Структуры хранения базы данных - Database storage structures

эта статья не цитировать Любые источники. Пожалуйста помоги улучшить эту статью от добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удалено. Найдите источники: «Структуры хранения базы данных»  – Новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR (Март 2013 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Таблицы базы данных и индексы может храниться на диске в одной из нескольких форм, включая упорядоченный / неупорядоченный плоские файлы, ISAM, файлы кучи, хеш-ведра, или B + деревья. У каждой формы есть свои преимущества и недостатки. Наиболее часто используемые формы: B + деревья и ISAM. Такие формы или структуры являются одним из аспектов общей схемы, используемой ядро базы данных для хранения информации.

Неупорядоченный

Неупорядоченный storage обычно хранит записи в том порядке, в котором они были вставлены. Такое хранилище предлагает хорошую вставку эффективность (${displaystyle Oleft (1ight)}$), но неэффективное время поиска (${displaystyle Oleft (ночь)}$). Однако обычно это время поиска лучше, поскольку большинство баз данных используют индексы на первичные ключи, в результате чего время поиска ${displaystyle Oleft (ночь журнала)}$ или ${displaystyle Oleft (1ight)}$ для ключей, которые совпадают со смещениями строк базы данных в системе хранения.^{[нужна цитата ]}

Заказал

Заказал хранилище обычно хранит записи по порядку, и, возможно, придется изменить порядок или увеличить размер файла при вставке новой записи, что приведет к снижению эффективности вставки. Однако упорядоченное хранилище обеспечивает более эффективный поиск, поскольку записи предварительно отсортированы, что приводит к сложности ${displaystyle Oleft (ночь журнала)}$.^{[нужна цитата ]}

Структурированные файлы

Файлы кучи

Файлы кучи - это списки неупорядоченных записей переменного размера. Хотя файлы кучи имеют одинаковое имя, они сильно отличаются от файлов в памяти. кучи. Кучи в памяти упорядочены, а не файлы кучи.

• Самый простой и самый простой способ
  • эффективная вставка с добавлением новых записей в конец файла в хронологическом порядке
  • поиск эффективен, когда дескриптор памяти является адресом памяти
  • поиск неэффективен, так как поиск должен быть линейным
  • удаление осуществляется пометкой выбранных записей как «удаленных»
  • требует периодической реорганизации, если файл очень изменчив (часто меняется)
• Преимущества
  • эффективен для массовой загрузки данных
  • эффективен для относительно небольших отношений, так как исключаются накладные расходы на индексацию
  • эффективен, когда поиск включает большую часть хранимых записей
• Недостатки
  • неэффективен для выборочного поиска с использованием значений ключей, особенно если они большие
  • сортировка может занять много времени
  • не подходит для нестабильных таблиц

Хеш-сегменты

• Хеш-функции вычисляют адрес страницы, на которой должна храниться запись, на основе одного или нескольких полей в записи.
  • функции хеширования, выбранные для обеспечения равномерного распределения адресов по адресному пространству
  • "Заполнение" обычно составляет от 40% до 60% от общего размера файла.
  • уникальный адрес не гарантируется, поэтому требуются механизмы обнаружения и разрешения конфликтов
• Открытая адресация
• Связанный / свободный переполнение
• За и против
  • эффективен для точных совпадений по ключевому полю
  • не подходит для поиска по диапазону, что требует последовательного хранения
  • вычисляет, где хранится запись, на основе полей в записи
  • хеш-функции обеспечивают равномерное распределение данных
  • возможны столкновения, поэтому требуется обнаружение и восстановление столкновений

B + деревья

Это наиболее часто используемые на практике.

• Время, затрачиваемое на доступ к любой записи, одинаково, поскольку выполняется поиск в одинаковом количестве узлов.
• Индекс - это полный индекс, поэтому файл данных не нужно заказывать
• За и против
  • универсальная структура данных - как последовательный, так и произвольный доступ
  • доступ быстрый
  • эффективно поддерживает точное совпадение, диапазон, ключ детали и шаблон.
  • изменчивые файлы обрабатываются эффективно, потому что индекс является динамическим - расширяется и сжимается по мере увеличения и уменьшения таблицы
  • менее подходит для относительно стабильных файлов - в этом случае ISAM более эффективен

Ориентация на данные

Самый обычный реляционные базы данных использовать «ориентированное на строки» хранилище, что означает, что все данные, связанные с данной строкой, хранятся вместе. Напротив, колоночная СУБД хранить все данные из определенного столбца вместе, чтобы быстрее обслуживать хранилище данных запросы в стиле. Корреляционные базы данных аналогичны базам данных на основе строк, но применяют уровень косвенности для сопоставления нескольких экземпляров одного и того же значения с одним и тем же числовым идентификатором.

Смотрите также

• Индекс базы данных
• ISAM