用内存存放实时数据。 ●硬盘 容量高（一般有几十G，多到一两百G），价格中，速度较快，数据不易丢失（除非物理性损坏）。 一般做用来存放DB。 实时/内存数据库系统中使用硬盘存放历史数据库。 ●移动硬盘（USB接口） 容量高（一般有几十G），价格中，速度较快，数据不易丢失（除非物理性损坏）。 一般做用来做备份。 ●光盘 容量低（一般650M/片，但光盘可在线更换，海量），价格低，速度中，数据不易丢失（除非物理性损坏）。 一般做用来做备份。 ●磁盘（软盘） 容量低（一般有几M，优盘多到一两百M），价格中，速度较慢，数据不易丢失（除非物理性损坏）。 一般数据库不使用磁盘。 ●磁带 容量低（但可在线更换，海量），价格低，速度最慢，且要按顺序存取，数据不易丢失（除非物理性损坏）。 一般做用来做备份。 按速度从高到低： 内存、硬盘、USB盘（移动硬盘和优盘）、光盘、软盘、磁带。 按在线容量从大到小： 硬盘、移动硬盘、内存、光盘、磁带、优盘、软盘。 物理块：512byte/1K/2K/4K/8K 原因： (1)减少I/O的次数； (2)减少间隙的数目，提高硬盘空间的利用率。 ORACLE逻辑块与物理块（init.ora中db_block_size定义逻辑块大小） 缓冲块和缓冲区（即SGA中的Data Buffer Cache） 延迟写(delayed write)技术/预取(Prefetching)技术（ORACLE中由DBWR进程完成数据的读写）

Oracle 表空间索引存储与碎片检查

Oracle 表空间索引存储与碎片检查 Oracle 表空间索引存储检查，Oracle 表空间索引碎片查看，包括查看系统 表中的用户索引、索引的存储情况检查、索引的选择性、确定索引的实际碎片。 1、查看系统表中的用户索引在 Oracle 中，SYSTEM 表是安装数据库 时自动建立的，它包含数据库的全部数据字典 Oracle 表空间索引存储检查，Oracle 表空间索引碎片查看，包括查看系统表中的用户索引、索引的存储情况检查、索引的选择性、确定索引的实际碎片。 1、查看系统表中的用户索引 在 Oracle 中，SYSTEM 表是安装数据库时自动建立的，它包含数据库的全部数据字典，存储过程、包、函数和触发器的定义以及系统回滚段。一般来说，应该尽量避免在 SYSTEM 表中存储非 SYSTEM 用户的对象。因为这样会带来数据库维护和管理的很多问题。一旦 SYSTEM 表损坏了，只能重新生成数据库。我们可以用下面的语句来检查在 SYSTEM 表内有没有其他用户的索引存在。 以下为引用内容： SELECT * FROM dba_indexes WHERE tablespace_name = 'SYSTEM' AND owner NOT IN ('SYS', 'SYSTEM') 2、索引的存储情况检查 Oracle 为数据库中的所有数据分配逻辑结构空间。数据库空间的单位是 block 、extent 和 segment 。 Block ：Oracle 使用和分配的最小存储单位。由数据库建立时设置的 DB_BLOCK_SIZE 决定的。一旦数据库生成了，数据块的大小不能改变。要想改变只能重新建立数据库。 Extent ：由一组连续的 block 组成的。一个或多个 extent 组成一个segment 。当一个 segment 中的所有空间被用完时，Oracle 为它分配一个新的extent 。 Segment ：是由一个或多个 extent 组成的。它包含某表空间中特定逻辑存储结构的所有数据。一个段中的 extent 可以是不连续的，甚至可以在不同的数据文件中。 表空间(tableSpace) 段(segment) 盘区(extent) 块(block) 存储层次关系 一个 object 只能对应于一个逻辑存储的 segment ，我们通过查看该 segment 中的 extent ，可以看出相应 object 的存储情况。

5-数据库存储结构练习题参考答案

数据库存储结构 一、选择题 1、一个数据库系统，必须配备的外存储器是（ C ）。 A．软磁盘存储器B．光盘存储器C．硬磁盘存储器D．磁代存储器 2、下面对磁盘阵列（RAID）的正确叙述是（C ） A．独立磁盘构成的具有冗余能力的阵列。 B．利用这项技术，将数据切割成许多区段，分别存放在各个硬盘上。 C．RAID 1称为磁盘镜像，原理是把一个磁盘的数据镜像到另一个磁盘上，因此可以提高数据传输率。 D．RAID 0连续以位或字节为单位分割数据，并行读/写于多个磁盘上，因此具有很高的数据传输率。 3、下面关于RAID（磁盘冗余阵列）的不正确叙述是（ C ）。 A．RAID 0技术可提高输入／输出速度，但可靠性下降。 B．RAID 1技术可提高可靠性，但输入／输出速度下降。 C．RAID 1技术多用于不在乎数据丢失的应用中。 D．RAID 0+1技术既可提高可靠性，又可提高输入／输出速度。 4、在（ B ）组织结构中，记录是以输入顺序存储的。 A．顺序文件B．堆文件C．散列文件D．聚集文件 5、在（ A ）组织结构中，记录是按查找键值的升序或降序顺序存储的。 A．顺序文件B．堆文件C．散列文件D．聚集文件 6、下面对SQL Server数据库的存储结构的错误叙述是（C ）。 A．一个SQL Server数据库可以有多个数据文件，但最多不能超过32767个。 B．一个SQL Server数据库可以有多个文件组，但最多不能超过256个。 C．一个文件组最多只能包含2个数据文件。 D．一个SQL Server数据库可以有多个数据文件组，但必须有一个主文件组。 E．主文件被放在主文件组中。 7、下面对SQL Server数据库数据文件的错误叙述是（ D ）。 A．每个数据文件由一系列数据页组成，每个页最多存储8060字节的数据。 B．行不跨页，就是说表中的一行数据（元组）只能存放在一个数据页中。 C．一个SQL Server数据库可以有多个数据文件，但必须有一个主文件。 D．不能把用户表存放在主文件中。 8、下面对SQL Server数据库文件组、文件与表之间关系的错误叙述是（D ）。 A．一个数据库的系统表被存放在主文件组中。 B．一个数据库的系统表被存放在主文件中。 C．一个表的各列占用存储空间总和不能超过8060字节。 D．用户可以直接指示把用户表放在哪个文件中。

四种基本的存储结构

四种基本的存储结构 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

数据的四种基本存储方法 数据的存储结构可用以下四种基本存储方法得到： （1）顺序存储方法 该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。 由此得到的存储表示称为顺序存储结构（Sequential Storage Structure），通常借助程序语言的数组描述。 该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。 （2）链接存储方法 该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构（Linked Storage Structure）,通常借助于程序语言的指针类型描述。 （3）索引存储方法 该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。

索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（Dense Index）。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(Spare Index)。索引项的一般形式是： (关键字、地址) 关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。 （4）散列存储方法 该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。 同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。 数据结构三方面的关系

第二章数据库的存储结构

第2章数据库的存储结构 本章学习目标 本章主要介绍了基本的文件组织方式及各自的特点，并在此基础上介绍了Ｄ ＢＭＳ系统所采用的倒排表、索引链接文件与多重链表文件索引、Ｂ+树等快速文 件查找处理方法。通过本章学习，读者应该掌握以下内容： ●●顺序文件、链表文件、随机存取文件、索引组织文件等文件组织方 式的特点 ●●倒排表的操作 ●●Ｂ+树的组织结构与基本操作 在数据库系统设计时必须考虑如何在机器上实现的问题，要求能将各种数据存储在机器内，而且要能反映各种数据之间的联系；要求存储、维护尽可能方便高效；要求检索、使用数据操作简单，运行效率高。为此要讨论各种存储组织结构和各类索引结构。 数据库是利用文件系统来完成数据的存取的，数据及相关联系可在一个文件中存放，也可分别存放；文件有顺序文件，随机文件等不同类型；顺序文件又有按某个码排序的文件及按记录录入先后次序存放的文件等不同。 2.1基本文件组织 2.1.1顺序文件组织 在顺序文件中，记录被物理地按地址次序排列，排列顺序为按某一码值的升或降序，也可为记录录入的先后次序。 按码值排序时，其顺序还与存储方式有关。有按二进制数和ASCII码存储两种形式，如按前者，根据码值数值大小排序。如按后者，可视为字符串，对二个字符串比较时，从左边第一个字符起进行比较，直到对应字符不相同为止，此时该二字符的ASCII码值较大者对应的字符串较大。。例如“ABCDEF”和“ABZ”二个串，第三个字符对应不相同，其左边各字符对应都相同，则因“ABZ”的第三个字符的ASCII码值较大，这个串的值也就较大。采用这类排序文件，优点是在查找时可利用二分法，插值算法和分区算法等方法加快查找速度，缺点是在进行数据录入，修改、删除时要花费大量时间用于排序，非常耗时。而且，对于数据库数据的检索要求将是多方面的，例如按姓名查找某个人，或者按专业来查找一批人，或者按姓名与专业来查找一批人等，不可能按每一种检索要求生成一个排序文件，因为

空间索引使用的意义及网格索引和四叉树索引简单介绍

空间索引 在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想象有多么不方便…可见书的目录有多重要，索引有多重要啊！ 现在大家对索引有了感性认识，那什么是“空间索引“呢？”空间索引“也是”索引“，是对空间图形集合做的一个”目录“，提高在这个图形集合中查找某个图形对象的效率。比如说，我们在一个地图图层上进行矩形选择，确定这个图层上哪些图元被这个矩形所完全包含呢，在没有”空间索引“的情况下，我们会把这个图层上的所有图元，一一拿来与这个矩形进行几何上的包含判断，以确定到底哪些图元被完全包含在这个矩形内。您是不是觉得这样做很合理呢？其实不然，我们先看一个网格索引的例子： 我们对这个点图层作了网格索引，判断哪些点在这个矩形选择框内，是不需要把这个图层里所有的点都要与矩形进行几何包含运算的，只对a,b,c,d,e,f,g这七个点做了运算。可以推想一下，如果一个点图层有十万个点，不建立空间索引，任何地图操作都将对整个图层的所有图元遍历一次，也就是要For循环10万次；建立索引将使得For循环的次数下降很多很多，效率自然提高很多！ 呵呵…想必大家都知道空间索引的好处了，也不知不觉向大家介绍了点图层的网格索引，还有哪些常用的空间索引呢？这些空间索引又该如何实现呢？带着这样的问题，下面介绍几种常用的空间索引。

空间索引概述-空间位置切分方式

空间索引概述 其他版本 SQL Server 支持空间数据和空间索引。“空间索引”是一种扩展索引，允许您对空间列编制索引。空间列是包含空间数据类型（如geometry或geography）的数据的表列。 有关此发行版中新的空间功能的详细说明和示例（包括影响空间索引的功能），请下载白皮书SQL Server 2012 中的新空间功能。 本主题内容 ?关于空间索引 o将索引空间分解成网格层次结构 o分割 o分割方案 ?空间索引支持的方法 o空间索引支持的几何图形方法 o空间索引支持的地域方法 关于空间索引 将索引空间分解成网格层次结构 在SQL Server 中，空间索引使用B 树构建而成，也就是说，这些索引必须按B 树的线性顺序表示二维空间数据。因此，将数据读入空间索引之前，SQL Server 先实现对空间的分层均匀分解。索引创建过程会将空间分解成一个四级“网格层次结构”。这些级别指的是“第1 级”（顶级）、“第2 级”、“第3 级”和“第4 级”。

每个后续级别都会进一步分解其上一级，因此上一级别的每个单元都包含下一级别的整个网格。在给定级别上，所有网格沿两个轴都有相同数目的单元（例如4x4 或8x8），并且单元的大小都相同。 下图显示了网格层次结构每个级别的右上角单元被分解成4x4 网格的情况。事实上，所有单元都是以这种方式分解的。因此，以此为例，将一个空间分解成四个级别的4x4 网格实际上会总共产生65,536 个第四级单元。 主要：针对空间索引进行的空间分解与应用程序数据使用的度量单位无关。 网格层次结构的单元是利用多种Hilbert 空间填充曲线以线性方式编号的。然而，出于演示目的，这里使用的是简单的按行编号，而不是由Hilbert 曲线实际产生的编号。在下图中，几个表示建筑物的多边形和表示街道的线已经放进了一个4x4 的1 级网格中。第1 级单元的编号为1 到16，编号从左上角的单元开始。 网格密度

基于空间数据库的几种常用空间索引技术研究

Geomatics Square NO.6 2011 (Total 113) 科技交流 基于空间数据库的几种常用空间索引技术研究 白航 （广东省国土资源测绘院，广州510500） 摘要:空间数据库是地理信息系统(GIS)的基础和核心，空间索引技术通过对存储介质上数据位置信息的描述来提高数据查询、检索及获取效率；其好坏直接影响空间数据库系统的可用性和可扩展性。本文介绍了几种常见的空间数据库索引技术：简单格网空间索引、K-D 树空间索引、R 树空间索引、四叉树空间索引等；系统总结了空间数据库索引技术的研究进展，探讨了其发展前景和存在问题。 关键词:空间数据库；空间索引；GIS 1.引言 空间数据库技术是随着GIS (地理信息系统)的发展而兴起的一门新技术，复杂的地理环境和海量、多维、结构复杂的空间数据导致了基于空间数据库查询、检索及空间计算的开销一般要比关系数据库大的多，特别是查询语句中条件谓词包含一些对空间数据操作或连接的一些函数，这些函数的计算开销远比数值计算或字符串比较等要大。若使用传统的关系型数据库管理系统(DBMS)来管理空间数据，其存在固有缺陷，用顺序扫描的方法查询的效率非常低。因此为了提高查询效率，采用空间索引技术十分必要。 2.空间数据库索引技术 空间数据用来表示空间物体的位置、形状、大小和分布特征等方面信息，适用于描述二维、三维或多维分布的区域现象。空间数据库是计算机物理存储介质上存储的地理空间数据的总和。数据库的索引机制可以用来快速访问某条特定查询所请求的数据，而无需遍历整个数据库。传统的关系数据库为了提高检索效率，一般都会建立一系列的索引机制，如B 树等，但这些都是一维索引，无法处理空间数据库中的二维和多维的 空间数据。 空间数据库索引技术是通过对存储在介质上的数据位置信息的描述，来提高空间数据库的查询性能和数据获取效率，索引技术的好坏直接影响到空间数据库系统的成败。空间数据索引作为一种辅助性的空间数据结构，介于空间操作算法和地理对象之间，通过筛选、排除大量与特定空间操作无关的地理对象，缩小了空间数据的操作范围，从而提高空间操作的速度和效率。 3.几种常见的空间索引技术 3.1简单格网空间索引 格网空间索引的原理简单，即把目标空间实体集合所在的空间范围划分成一系列大小相同的格。如图3-1所示，每一个格相当于一个桶（bucket ），记录落入该格内的空间实体的编号。基于格网索引的查找思路也较简单，在数据分布较均匀的情况下，查询效率较高。但格网的大小直接影响了索引表的大小，格网太小，索引表会急剧膨胀，维护索引表本身的花费增加，查询效率随之下降；反之，落在一个格内的空间实体可能会过多；因此格的大小严重制约着查询效率的提高。 8

《空间数据库索引建立》实验报告

《空间数据库索引建立》实验报告 张占阳 （长安大学地测学院地理信息系统，陕西西安710054） 一、实验课时和类型： 学时：8 实验类型：综合性 二、实验目的： 1．认识空间数据库中数据的存放方式或存储结构； 2．掌握空间数据库的格网索引、标题索引的建立方法； 3．理解空间索引的功能和意义； 4．加强学生面向对象程序设计的能力。 三、适用专业： 地理信息系统专业 四、采用教材： 教材：《计算机地图制图》艾自兴，龙毅编著武汉大学出版社参考书：《地图学》祝国瑞编著武汉大学出版社五、仪器与工具： P3以上配置计算机； VC++工具软件； 实验地图数据。 六、实验原理与内容： 本次实验为综合性实验，涉及《数字地图制图原理》、《计算机地图制图原理》、《地图数据库》等几门课程中所讲的内容。

七、实验数据说明 1、地图区域：武汉市 文件名：武汉实习数据.usr 2、分类代码： 代码名称 30000 控制点 10000 图廓点 10001 铁路 10003 汽渡虚线 10004 主要道路 20001 码头 20002 铁路中转站 20003 河流、湖泊 20004 居民地 3、代码说明： 分类代码第一个字符为1，表示线目标；分类代码第二个字符为2，表示面目标。 4、控制点顺序： 第一点：左上角第二点：右上角 第三点：右下角第四点：左下角 控制点的理论值（人为规定x,y）： 第一点：12.50 37.40

第二点：62.50 37.40 第三点：62.50 82.40 采用仿射变换方法。 主要实验内容： 1．读取数据 2．仿射变换 3．绘图显示 4．建立定位索引——格网索引 5．建立定性索引——标题索引 6．将已建立的格网索引用于目标拾取功能的实现 7．运用已建立的标题索引实现对象的属性查询 八、实验步骤： 第一；建立一个MapOfWuhan （MFC）工程，参数缺省。 第二；建立地图三要素：点、线、面。点类包括对应点的X，Y坐标；线类包括线号（Xcode），线分类代码（Xflcode）以及组成线的点号数组（m_array）；面类包括面号（Mcode），面分类代码（Mflcode）以及组成面的点号数组（m_array）。 第三；在读取数据时，要设计存储结构。在Doc中要建立点类数组Array_dian，线类数组Array_xian，面类数组Array_mian，分别存放对应的点线面类目标。一共有655组数据，读取的时候每组中的X，Y 坐标存放到预先定义的点类对象中，若每组的分类代码为线类目标的分类代码，则把相应的线的分类代码存放到事先定义的线类对象的