数据库的存储结构.docx
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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（一样只有几百M，最多一两个G），价钱高，速度快，数据易丢失（掉电、当机等）。
一样做DBMS（或CPU）和DB之间的数据缓冲区。
实时/内存数据库系统中利用内存寄存实时数据。
硬盘
容量高（一样有几十G，多到一两百G），价钱中，速度较快，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一样做用来寄存DB。
实时/内存数据库系统中利用硬盘寄存历史数据库。
移动硬盘（USB接口）
容量高（一样有几十G），价钱中，速度较快，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一样做用来做备份。
光盘
容量低（一样650M/片，但光盘可在线改换，海量），价钱低，速度中，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一样做用来做备份。
磁盘（软盘）
容量低（一样有几M，优盘多到一两百M），价钱中，速度较慢，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一样数据库不利用磁盘。
磁带
容量低（但可在线改换，海量），价钱低，速度最慢，且要按顺序存取，数据不易丢失（除非物理性损坏）。
一样做用来做备份。
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
缘故：
（1）减少I/O的次数；
（2）减少间隙的数量，提高硬盘空间的利用率。
ORACLE逻辑块与物理块（中db_block_size概念逻辑块大小）
缓冲块缓和冲区（即SGA中的DataBufferCache）
延迟写（delayedwrite）技术/预取（Prefetching）技术（ORACLE中由DBWR进程完成数据的读写）
5.2记录的存储结构
5.2.1记录的物理表示
1．PositionalTechnique
2．RelationalTechnique
3．CountingTechnique
5.2.2记录在物理块上的分派
不跨块组织（unspannedorganization）
跨块组织（spannedorganization）
5.2.3物理块在磁盘上的分派
1．持续分派法（continuousallocation）
2．链接分派法（linkedallocation）
3．簇集分派法（ClusteredAllocation）
4．索引分派法（IndexedAllocation）
5.2.4数据紧缩技术
1．消零或空格符法（nullsuppression）
如：
#5表示5个空格，@6表示6个零等。
2．串型代替法（patternsubstitution）
3．索引法（indexing）
5.3文件结构和存取途径
5.3.1访问文件的方式
1．查询文件的全数或相当多的记录
2．查询某一特定记录
3．查询某些记录
4．范围查询
5．记录的更新
5.3.2数据库对文件的要求
5.3.3文件的大体类型
1．堆文件（heapfile）
方便（快）：
插入
不方便（慢）：
查找、删除
2．直接文件（directfile）
方便（快）：
按散列键访问
不方便（慢）：
其它访问方式
3．索引文件（indexedfile）
方便（快）：
按索引键访问
不方便（慢）：
其它访问方式，专门是更新时要进行索引保护。
索引项=<索引键，地址>
primaryindexandsecondaryindex
nondenseindexanddenseindex
预查找功能
设要查询年龄为20岁或2l岁的四年级学生，若是学生文件在年龄和年级属性上建有索引，那么可查出年龄为20岁的学生记录的集合S20，年龄为2l岁的学生记录的集合S21，四年级学生记录的集合Ss，于是，所需的学生记录的集合S应为：
S=（S20∪S21）∩Ss
clusteringindex
Btreeindex
动态平稳多叉（分）树
有B+树、B*树等，数据库治理系统中经常使用B+树实现索引。
B+树结构：
B+树动态平稳特性：
（1）每一个结点最多有2k个键值；
（2）根结点至少有—个键值，其他结点至少有k个键值；
（3）除叶结点（即顺序集结点）无子女外，关于其他结点，假设有J个键值，那么有J+1个子女；
（4）所有叶结点都处于树的同一级上，即树始终维持平稳。
k值一样依照块的大小确信，使得B+树的结点最大不超过一个块，即一个结点占一个块（block）。
优势：
所有记录都具有相同的访问I/O次数（即树的高度+记录本身访问的I/O次数），（假设k=20，树的高度为11，那么至少可表示2010=1024X1010个记录）。
缺点：
索引保护需要代价，当记录更新引发索引转变时，最差的情形可能从底层一直阻碍到根结点，即整个树的变更。
第六章
查询处置和优化
6.1Introduction
1．代数优化
2．物理优化
3．规那么优化
4．代价估算优化
6.2代数优化
例1设有S（供给商），P（零件），SP（供给关系）三个关系，关系模式如下：
S（SNUM，SNAME，CITY）
P（PNUM，PNAME，WEIGHT，SIZE）
SP（SNUM，PNUM，DEPT，QUAN）
设有查询Q：
SELECTSNAME
FROMS，P，SP
WHERE=
AND=
AND=‘NANJING’
AND=‘BOLT’
AND>10000；
代数优化的大致进程：
1．以SELECT子句对应投影操作，以FROM子句对应笛卡儿乘积，以WHERE子句对应选择操作，生成原始查询树。
2．应用变换原那么
（2）、（6）、（7）、（9），尽可能将选择条件移向树叶方向。
3．应用连接、笛卡儿乘积的结合律，依照小关系先做的原那么，从头安排连接（笛卡儿乘积）的顺序。
4．若是笛卡儿乘积后还须按连接条件进行选择操作，可将二者组合成连接操作。
5．对每一个叶结点添加必要的投影操作，以排除对查询无用的属性。
6.3依托于存取途径的规那么优化
6.3.1选择操作的实现和优化
1．相关因素
选择条件
可用的存取途径
选取的元组数在整个关系中所占的比例有关
2．实现方式
（1）关于小关系，没必要考虑其他存取途径，直接用顺序扫描。
例如关于六个物理块大小的关系，若是顺序搜索，那么平均的I/O次数为3，不值得采纳其他存取途径。
（2）若是无索引或散列等存取途径可用，或估量当选的元组数在关系中占有较大的比例（例如大于20％）且有关属性上无族集索引，那么用顺序扫描。
（3）关于主键的等值条件，最多只有一个元组能够知足此条件，应优先采纳主键上的索引或散列。
（4）关于非主键的等值条件，要估量当选的元组数在关系中所占的比例。
若是比例较小（例如小于20％），能够用无序索引，不然只能用簇集索引或顺序扫描。
（5）关于范围条件，一样先通过索引找到范围的边界，再通过索引的顺序集沿相应方向按索，例如关于条件Sage＞20，可先找到Sage＝20的顺序集结点，再沿顺序集向右搜索。
假设当选的元组数在关系中所占比例较大，且无有关属性的簇集索引，那么宜采纳顺序扫描。
例如关于条件Sage＞15，因为大学生绝大部份是大于15岁的。
（6）关于用AND连接的合取选择条件。
假设有相应的多属性索引，那么优先采纳多属性索引。
不然，可检查诸合取条件中有无多个可用二次索引的，假设有，那么用预查找法处置。
即通过二次索引找出知足各合取条件的tid集合，再求这些tid集合的交集。
然后掏出交集中tid所对应的元组．并在取这些元组的同时，用合取条件中的其余条件检查。
凡能知足所有其余条件的元组，即为所选择的元组。
若是上述途径都不可行，但合取条件中有个别条件具有规那么（3）、（4）、（5）中所述的存取途径，那么可用此存取途径选择知足此条件的元组，再将这些元组用合取条件中的其他条件挑选。
假设在诸合取的条件中，没有一个具有适合的存取途径．那只有效顺序扫描。
（7）关于用OR连接的析取选择条件，尚无好的优化方式，只能按其中各个条件别离选出一个元组集，再求这些元组集的并。
众所周知，并是开销大的操作，而且在OR连接的诸条件中，只要有一个条件无适合的存取途径，就不能不采纳顺序扫描来处置这种查询。
因此，在查询语句中，应尽可能幸免采纳析取选择条件。
（8）有些选择操作只要访问索引就可取得结果，例如查询索引属性的最大值、最小值、平均值等。
在此情形下，应优先利用索引、幸免访问数据。
6.3.2连接操作的实现和优化
1.嵌套循环（nestedloop）法
R=S
外关系（outerrelation）
内关系（innerrelation）
2.利用索引或散列寻觅匹配元组法
3.排序归并（sort-merge）法
下面是选用连接方式的启发式规那么。
（1）若是两个关系都已按连接属性排序，那么优先用排序归并法。
若是两个关系中已有一个关系按连接属性排序，另一个关系很小，也可考虑对此未排序的关系按连接属性排序，再用排序归并法连接。
（2）若是两个关系中有一个关系在连接属性上有索引（专门是簇集索引）或散列，那么可令另一关系为外关系，顺序扫描，并利用内关系上的索引或散列寻觅其匹配元组，以代替多遍扫描。
（3）若是应用上述两规那么的条件都不具有，且两个关系都比较小，能够应用嵌套循环法。
（4）若是
（1）、
（2）、（3）规那么都不适用，可用散列连接法。
6.3.3投影操作的实现
6.3.4集合操作的实现
6.3.5组合操作
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