❶ 主文件與索引文件的聯系 以及如何使用
索引文件構成
1．索引文件
索引文件由主文件和索引表構成。
①主文件：文件本身。
②索引表：在文件本身外建立的一張表，它指明邏輯記錄和物理記錄之間的一一對應關系。
2．索引表組成
索引表由若干索引項組成。一般索引項由主關鍵字和該關鍵字所在記錄的物理地址組成。
注意：
索引表必須按主關鍵字有序，而主文件本身則可以按主關鍵字有序或無序。
3．索引順序文件和索引非順序文件
（1）索引順序文件(Indexed Sequential File)
主文件按主關鍵字有序的文件稱索引順序文件。
在索引順序文件中，可對一組記錄建立一個索引項。這種索引表稱為稀疏索引。
（2）索引非順序文件(Indexed NonSequentail File)
主文件按主關鍵字無序得文件稱索引非順序文件。
在索引非順序文件中，必須為每個記錄建立一個索引項，這樣建立的索引表稱為稠密索引。
注意：
① 通常將索引非順序文件簡稱為索引文件。
② 索引非順序文件主文件無序，順序存取將會頻繁地引起磁頭移動，適合於隨機存取，不適合於順序存取。
③ 索引順序文件的主文件是有序的，適合於隨機存取、順序存取。
④ 索引順序文件的索引是稀疏索引。索引佔用空間較少，是最常用的一種文件組織。
⑤ 最常用的索引順序文件：ISAM文件和VSAM文件。
索引文件的存儲
1．索引文件的存儲
索引文件在存儲器上分為兩個區：索引區和數據區。索引區存放索引表，數據區存放主文件。
2． 索引文件的建立
建立索引文件的過程：
（1） 按輸入記錄的先後次序建立數據區和索引表。其中索引表中關鍵字是無序的
（2） 待全部記錄輸入完畢後對索引表進行排序，排序後的索引表和主文件一起就形成了索引文件。
......
❷ 索引在mysql中怎麼存儲的
MySQL主要提供2種方式的索引：B-Tree（包括B+Tree）索引，Hash索引。
B-Tree的存儲方式是平衡二叉樹；
Hash索引的存儲方式是構建hash表。
❸ 資料庫中索引表本身是存在內存還是外存為什麼有的是內存有的是外存
原則上來說，資料庫中你建立一個index就會對應一個引索。引索演算法有很多種，如hash,avg-tree等等，去對應不同的需求。 這些引索集合是在資料庫啟動導入內存中的，所以檢索速度很快。外存儲放的是實際的詳細內容。
希望你能幫助你。
❹ 索引是什麼求解
1.資料庫引入了索引
用戶對資料庫最頻繁的操作是進行數據查詢。一般情況下，資料庫在進行查詢操作時需要對整個表進行數據搜索。當表中的數據很多時，搜索數據就需要很長的時間，這就造成了伺服器的資源浪費。為了提高檢索數據的能力，資料庫引入了索引機制。
2.有關「索引」的比喻
從某種程度上，可以把資料庫看作一本書，把索引看作書的目錄，通過目錄查找書中的信息，顯然較沒有目錄的書方便、快捷。
索引是一個單獨的、物理的資料庫結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。
4.索引在表中的角色
一個表的存儲是由兩部分組成的，一部分用來存放表的數據頁面，另一部分存放索引頁面。索引就存放在索引頁面上，
5.索引高效原理
通常，索引頁面相對於數據頁面來說小得多。當進行數據檢索時，系統先搜索索引頁面，從中找到所需數據的指針，再直接通過指針從數據頁面中讀取數據。
6.索引的分類
在SQL Server 的資料庫中按存儲結構的不同將索引分為兩類：簇索引（Clustered Index）和非簇索引（Nonclustered Index）。
1)簇索引對表的物理數據頁中的數據按列進行排序，然後再重新存儲到磁碟上，即簇索引與數據是混為一體，的它的葉節點中存儲的是實際的數據。由於簇索引對表中的數據一一進行了排序，因此用簇索引查找數據很快。但由於簇索引將表的所有數據完全重新排列了，它所需要的空間也就特別大，大概相當於表中數據所佔空間的120% 。表的數據行只能以一種排序方式存儲在磁碟上，所以一個表只能有一個簇索引。
2)非簇索引具有與表的數據完全分離的結構，使用非簇索引不用將物理數據頁中的數據按列排序。非簇索引的葉節點中存儲了組成非簇索引的關鍵字的值和行定位器。行定位器的結構和存儲內容取決於數據的存儲方式。如果數據是以簇索引方式存儲的，則行定位器中存儲的是簇索引的索引鍵；如果數據不是以簇索引方式存儲的，這種方式又稱為堆存儲方式（Heap Structure），則行定位器存儲的是指向數據行的指針。非簇索引將行定位器按關鍵字的值用一定的方式排序，這個順序與表的行在數據頁中的排序是不匹配的。由於非簇索引使用索引頁存儲因此它比簇索引需要更多的存儲空間且檢索效率較低但一個表只能建一個簇索引，當用戶需要建立多個索引時就需要使用非簇索引了。
❺ 數據結構的幾種存儲方式
數據的存儲結構是數據結構的一個重要內容。在計算機中，數據的存儲結構可以採取如下四中方法來表現。
1） 順序存儲方式
簡單的說，順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域
一個接著一個的存放數據。順序存儲方式把邏輯上相連的結點存儲在物理位置上相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接掛安息來體現。順序存儲方式也稱為順序存儲結構（ sequential
storage structure ），一般採用數組或者結構數組來描述。
線性存儲方式主要用於線性邏輯結構的數據存放，而對於圖和樹等非線性邏輯結構則不適用。
2） 鏈接存儲方式
鏈接存儲方式比較靈活，其不要求邏輯上相鄰的結點
在物理位置上相鄰，結點間的邏輯關系由附加的引用欄位表示。一個結點的引用欄位往往指導下一個結點的存放位置。
鏈接存儲方式也稱為鏈接式存儲結構（ Linked
Storage Structure ），一般在原數據項中增加應用類型來表示結點之間的位置關系。
3） 索引存儲方式
索引存儲方式是採用附加索引表的方式來存儲結點信
息的一種存儲方式。索引表由若干個索引項組成。索引存儲方式中索引項的一般形式為：（關鍵字、地址）。其中，關鍵字是能夠唯一標識一個結點的數據項。
索引存儲方式還可以細分為如下兩類：
* 稠密索引（ Dense Index ） : 這種方式中每個結點在索引表中都有一個索引項。其中，索引項的地址指示結點所在的的存儲位置；
* 稀疏索引（ Spare Index ）：這種方式中一組結點在索引表中只對應一個索引項。其中，索引項的地址指示一組結點的起始存儲位置。
4） 散列存儲方式
散列存儲方式是根據結點的關鍵字直接計算出該結點
的存儲地址的一種存儲的方式。
在實際應用中，往往需要根據具體數據結構來決定採用哪一種存儲方式。同一邏輯結構採用不同額存儲方法，可以得到不同的存儲結構。而且這四種節本存儲方法，既可以單獨使用，也可以組合起來對數據結構進行存儲描述。
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❻ 什麼是系統中存放數據的基本方式
1、順序存儲方式：順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域一個接著一個的存放數據。順序存儲方式把邏輯上相鄰的節點存儲在物理位置撒花姑娘相鄰的存儲單元里，節點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現。順序存儲方式也稱為順序存儲結構，一般採用數組或結構數組來描述。
2、鏈接存儲方式：鏈接存儲方式比較靈活，不要求邏輯上相鄰的節點在物理位置上相鄰，節點間的邏輯關系由附加的引用欄位來表示。一個節點的引用欄位往往指向下一個節點的存放位置。鏈接存儲方式也成為鏈式存儲結構。
3、索引存儲方式：索引存儲方式是採用附加的索引表的方式來存儲節點信息的一種存儲方式。索引表由若干索引項組成。索引存儲方式中索引項的一般形式為(關鍵字、地址)。其中，關鍵字是能夠唯一標識一個節點的數據項。索引存儲方式還可以細分為如下兩類。
稠密索引：這種方式中每個節點在索引表中都有一個索引項，其中索引項的地址知識節點所在的存儲位置。
稀疏索引：這種方式中一組節點在索引表中只對應一個索引項。其中，索引項的地址指示一組節點的起始存儲位置。
4、散列存儲方式：散列存儲方式是根據節點的關鍵字直接計算出該節點的存儲地址的一種存儲方式。
在實際應用中，往往需要根據具體的數據結構來決定採用哪種存儲方式。同一邏輯結構採用不同的存儲方法，可以得到不同的存儲結構。而且者4中基本存儲方法，既可以單獨使用，也可以組合起來對數據結構進行存儲描述。
❼ 主鍵索引和普通索引的工作原理
在InnoDB中，表都是根據主鍵順序以索引的形式存放的，這種存儲方式的表稱為索引組織表。InnoDB使用了B+樹索引模型，所以數據都是存儲在B+樹中的。
每一個索引在InnoDB裡面對應一棵B+樹。
假設，我們有一個主鍵列為ID的表，表中有欄位k，並且在k上有索引。
這個表的建表語句是：
表中R1~R5的(ID,k)值分別為(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)，兩棵樹的示例示意圖如下
從圖中不難看出，根據葉子節點的內容，索引類型分為主鍵索引和非主鍵索引。
主鍵索引的葉子節點存的是整行數據。在InnoDB里，主鍵索引也被稱為聚簇索引（clustered index）。
非主鍵索引的葉子節點內容是主鍵的值。在InnoDB里，非主鍵索引也被稱為二級索引（secondary index）或普通索引。
根據上面的索引結構說明，我們來討論一個問題： 基於主鍵索引和普通索引的查詢有什麼區別？
也就是說，基於非主鍵索引的查詢需要多掃描一棵索引樹。這也是為什麼說我們要盡量使用主鍵查詢了。
B+樹為了維護索引有序性，在插入新值的時候需要做必要的維護。以上面這個圖為例，如果插入新的行ID值為700，則只需要在R5的記錄後面插入一個新記錄。如果新插入的ID值為400，就相對麻煩了，需要邏輯上挪動後面的數據，空出位置。
而更糟的情況是，如果R5所在的數據頁已經滿了，根據B+樹的演算法，這時候需要申請一個新的數據頁，然後挪動部分數據過去。這個過程稱為 頁分裂 。在這種情況下，性能自然會受影響。
除了性能外，頁分裂操作還影響數據頁的利用率。原本放在一個頁的數據，現在分到兩個頁中，整體空間利用率降低大約50%。
當然有分裂就有合並。當相鄰兩個頁由於刪除了數據，利用率很低之後，會將數據頁做合並。合並的過程，可以認為是分裂過程的逆過程。
基於上面的索引維護過程說明，我們來討論一個案例：
你可能在一些建表規范裡面見到過類似的描述，要求建表語句里一定要有自增主鍵。當然事無絕對，我們來分析一下哪些場景下應該使用自增主鍵，而哪些場景下不應該。
自增主鍵是指自增列上定義的主鍵，在建表語句中一般是這么定義的：
插入新記錄的時候可以不指定ID的值，系統會獲取當前ID最大值加1作為下一條記錄的ID值。
也就是說，自增主鍵的插入數據模式，正符合了我們前面提到的遞增插入的場景。每次插入一條新記錄，都是追加操作，都不涉及到挪動其他記錄，也不會觸發葉子節點的分裂。
而有業務邏輯的欄位做主鍵，則往往不容易保證有序插入，這樣寫數據成本相對較高。
除了考慮性能外，我們還可以從存儲空間的角度來看。假設你的表中確實有一個唯一欄位，比如字元串類型的身份證號，那應該用身份證號做主鍵，還是用自增欄位做主鍵呢？
由於每個非主鍵索引的葉子節點上都是主鍵的值。如果用身份證號做主鍵，那麼每個二級索引的葉子節點佔用約20個位元組，而如果用整型做主鍵，則只要4個位元組，如果是長整型（bigint）則是8個位元組。
顯然，主鍵長度越小，普通索引的葉子節點就越小，普通索引佔用的空間也就越小。
所以，從性能和存儲空間方面考量，自增主鍵往往是更合理的選擇。
有沒有什麼場景適合用業務欄位直接做主鍵的呢？還是有的。比如，有些業務的場景需求是這樣的：
你一定看出來了，這就是典型的KV場景。
由於沒有其他索引，所以也就不用考慮其他索引的葉子節點大小的問題。
這時候就要優先考慮「盡量使用主鍵查詢」原則，直接將這個索引設置為主鍵，就可以避免每次查詢需要搜索兩棵樹。
——學自極客時間
❽ 索引表是什麼意思
索引表是一張指示邏輯記錄和物理記錄之間對應關系的表。索引表中的每項索引項按鍵（或邏輯記錄號）順序排列。在索引順序文件中，可對一組記錄建立一個索引項。這種索引表稱為稀疏索引。在索引非順序文件中，必須為每個記錄建立一個索引項，這樣建立的索引表稱為稠密索引。
(8)索引表的存儲機制擴展閱讀：
索引表的優點是通過索引表的對應關系能夠大大加快數據的檢索速度；創建唯一性索引，保證資料庫表中每一行數據的唯一性；加速表和表之間的連接；在使用分組和排序子句進行數據檢索時，可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。
索引表的缺點是索引表裡每項索引項需要佔物理空間。當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，降低了數據的維護速度。
❾ 數據結構中散列存儲和索引存儲的區別！求教 最好能生動點
散列存儲是直接將關鍵字的值做一個映射到存儲地址
索引存儲則是另外使用關鍵字來構建一個索引表（也可以是單級，也可以是多級的），先在索引表中找到存儲位置後，再訪問內容
❿ 數據結構的存儲方式有哪幾種
數據結構的存儲方式有順序存儲方法、鏈接存儲方法、索引存儲方法和散列存儲方法這四種。
1、順序存儲方式：順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域一個接著一個的存放數據，把邏輯上相連的結點存儲在物理位置上相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接掛安息來體現。順序存儲方式也稱為順序存儲結構，一般採用數組或者結構數組來描述。
2、鏈接存儲方法：它比較靈活，其不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上相鄰，結點間的邏輯關系由附加的引用欄位表示。一個結點的引用欄位往往指導下一個結點的存放位置。鏈接存儲方式也稱為鏈接式存儲結構，一般在原數據項中增加應用類型來表示結點之間的位置關系。
3、索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。它細分為兩類：稠密索引：每個結點在索引表中都有一個索引項，索引項的地址指示結點所在的的存儲位置；稀疏索引：一組結點在索引表中只對應一個索引項，索引項的地址指示一組結點的起始存儲位置。
4、散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
(10)索引表的存儲機制擴展閱讀
順序存儲和鏈接存儲的基本原理
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i-1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i+1。
在鏈式存儲結構中，存儲結點不僅含有所存元素本身的信息，還含有元素之間邏輯關系的信息。數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示。其中data表示值域，用來存儲節點的數值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均為指針域，每個指針域為其對應的後繼元素或前驅元素所在結點的存儲位置。
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同；而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。