数据库索引题
一、选择题
1、下列命令中，能打开数据库却不显示数据库设计器的是( )
A、create database
B、open database
C、modify database
D、use database
2、在命令窗口中关闭所有的数据表文件的命令是( )
A、use
B、close database
C、clear all
D、clear
3、VF支持的两种类型的索引文件是( )
A、单索引文件和复合索引文件
B、单索引文件和主索引文件
C、主索引文件和复合索引文件
D、专用索引文件和普通索引文件
4、在VF中，将当前索引文件中的“姓名”设置为当前索引，应使用( )
A、set order 姓名
B、set order tag 姓名
C、set order to tag 姓名
D、use index to tag 姓名
5、当打开数据表及其相关索引时，有关主索引的叙述正确的是( )
A、可以将文件同时设置多个主索引
B、同一时刻只能将一个索引文件设置为主索引
C、只要指定主索引文件，就不能更改关于主索引文件的设置
D、索引文件只要打开就能对记录操作起作用
6、建立唯一索引后，只存储重复出现记录值的( )
A、最后一个
B、第一个
C、全部
D、字段值不唯一，不能存储
7、以下关于索引的说明中，错误的是( )
A、索引可以提高查询速度
B、索引可能降低更新速度
C、索引和排序的含义不相同
D、建立索引后，不能更新有索引的字段内容
8、对学生表建立出生日期(D,8)和总分(N,6,2)升序的多字段结构复合索引，其正确的索引表达式为( )
A、出生日期+总分
B、出生日期+str(总分,7,2)
C、dtoc(出生日期)+总分
D、dtoc(出生日期)+str(总分,7,2)
9、以下叙述正确的是( )
A、自由表字段名最长为20个字符
B、数据库字段名最长100个字符
C、字段名中可以有空格
D、字段名中不可以有空格
10、以下关于索引的叙述正确的是( )
A、使用索引可以提高查询速度和更新速度
B、使用索引可以提高查询速度，但会降低更新速度
C、使用索引可以提高查询速度，对更新速度没有影响
D、使用是索引对查询速度和更新速度均没有影响
11、下列关于数据库和数据库表之间关系的叙述中，说法正确的是（）
A、数据库表中可以包含数据库
B、数据库中只包含数据库表
C、数据库表和数据库没有关系
D、数据库中可以包含数据库表、表间的关系和相关的操作
12、当前工作表中有108条记录，当前记录号为8，用list命令显示记录时，
若缺省[范围]短语，则系统将( )
A、只显示当前记录
B、显示前8条记录
C、显示后8条记录
D、显示全部记录
13、在“订货管理”数据库中建立“仓库”表，可以使用( )命令
A、open database on 订货管理
create 仓库
B、open database 订货管理
create 仓库
C、use database 订货管理
create 仓库
D、set database on 订货管理
create 仓库
14、当前正在使用“雇员编号”表，将记录指针定位在编号为34558的记录上的命令是( )
A、set '34558' order 学号
B、put '34558' order 学号
C、create '34558' order 学号
D、seek '34558' order 学号
15、修改库文件结构时，下列可能使用库中数据丢失的操作是( )
A、增加一个字段
B、改变一个字段名
C、改变一个字段的数据类型
D、上述A、B、C三种情况
二、填空
1、vf中支持的两种类型的索引文件，即( )和( ),能够随表文件的打开而自动打开的是( )
2、将当前表中的文件内容复制到指定的表文件中，应使用( )命令，将当
前表的结构复制成一个新的数据表文件时，应使用( )命令
3、在自由表中，不能建立的索引类型是( )。且自由表中每个字段名的宽度最大为( )个字符
4、删除当前数据库表索引xm的命令为( )
5、在vf中删除记录有( )和( )两种,( )只是在记录旁做删除记录,在必要时还可以去掉删除标记恢复记录,而( )是将那些有删除标记的记录从表中删除
6、索引一旦建立，它将决定数据表中记录的( )顺序
7、在同一个数据表中可以有( )个主索引,( )个候选索引,( )个唯一索引,( )个普通索引.
数据库索引
索引的是一种功能 索引是个既稳定又开放的信息结构，它有十一种功能。 1 分解功能 把文献中的资料单元(如篇名、机构、短语、概念、物名、地名、书名、人名、字词、符号等)一一分解，这就是索引的分解功能。它是索引工作的起跑线和索引编纂的基础，没有对文献内容的这种分解功能，就没有索引。 过去有些反对索引的人说，索引是把古人的著书“凌迟碎割”。他们对索引法的反对，实出于对流传已久的那种落后的皓首穷经的陋习的偏爱和对新的治学方法的无知，洪业曾鄙视他们为卧于涸辙的鲋鱼，以升斗之水济命，而不知西江水之可羡。虽然如此，但他们所谓的索引是把古人著书“凌迟碎割”的形象说法，却从反面十分正确地道破了索引的分解功能。 分解功能是索引作用于文献的特殊功能，是它和其他检索工作不同之处。 2 梳理功能 每种文献都包容着许多不同性质的资料单元，它们在文献中基本呈无序的状态。把这些无序状态的资料单元按外表特征或内容性质进行各归其类的整理，这就是索引的梳理功能。章学诚早就发现了这种功能，他在给《族孙守一论史表》信中要求其在治二十四史年表时一并把廿二史列传中的人名编成索引，两者互为经纬，这样便可使考古之士，于纷如乱丝之资料中，忽得梳通栉理。 梳理功能是索引分解的后继。如果只有分解功能而没有梳理的功能，那么分解功能就没有价值。 梳理是对资料单元的初分。如是字序，只要按笔划或音序归类即可；如是类序只要按大类归纳即可。就像小姑娘梳头，先把长发梳顺，而编什么辫子或梳什么发型则是下一步的要求了。 3 组合功能 把梳理后的资料单元按照分类的要求，严密地组织它们的类别层次以及类目下的专题和同类目下款目的序列关系；或按字序的要求，严密地把标目的结构正装或倒装、考虑限定词对标目的限定和修饰的级数、或考虑字序和类序相结合的可能。此外，不论是类序或字序都要考虑参照系统的建立方案，使相关款目形成网络，使用户检索的眼界得以拓宽。这些，都是索引的组合功能。 过去，国外的同行曾把圣经的页边索引以“串珠”命名；我国有人曾把本草的方剂编成索引，以“针线”命名，“串珠”和“针线”是索引组合功能很形象的描绘。它使文献资料单元成为一串串的明珠，成为被针线贯穿起来的资料单元的珍品。 4 结网功能 对某个领域的文献进行有计划的索引编纂，利用类型的结构从各种不同的角度和层次对这些文献的内容进行纵横交错和多维的揭示和组合，使之形成一个检索这些文献中的各种不同性质的资料单元的网络。这就是索引的结网功能。 由“主表”和“词族索引”、“范畴索引”、“英汉对照索引”等所组成的《汉语主题词表》是由几种不同性质的索引构建的一个主题词间的联系、辨析主题词词义和被标引的文献主题概念是否精确的一个隐含的语义网络，它对文献中的资料单元产生族性检索和扩大检索途径的作用。这个网络的结构和作用就是运用索引结网功能的一个范例。
分布式数据库的索引技术研究
分布式数据库的索引技术研究 摘要:索引是分布式数据库中的一个重要对象。通过对分布式数据库中的索引管理技术的分析,论述了分布式数据库中索引的概念、特点、分类及使用原则等。分析了分布式数据库设计中的统一索引服务。在文章的最后部分给出了创建合理索引的一些建议。 关键词:分布式数据库索引检索 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志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。 2索引的创建 2.1 索引的创建 创建索引有多种方法,这些方法包括直接创建索引的方法和间接创建索引的方法。直接创建索引,例如使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导,间接创建索引,例如在表中定义主键约束或者唯一性键约束时,同时也创建了索引。虽然,这两种方法都可以创建索引,但是,它们创建索引的具体内容是有区别的。 使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导来创建索引,这是最基本的索引创建方式,并且可以定制创建出符合自己需要的索引。在使用这种方式创建索引时,可以使用许多选项,例如指定数据页的充满度、进行排序、整理统计信息等,这样可以优化索引。使用这种方法,可以指定索引的类型、唯一性和复合性,也就是说,既可以创建聚簇索引,也可以创建非聚簇索引,既可以在一个列上创建索引,也可以在两个或者两个以上的列上创建索引。 通过定义主键约束或者唯一性键约束,也可以间接创建索引。主键约束是一种保持数据完整性的逻辑,它限制表中的记录有相同的主键记录。在创建主键约束时,系统自动创建了一个唯一性的聚簇索引。虽然,在逻辑上,主键约束是一种重要的结构,但是,在物理结构上与主键约束相对应的结构是唯一性的聚簇索引。换句话说,在物理实现上,不存在主键约束,而只存在唯一性的聚簇索引。同样,在创建唯一性键约束时,也同时创建了索引,这种索引则是唯一性的非聚簇索引。因此当使用约束创建索引时,索引的类型和特征基本上都已经确定了,由用户定制的余地比较小。 3分布式数据库设计中的统一索引服务
文摘索引型数据库和全文数据库区别
通过对文摘索引型数据库和全文数据库的现状进行比较, 总结出两类数据库的相同和不同特征 两类数据库检索系统的相同特征 1，网络检索 无论是国外引进还是国内购置及自我开发,网络版数据库检索。网络检索方式有很多优势优势，读者可直接在任意具有权限的连接的计算机上利用通用的浏览器便捷地检索。可同时检索同一若干年代的累积数据或相关数据库的相关数据。 2，资源整合和集成检索 用户可以在同一平台上跨库检索，读者可在多个数据库的基础上跨库检索。 3，融菜单检索和高级检索于一体 文摘索引型和全文数据库都是直接面对大众读者,所以都能提供简单的菜单式检索,读者通过点击和选择菜单命令和利用检索窗口的功能键或功能词实现简单的检索。为了读者解决对复杂一点的检索往往无能为力的情况，两类数据库一般都提供了高级检索形式来实现。4，综合运用布尔检索、截词检索和位置检索等检索技术，这些传统检索技术功能就是在文摘索引型数据库检索基础上发展起来的。 5数据库检索人性化，用户无论是普通读者还是非专业人士,对检索界面、检索过程、检索帮助、个性检索、结果输出等方面一目了然。 两类数据库检索系统的不同特征 文摘索引型数据库和全文数据库的最大差别就是前者结果只提供题录和文摘等二次文献信息,后者除可提供二次文献信息外，还能提供作者原文的一次文献信息。 1，检索途径存在着差异 检索途径有主题，分类及除此之外的作者、号码等其它辅助途径, 通过数据库设置的检索字段反映检索途径的实现。不同的数据库根据检索的实际需要设置检索字段。全文数据库设置的检索字段一般较文摘索引型数据库少 2，收录文献的原则和目的不同,数据库所起的作用不同。文摘索引型数据库一般收录特定时期的综合学科领域或某一学科分支的相同或不同出版类型的文献。文摘索引型数据库能反映某一段时间内某一学科某一领域的理论和方法的进展及技术与手段的应用。全文数据库以为用户提供利用一次文献为主要宗旨,其数据库商必须和着者或出版单位商谈着作使用权问题,只有双方达成协议签署合同,并履约支付着作权报酬才能使用文献原文而收录数据库。因此全文数据库不可能存在收录文献全面性问题。相对而言,全文数据库很难像文摘索引数据库那样从宏观上反映某一学科某一领域的学术进展情况, 更不可能充当学术评价的工具。 3 ，检索技术的运用不尽相同 检索原理的不同，文摘索引型数据库是以记录组织文献, 处理每一条记录依据基于文献内容的特征属性和文献外表的特征，体现传统的布尔检索、截词检索和位置检索等功能。全文数据库主要通过运用对整个文本信息的分析,利用将全部文本划分为主题紧凑的不同子段,用不同的关键字特征标注各子段的文本切分技术和计算机自动进行全文自动抽词标引来处理原始文献的。全文检索技术能体现关键词在子段和全文出现的频率和分布,处理的是典型的非结构化的非线性的数据。 4，主题检索特征不同 文摘索引型数据库在提供自然语言的同时,一般都有自己的主题词表反映数据库中各检索词之间的关系,依据主题词表对文献进行主题标引,对每篇文献给出若干个主题词。全文数据库一般没有自己的主题词表, 主题检索依靠不加规范的自然语言实现。使用自然语言主要是基于检索最终用户的大众化, 最大好处就是避免了人工标引的随意性、繁琐性,提高了处理数
数据库索引的优缺点及使用时的注意事项
本文介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它 们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：[1]索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有一个DELAY_KEY_WRITE项。这个选项的作用是暂时制止MySQL 在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE 选项的作用将非常明显。[2]另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。 从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但MySQL把同一个数据表里的索引总数限制为16个。 1. InnoDB数据表的索引 与MyISAM数据表相比，索引对InnoDB数据的重要性要大得多。在InnoDB数据表上，索引对InnoDB数据表的重要性要在得多。在InnoDB数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。"数据行级锁定"的意思是指在事务操作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到(但不限于)SELECT...LOCK IN SHARE MODE、SELECT...FOR UPDATE命令以及INSERT、UPDATE和DELETE命令。 出于效率方面的考虑，InnoDB数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。 2. 限制 如果WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHERE coloum != ...)，MySQL将无法使用索引。 类似地，如果WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHERE DAY(column) = ...)，MySQL也将无法使用索引。 在JOIN操作中(需要从多个数据表提取数据时)，MySQL只有在主键和外键的数 据类型相同时才能使用索引。
数据库实验 索引的创建与使用
实验三：索引的创建与使用 一、实验目的： 1、理解索引的概念和索引的作用。 2、掌握创建索引的方法。 3、学会使用索引。 4、了解聚簇索引和非聚簇索引。 二、实验要求：（必做） 硬件：Intel Pentium 120或以上级别的CPU，大于16MB的内存。 软件：Windows 95/98/2000操作系统，关系数据库管理系统SQL SERVER 2000。 学时：2学时 三、实验内容： 1、用create index在学生表student的学号sno上建立聚簇索引。 2、在学生表student中，为姓名sname建立非聚簇索引。 3、在课程表的课程号Cno上建立唯一索引。 4、在选课表的学号sno、成绩Grade上建立复合索引，要求学号为升序，学号相同时 成绩为降序。 5、用drop删除学生表student的索引。 数据库设计与管理实验报告
实验名称评分 实验日期年月日指导教师 姓名专业班级学号 一、实验目的 二、实验步骤及结果 1、用create index在学生表student的学号sno上建立聚簇索引。 create clustered index stusno on student(sno); 2、在学生表student中，为姓名sname建立非聚簇索引。 create index stusname on student(sname); 3、在课程表的课程号Cno上建立唯一索引。 create unique index coucno on course(cno); 4、在选课表的学号sno、成绩Grade上建立复合索引，要求学号为升序，学号相同时成绩为降序。
GIS空间数据库综述
GIS空间数据库文献综述 姓名：张磊 摘要：通过分析地理信息系统建设过程中空间数据库的建设内容1 综述空间数据块的划分、图层的分层设计方法、专题图层划分和数据集设计、分析空间数据库的结构,讨论了空间数据库系统建设的方法和需解决的关键技术问题。 关键字：GIS；空间数据库 引言：地理信息系统是集计算机科学、空间科学、信息科学、测绘遥感科学、环境科学等学科于一体的新兴边缘科学1GIS 从20 世纪60 年代出现以来,至今只有短短的40 多年时间,但已成为已成为多学科集成并应用于各领域的基础平台,成为地学空间信息分析的基本手段和工具。目前,地理信息系统不仅发展成为一门较为成熟的技术科学,而且已成为一门新兴产业,在测绘、地质、水利、环境检测、土地管理、城市规划、国防建设等领域发挥越来越重要的作用。目前，国际上在此领域进行深入研究并形成软件产品的有目前，国际上在该领域进行过深入研究并形成软件产品的有：ESRIArcSDE1,MapInfo Spatial Ware2以及Oracle Spatial 3,DB2 Spatial Extender4和Informix Spatial Data Blade 等。 1 . 空间数据库的设计 1.1空间数据库的设计思路 空间数据库由图形数据库和属性数据库两部分组成, 运用地理信息系统技术分别建好图形数据库和属性数据库后, 通过统一的编码来实现滑坡的图形数据库与属性数据库的无缝连接, 最终形成完整的空间数据库5。 1.2 间数据库的主要内容 每个GIS 数据集都提供了对世界某一方面的空间表达,包括: 基于矢量的要素(点、线和多边形) 的有序集合; 诸如数字高程模型和影像的栅格数据集; 网络; 地形和其他地表; 测量数据集; 其他类型数据,诸如地址、地名和制图信息; 描述性的属性。 除了地理表现形式以外,地理数据集还包括传统的描述地理对象的属性表1 许多表和空间对象之间可以通过它们所共有的字段(也常称为“关键字”) 相互关联1 就像它们在传统数据库应用中一样,这些以表的形式存在的信息集和信息关系在GIS 数据模型中扮演着非常关键的角色。 1.3 空间数据表现形式 1.3.1空间关系:拓扑和网络 空间关系,比如拓扑和网络,也是一个GIS 数据库的重要部分1 使用拓扑是为了管理要素间的共同边界、定义和维护数据的一致性法则,以及支持拓扑查询和漫游 1胡金星.空间数据库实现及其集成技术研究[J].计算机应用研究,2003,3:12-15． 2Andrew S Tanenbaum,Albert S.Woodhull :Operating SystemDesign and Implementation[Z]. 3Forta B, Fonte P, Brewer G.Windows2000 开发人员指南[M].杜大鹏,译.北京: 中国水利水电出版 社,2001.144 ,428. 4David J Kruglinski.Visual C++6. 0 技术内幕[M].4 版.希望图书创作室.北京:北京希望电子出版 社.209-426. 5 兰恒星,吴法权,周成虎,等.基于GIS 的滑坡空间数据库研究以云南小江流域为例[ J].中国地质灾害与防治学报, 2002, 13( 4):10-16.
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
SQL索引详解(优化数据库)
SQL索引一步到位 SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例，一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子： 图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引 字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引. 看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。 1.2 索引的存储机制 首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼 音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是 具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。 原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库 被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列 整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了
SQL Server 索引结构及其使用
一、深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的sql server提供了两种索引：聚集索引（c lustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别： 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。 如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。 二、何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
《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
空间数据多级索引结构的算法实现和分析
《空间数据组织与分析》 结课论文 题目：多级空间索引算法分析 学院：研究生学院 专业：大地测量学与测量工程 班级：硕研12级3班 姓名：张鼎凯 学号：2012020344 日期：2012年12月05日
摘要：空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率和空间检索性能的关键技术。介绍了空间数据库中建立索引的常用技术，给出了一种多级空间索引，详细讨论了该索引的建立算法以及应用该索引的检索算法，并进行了算法分析。 关键词：计算机软件；间数据库；空间索引；空间检索；算法分析 1 空间索引技术简介 空间索引是指依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的概要信息，如对象的标识、外接矩形及指向空间对象实体的指针。作为一种辅助性的空间数据结构，空间索引介于空间操作算法和空间对象之间，它通过筛选作用，大量与特定空间操作无关的空间对象被排除，从而提高空间操作的速度和效率。空间数据一般是是多维的，在此主要介绍二维空间数据的索引。近年来，国外学者提出应用空间基数分区对空间数据进行管理，已得出了几种空间数据索引结构。例如Robinson提出的K-D-B 树[2]，Guttman 提出R 树结构[3]，Freeston 提出的BANG 文件[4]，Beckmann 提出的R*树结构[5]等。国内则学者提出了QR-树[6]，网格索引[7][8]等索引结构，并进行了有关索引结构的性能分析和查询优化研究[8][9]。众多的索引结构可以说各有优缺点。总的来说，可分为以四叉树为代表的网格文件结构和以R 树及其变种为代表的动态索引技术。 1.1四叉树结构 四叉树索引是栅格文件索引技术的代表。栅格文件索引技术的基本思想是将一张地图规则地划分成多个互不相交的栅格，且要求所有栅格覆盖全地图，然后再利用栅格对地图上的空间对象进行索引。如K-D树、K-D-B 树、四叉树、八叉树等均基于此思想。我们在此主要介绍一下四叉树空间索引技术。四叉树空间索引是将一张地图逐步四等分，且依次编号，如图1（a）所示，其层次由用户依需要而定。划分的结果可生成如图1（b）的四叉树结构。从此结构中可确定被索引类中每个对象实例的被索引属性值属于那一个最小范围块，并将其ID 加到该最小范围块所带的链表中。查询时根据用户关心的区域，选中区域所在最小范围块中的对象。四叉树的查询在最坏情况下效率较低，而且四叉树的动态性较差。建立索引后，如果又扩大地图范围增加新对象时，必须重新建立四叉树索引，因而缺乏灵活性。
数据库索引的作用及实例
1.1．索引作用 2.在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的 快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 3. 4.例如，有3个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每 个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。 5. 6.SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 7. 8.此查询结果应该为1000行，每行包含3个相等的值。在无索引的情况 下处理此查询，必须寻找3个表所有的组合，以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000（十亿），显然查询将会非常慢。 9. 10. 如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询 处理如下。 11. 12.（1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。 13. 14.（2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似，利 用表t3上的索引，直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。 15. 16.（3）扫描表t1的下一行并重复前面的过程，直到遍历t1中所有的行。 17. 18. 在此情形下，仍然对表t1执行了一个完全扫描，但能够在表t2和t3 上进行索引查找直接取出这些表中的行，比未用索引时要快一百万倍。 19. 20. 利用索引，MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索，而在多表连 接查询时，在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。 21. 22.2. 创建索引 23.在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引，也可以单独用CREATE INDEX 或ALTER TABLE来为表增加索引。 24. 25.1．ALTER TABLE 26.ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。 27. 28. 29. 30.ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) 31. 32.ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
数据库索引的作用及实例(精)
1. 1.索引作用 2. 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术, 能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大, 查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 3. 4. 例如,有 3个未索引的表 t1、 t2、 t3,分别只包含列 c1、 c2、 c3,每个表分别含有 1000行数据组成,指为 1~1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示。 5. 6. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 7. 8. 此查询结果应该为 1000行, 每行包含 3个相等的值。在无索引的情况下处理此查询, 必须寻找 3个表所有的组合, 以便得出与 WHERE 子句相配的那些行。而可能的组合数目为 1000×1000×1000(十亿,显然查询将会非常慢。 9. 10. 如果对每个表进行索引,就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。 11. 12. (1从表 t1中选择第一行,查看此行所包含的数据。 13. 14. (2使用表 t2上的索引,直接定位 t2中与 t1的值匹配的行。类似,利用表 t3上的索引,直接定位 t3中与来自 t1的值匹配的行。
15. 16. (3 扫描表 t1的下一行并重复前面的过程, 直到遍历 t1中所有的行。 17. 18. 在此情形下,仍然对表 t1执行了一个完全扫描,但能够在表 t2和 t3上进行索引查找直接取出这些表中的行, 比未用索引时要快一百万倍。 19. 20. 利用索引, MySQL 加速了 WHERE 子句满足条件行的搜索,而在多表连接查询时,在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。 21. 22.2. 创建索引 23. 在执行 CREATE TABLE语句时可以创建索引, 也可以单独用 CREATE INDEX或 ALTER TABLE来为表增加索引。 24. 25.1. ALTER TABLE 26.ALTER TABLE用来创建普通索引、 UNIQUE 索引或 PRIMARY KEY索引。 27. 28. 29. 30.ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list 31. 32.ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list 34.ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list 35.
常见数据库加密技术对比
常见数据库加密技术对比 作者：安华金和孙峥 数据库加密作为近年来兴起的数据库安防技术，已经被越来越多的人所重视。这种基于存储层加密的防护方式，不仅可以有效解决数据库明文存储引起的泄密风险，也可以防止来自内部或者外部的入侵及越权访问行为。 从技术手段上来看，现今数据库加密技术主要有三大类，分别是前置代理及加密网关方式、应用层加密方式以及后置代理方式。这三类技术各自的特点如何，彼此之间孰优孰劣，下文详尽介绍。 一. 前置代理及加密网关数据库加密技术 该数据库加密技术思路是在数据库之前增加一道安全代理服务，对数据库访问的用户必须经过该安全代理服务，在此服务中实现如数据加解密、存取控制等安全策略；然后安全代理服务通过数据库的访问接口实现数据在库中的加密存储。安全代理服务存在于客户端应用与数据库存储引擎之间，负责完成库中数据的加解密工作，加密数据存储在安全代理服务中。 这种数据库加密技术也会存在一些问题和限制： 1）由于在安全增强代理中需要存储加密数据，因此要解决与数据库存储数据的一致性问题，这基本不可实现。 2）数据的联合检索问题：由于在数据库内外都存在数据，这些数据的联合检索将变得很困难；SQL语法的完全兼容也非常困难。 3）开发无法透明问题：数据库协议虽然存在标准，但事实上每个不同的数据库版本都会进行若干变更、扩展和增强，使用了这些特性的用户必须进行改造。同时在安全代理中对数据库通讯协议的模拟非常困难。 4)数据库的优化处理、事务处理、并发处理等特性都无法使用：查询分析、优化处理、事务处理、并发处理工作都需要在安全增强器中完成，无法使用数据库在并发处理和查询优化上的优势，系统的性能和稳定性更多地依赖于安全代理； 5) 此种数据库加密技术对于对存储过程、触发器、函数等存储程序的实现支持也非常困难。
数据库索引原理
一、引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论，那么数据库索引是什么样的？聚集索引与非聚集索引有什么不同？希望本文对各位同仁有一定的帮助。有不少存疑的地方，诚心希望各位不吝赐教指正，共同进步。[最近首页之争沸沸扬扬，也不知道这个放在这合适么，苦劳？功劳？……] 二、B-Tree 我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，Oracle及Sysbase使用的是B-Tree。所以在最开始，简单地介绍一下B-Tree。 B-Tree不同于Binary Tree（二叉树，最多有两个子树），一棵M阶的B-Tree满足以下条件：1）每个结点至多有M个孩子； 2）除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子； 3）根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点）； 4）所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息； 5）有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子； 另外，对于一个结点，其内部的关键字是从小到大排序的。以下是B-Tree（M=4）的样例： 对于每个结点，主要包含一个关键字数组Key[]，一个指针数组（指向儿子）Son[]。在B-Tree 内，查找的流程是：使用顺序查找（数组长度较短时）或折半查找方法查找Key[]数组，若找到关键字K，则返回该结点的地址及K在Key[]中的位置；否则，可确定K在某个Key[i]和Key[i+1]之间，则从Son[i]所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。 接着，我们使用以下图片演示如何生成B-Tree（M=4，依次插入1~6）： 从图可见，当我们插入关键字4时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字2，升级（这里是成为根结点）。其它的依类推，就是这样一个大概的过程。
数据库索引(约束种类)
以下几种约束、并一一列举： 1.主键(primary key)约束： 要对一个列加主键约束的话，这列就必须要满足的条件就是分空 因为主键约束：就是对一个列进行了约束，约束为（非空、不重复） 以下是代码要对一个列加主键，列名为id,表名为emp 格式为： alter table 表格名称add constraint 约束名称增加的约束类型（列名） 例子： alter table emp add constraint ppp primary key (id) ———————————————————————————————— 2.check约束： 就是给一列的数据进行了限制 比方说，年龄列的数据都要大于20的 表名（emp）列名（age） 格式： alter table 表名称add constraint 约束名称增加的约束类型（列名） 例子： alter table emp add constraint xxx check(age>20) ______________________________________________________________________ 3.unique约束： 这样的约束就是给列的数据追加的不重复的约束类型 格式： alter table 表名add constraint 约束名称约束类型（列名） 比方说可以给ename列加个unique，让ename列的数据不重复 例子： alter table emp add constraint qwe unique(ename) ———————————————————————————————— 4.默认约束： 意思很简单就是让此列的数据默认为一定的数据 格式： alter table 表名称add constraint 约束名称约束类型默认值）for 列名
几种空间数据库系统的空间查询模块功能浅析
几种空间数据库系统的空间查询模块功能浅析 摘要：本文针对市场流行数据库Oracle和MySQL以及地理信息系统ArcGIS的空间查询模块功能进行了调研，通过研究具体功能函数，分析总结各自的优缺点并尝试性提出了其适合的应用方向及范围。 关键词：空间查询Oracle MySQL ArcGIS 引言 空间数据库是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。空间数据库的研究始于20 世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域,其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。随着空间数据库的诞生，空间数据查询功能应运而生。各数据库开发商针对空间数据库的特殊性，结合在实际应用中对空间数据关系的分析技术，基于数据库语言开发出了一套具备空间数据查询功能的模块。本文分别对Oracle、MySQL和ArcGIS三个产品的空间数据查询服务进行了一些调研，分析其处理函数功能与实现方法，评价其功能的优缺点，探讨了产品的应用范围与使用方法。 1Oracle数据库 Oracle数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。该数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了Oracle知识，便能在各种类型的机器上使用它。 1.1Oracle Spatial概述 Oracle Spatial 是Oracle数据库强大的核心特性，它将所有的地理空间数据类型（矢量、栅格、网格、影像、网络、拓扑）统一在单一、开放的、基于标准的数据管理环境中，这就减少了管理单独、分离的专用系统的成本、复杂性和开销。Oracle Spatial使得我们能够在一个多用户环境中部署地理信息系统（GIS），并且与其它企业数据有机结合起来，统一部署电子商务、政务。其功能由于传统的GIS 技术已达到其本身可伸缩性的极限，用户越来越多地转向以数据库为中心的空间计算。Oracle Spatial将空间过程和操作直接转移到数据库内核中，从而提高了性能和安全性。Oracle Spatial从1995年Oracle7.1.6开始发展到2003年的10G版本，空间数据处理能力越来越强大。其在MDSYS方案下有大量的自定义数据类型，经常使用的是SDO_GEOMETRY类型,见图1。该类型表示一个几何对象，可以是点、线、
数据库之索引
数据库之索引 计算机从瑶 摘要：数据库的索引有很多，常见的索引包括顺序文件上的索引，B+索引，散列索引，位图索引。关系数据库管理系统会自动的选择合适的索引作为存取路径，用户不必显式的选择索引。但了解索引的基础知识，索引的用法，建立与删除已然是不可或缺的。采用对比分析的方法，将常见的几种索引的优缺点加以剖析，更好掌握数据库知识会有所帮助，对索引的使用与维护也有益。 关键词：索引，优缺点，使用与维护 引言：大数据是当今科学界和工业界以及各国的关注焦点。国际著名学术期刊《Nature》和《Science》等相继出版了专刊来专门探讨大数据带来的机遇与挑战。随着大数据时代的到来，我们需要更多的表来存储数据，表中的数据也越来越多。普通的查询操作会非常的耗时，建立索引是有效的加快查询的手段。数据库索引类似图书的索引，能快速的定位到需要查询的内容，用户可以根据应用环境的需要在基本表上建立一个或多个索引，已提供多种的存取路径，加快查找速度。 正文： 一.顺序文件上的索引 它是针对指定属性值升序或降序存储的关系，在该属性上建立一个顺序存储的文件，索引有属性值和相应元组指针。一般来说，一个文件可以有多个索引，分别对应于不同的搜索码。如果包含记录的文件按照某个搜索码指定的顺序物理存储，那么该搜索码对应的索引就称为主索引，也叫簇集索引。与此相反，搜索码顺序与文件中记录的物理顺序不同的那些索引称为辅助索引或非簇集索引。 使用索引存取元组时，簇集的作用依赖于满足选择条件的元组的个数。对于一次只取回一个元组的选择来说（如，在一个候选关键字上的等值选择），非簇集索引与簇集索引是一样的。随着所选择的元组个数的增加，非簇集索引的代价甚至比扫描整个关系的代价增长得还要快。顺序扫描关系每一个页只存取一次，而使用非簇集索引每一个页可能被存取多次。如果采用阻塞I/O（blocked I/O），顺序扫描关系会比非簇集索引更好（当然，阻塞I/O也会加速使用簇集索引的存取）。 如果文件按照某个搜索码的顺序物理存储，称这种在某个搜索码上有主索引的文件为索引顺序文件，如图8-2-1所示。 图8-2-1：索引顺序文件的结构 注意索引顺序中的"顺序"的两个误解： 1. 不是指在存储介质上是顺序存放的，而是指按照某个值顺序排列的逻辑结构（例如，数据结构中的"表"），索引在存储介质上可能是按顺序存放的，也可能不是； 2. 在搜索时并不是"从前往后，依次搜素"，而是要根据对于当前的搜索码该表是有序还是无序的分别采用顺序或随机的搜索方法。