❶ 主文件与索引文件的联系 以及如何使用
索引文件构成
1．索引文件
索引文件由主文件和索引表构成。
①主文件：文件本身。
②索引表：在文件本身外建立的一张表，它指明逻辑记录和物理记录之间的一一对应关系。
2．索引表组成
索引表由若干索引项组成。一般索引项由主关键字和该关键字所在记录的物理地址组成。
注意：
索引表必须按主关键字有序，而主文件本身则可以按主关键字有序或无序。
3．索引顺序文件和索引非顺序文件
（1）索引顺序文件(Indexed Sequential File)
主文件按主关键字有序的文件称索引顺序文件。
在索引顺序文件中，可对一组记录建立一个索引项。这种索引表称为稀疏索引。
（2）索引非顺序文件(Indexed NonSequentail File)
主文件按主关键字无序得文件称索引非顺序文件。
在索引非顺序文件中，必须为每个记录建立一个索引项，这样建立的索引表称为稠密索引。
注意：
① 通常将索引非顺序文件简称为索引文件。
② 索引非顺序文件主文件无序，顺序存取将会频繁地引起磁头移动，适合于随机存取，不适合于顺序存取。
③ 索引顺序文件的主文件是有序的，适合于随机存取、顺序存取。
④ 索引顺序文件的索引是稀疏索引。索引占用空间较少，是最常用的一种文件组织。
⑤ 最常用的索引顺序文件：ISAM文件和VSAM文件。
索引文件的存储
1．索引文件的存储
索引文件在存储器上分为两个区：索引区和数据区。索引区存放索引表，数据区存放主文件。
2． 索引文件的建立
建立索引文件的过程：
（1） 按输入记录的先后次序建立数据区和索引表。其中索引表中关键字是无序的
（2） 待全部记录输入完毕后对索引表进行排序，排序后的索引表和主文件一起就形成了索引文件。
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❷ 索引在mysql中怎么存储的
MySQL主要提供2种方式的索引：B-Tree（包括B+Tree）索引，Hash索引。
B-Tree的存储方式是平衡二叉树；
Hash索引的存储方式是构建hash表。
❸ 数据库中索引表本身是存在内存还是外存为什么有的是内存有的是外存
原则上来说，数据库中你建立一个index就会对应一个引索。引索算法有很多种，如hash,avg-tree等等，去对应不同的需求。 这些引索集合是在数据库启动导入内存中的，所以检索速度很快。外存储放的是实际的详细内容。
希望你能帮助你。
❹ 索引是什么求解
1.数据库引入了索引
用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询。一般情况下，数据库在进行查询操作时需要对整个表进行数据搜索。当表中的数据很多时，搜索数据就需要很长的时间，这就造成了服务器的资源浪费。为了提高检索数据的能力，数据库引入了索引机制。
2.有关“索引”的比喻
从某种程度上，可以把数据库看作一本书，把索引看作书的目录，通过目录查找书中的信息，显然较没有目录的书方便、快捷。
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识这些值的数据页的逻辑指针清单。
4.索引在表中的角色
一个表的存储是由两部分组成的，一部分用来存放表的数据页面，另一部分存放索引页面。索引就存放在索引页面上，
5.索引高效原理
通常，索引页面相对于数据页面来说小得多。当进行数据检索时，系统先搜索索引页面，从中找到所需数据的指针，再直接通过指针从数据页面中读取数据。
6.索引的分类
在SQL Server 的数据库中按存储结构的不同将索引分为两类：簇索引（Clustered Index）和非簇索引（Nonclustered Index）。
1)簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序，然后再重新存储到磁盘上，即簇索引与数据是混为一体，的它的叶节点中存储的是实际的数据。由于簇索引对表中的数据一一进行了排序，因此用簇索引查找数据很快。但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列了，它所需要的空间也就特别大，大概相当于表中数据所占空间的120% 。表的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上，所以一个表只能有一个簇索引。
2)非簇索引具有与表的数据完全分离的结构，使用非簇索引不用将物理数据页中的数据按列排序。非簇索引的叶节点中存储了组成非簇索引的关键字的值和行定位器。行定位器的结构和存储内容取决于数据的存储方式。如果数据是以簇索引方式存储的，则行定位器中存储的是簇索引的索引键；如果数据不是以簇索引方式存储的，这种方式又称为堆存储方式（Heap Structure），则行定位器存储的是指向数据行的指针。非簇索引将行定位器按关键字的值用一定的方式排序，这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的。由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较低但一个表只能建一个簇索引，当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了。
❺ 数据结构的几种存储方式
数据的存储结构是数据结构的一个重要内容。在计算机中，数据的存储结构可以采取如下四中方法来表现。
1） 顺序存储方式
简单的说，顺序存储方式就是在一块连续的存储区域
一个接着一个的存放数据。顺序存储方式把逻辑上相连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挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构（ sequential
storage structure ），一般采用数组或者结构数组来描述。
线性存储方式主要用于线性逻辑结构的数据存放，而对于图和树等非线性逻辑结构则不适用。
2） 链接存储方式
链接存储方式比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点
在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。
链接存储方式也称为链接式存储结构（ Linked
Storage Structure ），一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3） 索引存储方式
索引存储方式是采用附加索引表的方式来存储结点信
息的一种存储方式。索引表由若干个索引项组成。索引存储方式中索引项的一般形式为：（关键字、地址）。其中，关键字是能够唯一标识一个结点的数据项。
索引存储方式还可以细分为如下两类：
* 稠密索引（ Dense Index ） : 这种方式中每个结点在索引表中都有一个索引项。其中，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；
* 稀疏索引（ Spare Index ）：这种方式中一组结点在索引表中只对应一个索引项。其中，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4） 散列存储方式
散列存储方式是根据结点的关键字直接计算出该结点
的存储地址的一种存储的方式。
在实际应用中，往往需要根据具体数据结构来决定采用哪一种存储方式。同一逻辑结构采用不同额存储方法，可以得到不同的存储结构。而且这四种节本存储方法，既可以单独使用，也可以组合起来对数据结构进行存储描述。
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❻ 什么是系统中存放数据的基本方式
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据。顺序存储方式把逻辑上相邻的节点存储在物理位置撒花姑娘相邻的存储单元里，节点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或结构数组来描述。
2、链接存储方式：链接存储方式比较灵活，不要求逻辑上相邻的节点在物理位置上相邻，节点间的逻辑关系由附加的引用字段来表示。一个节点的引用字段往往指向下一个节点的存放位置。链接存储方式也成为链式存储结构。
3、索引存储方式：索引存储方式是采用附加的索引表的方式来存储节点信息的一种存储方式。索引表由若干索引项组成。索引存储方式中索引项的一般形式为(关键字、地址)。其中，关键字是能够唯一标识一个节点的数据项。索引存储方式还可以细分为如下两类。
稠密索引：这种方式中每个节点在索引表中都有一个索引项，其中索引项的地址知识节点所在的存储位置。
稀疏索引：这种方式中一组节点在索引表中只对应一个索引项。其中，索引项的地址指示一组节点的起始存储位置。
4、散列存储方式：散列存储方式是根据节点的关键字直接计算出该节点的存储地址的一种存储方式。
在实际应用中，往往需要根据具体的数据结构来决定采用哪种存储方式。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。而且者4中基本存储方法，既可以单独使用，也可以组合起来对数据结构进行存储描述。
❼ 主键索引和普通索引的工作原理
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB使用了B+树索引模型，所以数据都是存储在B+树中的。
每一个索引在InnoDB里面对应一棵B+树。
假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引。
这个表的建表语句是：
表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)，两棵树的示例示意图如下
从图中不难看出，根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。
主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）或普通索引。
根据上面的索引结构说明，我们来讨论一个问题： 基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？
也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。这也是为什么说我们要尽量使用主键查询了。
B+树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面这个图为例，如果插入新的行ID值为700，则只需要在R5的记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值为400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。
而更糟的情况是，如果R5所在的数据页已经满了，根据B+树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为 页分裂 。在这种情况下，性能自然会受影响。
除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约50%。
当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。
基于上面的索引维护过程说明，我们来讨论一个案例：
你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。
自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的：
插入新记录的时候可以不指定ID的值，系统会获取当前ID最大值加1作为下一条记录的ID值。
也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。
而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？
由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约20个字节，而如果用整型做主键，则只要4个字节，如果是长整型（bigint）则是8个字节。
显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。
所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。
有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：
你一定看出来了，这就是典型的KV场景。
由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。
这时候就要优先考虑“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，就可以避免每次查询需要搜索两棵树。
——学自极客时间
❽ 索引表是什么意思
索引表是一张指示逻辑记录和物理记录之间对应关系的表。索引表中的每项索引项按键（或逻辑记录号）顺序排列。在索引顺序文件中，可对一组记录建立一个索引项。这种索引表称为稀疏索引。在索引非顺序文件中，必须为每个记录建立一个索引项，这样建立的索引表称为稠密索引。
(8)索引表的存储机制扩展阅读：
索引表的优点是通过索引表的对应关系能够大大加快数据的检索速度；创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；加速表和表之间的连接；在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显着减少查询中分组和排序的时间。
索引表的缺点是索引表里每项索引项需要占物理空间。当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
❾ 数据结构中散列存储和索引存储的区别！求教 最好能生动点
散列存储是直接将关键字的值做一个映射到存储地址
索引存储则是另外使用关键字来构建一个索引表（也可以是单级，也可以是多级的），先在索引表中找到存储位置后，再访问内容
❿ 数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连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挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，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：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
(10)索引表的存储机制扩展阅读
顺序存储和链接存储的基本原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，还含有元素之间逻辑关系的信息。数据的链式存储结构可用链接表来表示。其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点的存储位置。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。