第十章 索引与散列

11-1 什么是静态索引结构？什么是动态索引结构？它们各有哪些优缺点？

11-2 设有10000个记录对象, 通过分块划分为若干子表并建立索引, 那么为了提高搜索效率, 每一个子表的大小应设计为多大?

11-3如果一个磁盘页块大小为1024 (=1K) 字节，存储的每个记录对象需要占用16字节，其中关键码占4字节，其它数据占12字节。所有记录均已按关键码有序地存储在磁盘文件中，每个页块的第1个记录用于存放线性索引。另外在内存中开辟了256K字节的空间可用于存放线性索引。试问：

(1) 若将线性索引常驻内存，文件中最多可以存放多少个记录？(每个索引项8字节，其中关键码4字节，地址4字节)

(2) 如果使用二级索引，第二级索引占用1024字节（有128个索引项），这时文件中最多可以存放多少个记录？

11-4 假设在数据库文件中的每一个记录是由占2个字节Array的整型数关键码和一个变长的数据字段组成。数据字段都

是字符串。为了存放右面的那些记录，应如何组织线性索

引？

11-5

10032

10068

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其中，关键码为职工号。试根据此文件，对下列查询组织主索引和倒排索引，再写出搜索结果关键码。(1) 男性职工；(2) 月工资超过800元的职工；(3) 月工资超过平均工资的职工；(4) 职业为实验员和行政秘书的男性职工；(5) 男性教师或者年龄超过25岁且职业为实验员和教师的女性职工。

11-6 倒排索引中的记录地址可以是记录的实际存放地址，也可以是记录的关键码。试比较这两种方式的优缺点。

11-7 m = 2的平衡m路搜索树是A VL树，m = 3的平衡m路搜索树是2-3树。它们的叶结点必须在同一层吗？m阶B树是平衡m路搜索树，反过来，平衡m路搜索树一定是B树吗？为什么？

11-8 下图是一个3阶B 树。试分别画出在插入65、15、40、30之后B 树的变化。

11-9 下图是一个3阶B 树。试分别画出在删除50、40之后B 树的变化。

11-10 对于一棵有1999999个关键码的199阶B 树，试估计其最大层数(不包括失败结点)及最小层数(不包括失败结点)。 11-11 给定一组记录，其关键码为字符。记录的插入顺序为 { C, S, D, T, A, M, P, I, B, W, N, G, U, R, K, E, H, O, L, J }，给出插入这些记录后的4阶B+树。假定叶结点最多可存放3个记录。 11-12 设有一棵B+树，其内部结点最多可存放100个子女，叶结点最多可存储15个记录。对于1, 2, 3, 4, 5层的B+树，最多能存储多少记录，最少能存储多少记录。

11-13设散列表为HT[13], 散列函数为 H (key ) = key %13。用闭散列法解决冲突, 对下列关键码序列 12, 23, 45, 57, 20, 03, 78, 31, 15, 36 造表。 (1) 采用线性探查法寻找下一个空位, 画出相应的散列表, 并计算等概率下搜索成功的平均搜索长度和搜索不成功的平均搜索长度。 (2) 采用双散列法寻找下一个空位, 再散列函数为 RH (key ) = (7*key ) % 10 + 1, 寻找下一个空位的公式为 H i = (H i-1 + RH (key )) % 13, H 1 = H (key )。画出相应的散列表, 并计算等概率下搜索成功的平均搜索长度。

11-14 设有150个记录要存储到散列表中, 要求利用线性探查法解决冲突, 同时要求找到所需记录的平均比较次数不超过2次。试问散列表需要设计多大？ 设α是散列表的装载因子，则有

)11

1(21ASL succ α

-+=

11-15 若设散列表的大小为m ，利用散列函数计算出的散列地址为h = hash(x)。 (1) 试证明：如果二次探查的顺序为(h + q 2), (h + (q -1)2), …, (h+1), h, (h -1), …, (h -q 2)，其中， q = (m -1)/2。因此在相继被探查的两个桶之间地址相减所得的差取模(%m)的结果为 m -2, m -4, m -6, …, 5, 3, 1, 1, 3, 5, …, m -6, m -4, m -2 (2) 编写一个算法，使用课文中讨论的散列函数h(x)和二次探查解决冲突的方法，按给定值x 来搜索一个大小为m 的散列表。如果x 不在表中，则将它插入到表中。

11-16 编写一个算法，以字典顺序输出散列表中的所有标识符。设散列函数为hash(x) = x 中的第一个字符，采用线性探查法来解决冲突。试估计该算法所需的时间。

11-17 设有1000个值在1到10000的整数，试设计一个利用散列方法的算法，以最少的数据比较次数和移动次数对它们进行排序。

11-18 设有15000个记录需放在散列文件中，文件中每个桶内各页块采用链接方式连结，每

个页块可存放30个记录。若采用按桶散列，且要求搜索到一个已有记录的平均读盘时间不超过1.5次，则该文件应设置多少个桶？

11-19 用可扩充散列法组织文件时，若目录深度为d，指向某个页块的指针有n个，则该页块的局部深度有多大？

11-20 设一组对象的关键码为{ 69, 115, 110, 255, 185, 143, 208, 96, 63, 175, 160, 99, 171, 137, 149, 229, 167, 121, 204, 52, 127, 57, 1040 }。要求用散列函数将这些对象的关键码转换成二进制地址，存入用可扩充散列法组织的文件里。定义散列函数为hash(key) = key % 64, 二进制地址取6位。设每个页块可容纳4个对象。要求按10 .4节介绍的方法设置目录表的初始状态，使目录表的深度为3。然后按题中所给的顺序，将各个对象插入的可扩充散列文件中。试画出每次页块分裂或目录扩充时的状态和文件的最后状态。

几种索引技术的比较

几种索引技术的比较 谢力军1 , 杨 军 2 (11怀化芷江师范学校, 湖南怀化 418008; 21广东女子职业技术学院,广东广州 511450) 摘 要:介绍了几种索引技术的概念及应用,讨论了稠密索引、稀疏索引、多级索引、辅助索引、B+树索引等机制1 关键词:索引技术; 主索引; 辅助索引 中图分类号:TP3111131 文献标识码:A 文章编号:1671-9743(2009)08-0115-04 收稿日期:2009-07-24 基金项目:湖南省科技计划项目(编号:2007FJ4232)1 作者简介:谢力军(1964-),男,湖南会同人,芷江师范学校讲师,主要研究数据库技术、网格计算等1 1 引 言 用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询1一般情况下,数据库在进行查询操作时需要对整个表进行数据搜索1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1为了提高检索数据的能力,数据库引入了索引机制1 索引有主索引和辅助索引两种1主索引有稠密索引、稀疏索引和多级索引等形式1主索引的顺序决定了文件的排列顺序1其余索引称为辅助索引,辅助索引可以提高对非主索引的的查找键进行的查询效率,但是,他们通常会增加数据库修改的开销1 索引顺序文件组织的主要缺陷是随着文件的增大,性能会下降1为了克服这个缺陷,可以使用B+树索引1B+树索引是平衡树,即从树根到树叶所有路径长 度相等1这种查找是简单有效的,但插入和删除比较复杂1B 树索引和B+树索引类似1B 树的主要优点在于它去除了查找键值存储中的冗余;主要缺陷在于整体的复杂性以及结点大小给定时减少了扇出1实际应用中,人们总是更愿意使用B+树索引1 2 几种索引技术的比较 211 索引顺序文件 如果索引的查找键值的顺序与主文件的顺序一致,那么这种索引称为主索引,也称为聚类索引(clustered inde x)1 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211所示1 图211 索引顺序文件示意图 第28卷第8期 怀化学院学报 Vol 1281No 182009年8月 JOURN AL OF HUAIHUA U NIVERSITY Aug 1,2009

索引与散列

索引与散列 10-1 什么是静态索引结构？什么是动态索引结构？它们各有哪些优缺点？ 【解答】 静态索引结构指这种索引结构在初始创建，数据装入时就已经定型，而且在整个系统运行期间，树的结构不发生变化，只是数据在更新。动态索引结构是指在整个系统运行期间，树的结构随数据的增删及时调整，以保持最佳的搜索效率。静态索引结构的优点是结构定型，建立方法简单，存取方便；缺点是不利于更新，插入或删除时效率低。动态索引结构的优点是在插入或删除时能够自动调整索引树结构，以保持最佳的搜索效率；缺点是实现算法复杂。 10-2 设有10000个记录对象, 通过分块划分为若干子表并建立索引, 那么为了提高搜索效率, 每一个子表的大小应设计为多大? 【解答】 每个子表的大小s = ?n? = ?10000? = 100 个记录对象。 10-3如果一个磁盘页块大小为1024 (=1K) 字节，存储的每个记录对象需要占用16字节，其中关键码占4字节，其它数据占12字节。所有记录均已按关键码有序地存储在磁盘文件中，每个页块的第1个记录用于存放线性索引。另外在内存中开辟了256K字节的空间可用于存放线性索引。试问： (1) 若将线性索引常驻内存，文件中最多可以存放多少个记录？(每个索引项8字节，其中关键码4字节，地址4字节) (2) 如果使用二级索引，第二级索引占用1024字节（有128个索引项），这时文件中最多可以存放多少个记录？ 【解答】 (1) 因为一个磁盘页块大小为1024字节，每个记录对象需要占用16字节，则每个页块可存放1024 / 16 = 64个记录，除第一个记录存储线性索引外，每个页块可存储63个记录对象。又因为在磁盘文件中所有记录对象按关键码有序存储，所以线性索引可以是稀疏索引，每一个索引项存放一个页块的最大关键码及该页块的地址。若线性索引常驻内存，那么它最多可存放256 * (1024 / 8 ) = 256 * 128 = 32768个索引项，文件中可存放32768 * 63 = 2064384个记录对象。 (2) 由于第二级索引占用1024个字节，内存中还剩255K 字节用于第一级索引。第一级索引有255 * 128 = 32640个索引项，作为稀疏索引，每个索引项索引一个页块，则索引文件中可存放32640 * 63 = 2056320。 10-4 假设在数据库文件中的每一个记录是由占2个字节Array的整型数关键码和一个变长的数据字段组成。数据字段都 是字符串。为了存放右面的那些记录，应如何组织线性索 引？ 【解答】 将所有字符串依加入的先后次序存放于一个连续的 存储空间store中，这个空间也叫做“堆”，它是存放所有 字符串的顺序文件。它有一个指针free，指示在堆store中当前可存放数据的开始地址。初始时free置为0，表示可从文件的0号位置开始存放。线性索引中每个索引项给出记录关键码，字符串在store中的起始地址和字符串的长度： 索引表ID 堆store 1

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

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。

基于java的倒排索引

倒排索引 一、倒排索引 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。 建立索引是聊天机器人的语料库搜索核心技术之一，目的是加快响应用户的输入。使用了搜索引擎技术中最常用的倒排索引技术，它是“单词”到“文档”的一个映射。由于问答系统中的查询都是输入一段自然语言文本进行搜索，经过中文分词都转化为一系列关键词。利用倒排索引，可以通过关键词找到包含它们的文档集合，然后将其中的每一个文档与查询进行相似度匹配，从而返回与用户查询最相关的答案。 现在我们先了解下倒排索引建立的大概流程图： 倒序索引流程示意图 由流程图可知道建立索引大概分为5大步： 1）文档的分析。首先为每一篇文档分配唯一的ID ，然后对文档进行分词（主要是去除停用词和抽取词干），接着把得到的每个新词存放到词典当中，如果词典中已经存在该词语，则更新相对应的数据信息。当一篇文档被分析完之后会产生一个临时文件，该临时文件时用来存放词语ID 、文档ID 和相对出现的位置等信息。 2）排序。将得到的临时文件按词语ID 进行排序，得到一个初步有序列表。 3）词语合并。一篇文档是有很多词语所组成的，而每一个汉字或词语都有许多 文档源 临时文件 词语 分配ID 、分词 加入 包括 词典 得到各子有序文档 合并各个文档 的词语集 按各文档 ID 排序 倒序索引列表 具有相同语义的词语集表 词语集合表 词语 语义 分类 排序 词语有序列表 词语ID 、文档ID 等 生成 排序

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。

hadoop倒排索引实验报告

大数据技术概论实验报告 作 业 三 姓名：郭利强 专业：工程管理专业 学号： 2015E8009064028

目录 1.实验要求 (3) 2.环境说明 (4) 2.1系统硬件 (4) 2.2系统软件 (4) 2.3集群配置 (4) 3.实验设计 (4) 3.1第一部分设计 (4) 3.2第二部分设计 (6) 4.程序代码 (11) 4.1第一部分代码 (11) 4.2第二部分代码 (17) 5.实验输入和结果 (21) 实验输入输出结果见压缩包中对应目录 (21)

1.实验要求 第一部分：采用辅助排序的设计方法，对于输入的N个IP网络流量文件，计算得到文件中的各个源IP地址连接的不同目的IP地址个数，即对各个源IP地址连接的目的IP地址去重并计数 举例如下： 第二部分：输入N个文件，生成带详细信息的倒排索引 举例如下，有4个输入文件： – d1.txt: cat dog cat fox – d2.txt: cat bear cat cat fox – d3.txt: fox wolf dog – d4.txt: wolf hen rabbit cat sheep 要求建立如下格式的倒排索引： – cat —>3: 4: {(d1.txt,2,4),(d2.txt,3,5),(d4.txt,1,5)}–单词—>出现该单词的文件个数:总文件个数： {(出现该单词的文件名，单词在该文件中的出现次数，该文件的总单词数),……}

2.环境说明 2.1系统硬件 处理器：Intel Core i3-2350M CPU@2.3GHz×4 内存：2GB 磁盘：60GB 2.2系统软件 操作系统：Ubuntu 14.04 LTS 操作系统类型：32位 Java版本：1.7.0_85 Eclipse版本：3.8 Hadoop插件：hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar Hadoop：2.6.1 2.3集群配置 集群配置为伪分布模式，节点数量一个 3.实验设计 3.1第一部分设计

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）：

信息检索与搜索引擎技术_实验3 倒排索引、正排索引

XXXX大学信息工程与自动化学院学生实验报告 课程名称：信息检索与搜索引擎技术 一、上机目的及内容 1.上机目的 熟悉索引的作用和重要性； 熟悉正排索引和倒排索引及其建立； 2.上机内容 对 Doc1:清华/大学/清华/主页 Doc2:世纪/清华 Doc3:北京/大学 建立正排索引和倒排索引 二、实验环境 Windows操作系统 PC机一台，MyEclipse 三、实验原理 将词项集合建立成为倒排索引的过程分为两个步骤:首先要将文本词项集合处理成正排索引,在建立正排索引的时候把词项列表的结构建立起来;然后再有正排索引建立成倒排索引. 正排索引的建立方法: 1.顺序扫描集合中的词项.

2.当遇到在文档中第一次出现的词项时,要更新词项表,如果词项列表中已近含有这个 词,则把改词的DF加1,否则添加这个词项,置DF为1. 3.然后处理词项,生成词项的出现记录信息,插入到对应词项的Hit List中。 正排索引建立完成之后，依照索引中的WordID 为单位，将DocID进行填充，然后按照WordID对所有单位进行从小到大的排序，就可以得到基本的倒排索引。要得到由WordID为键值的索引项，只需要再将WordID和DocID的存贮位置互换，并按照WordID进行归并即可。最后再将词项列表中的Pointer指针置为指向对应词项的索引项存储地址。这样得到的索引就可以用来进行检索了。 四、实验记录 package com.liu.suoyin; import java.util.*; public class Suoyin { public static void main(String[] args) { Zhengpai zp=suoyin(); daopai(zp); } public static Zhengpai suoyin(){ String[][] doc ={{"清华","大学","清华","主页"},{"世纪","清华"},{"北京","大学"}}; List cixiang=new ArrayList(); List jilu=new ArrayList(); for(int i=0;i

数据仓库的索引技术

数据仓库的索引技术 【摘要】 (1) 【关键词】 (1) 【ABSTRACT】 (1) 【KEYWORDS】 (2) 1 前言 (2) 2 数据仓库常用的索引技术 (2) 2.1位图索引 (2) 2.1.1 简单位图索引技术(Simple Bitmap Index) (2) 2.1.2 编码位图索引(Encoded Bitmap Index) (3) 2.2 B树索引 (4) 2.3 连接索引 (4) 2.4 投影索引 (5) 3 各种索引技术的特点及比较 (6) 4 总结 (7) 【参考文献】 (7) 【摘要】 数据仓库系统中性能问题是非常重要的问题，索引技术是提高性能的有效手段之一。本文分析与评述了数据仓库中所使用的索引技术，这些技术包括：位图索引、B树索引、连接索引、投影索引等。针对各自的特点，对这几种技术进行了比较，对数据仓库的研究与开发有较大的指导意义。 【关键词】 数据仓库位图索引B树索引连接索引投影索引 【ABSTRACT】 The efficiency of data warehouse is an important issue. Index technologies can improve the efficiency of data warehouse. The paper analyzes and compare with index technologies in data warehouse, including B-Tree index, bitmap index, join index and projection index. We compare with their characteristics, which can give an effective guide on development and study on data warehouse.

数据结构 (c++)第9章 索引技术

第9章索引技术 课后习题讲解 1.填空题 ⑴在索引表中，每个索引项至少包含（）和（）等信息 【解答】关键码，关键码对应的记录在存储器中的位置 ⑵在线性索引中，（）称为稠密索引 【解答】若文件中的每个记录对应一个索引项 ⑶分块有序是指将文件划分为若干块，（）无序，（）有序。 【解答】块内，块间 ⑷在分块查找方法中，首先查找（），然后查找相应的（）。 【解答】索引表，块 ⑸在10阶B—树中根结点所包含的关键码个数最多为（），最少为（）。 【解答】9，1 【分析】m阶的B－树中每个结点至多有m棵子树，若根结点不是终端结点，则至少有两棵子树，每个结点中关键码的个数为子树的个数减1。 ⑹一棵5阶B—树中，除根结点外，每个结点的子树树目最少为（），最多为（）。 【解答】3，5 【分析】m阶的B－树中每个结点至多有m棵子树，除根结点之外的所有非终端结点至少有?m/2?棵子树。 ⑺对于包含n个关键码的m阶B—树，其最小高度是（），最大高度是（）。 【解答】[logm(n+1)]，[logm/2(n+1)/2] ⑻在一棵B—树中删除关键码，若最终引起树根结点的合并，则新树比原树的高度（）。 【解答】减少1层 ⑼在一棵高度为h的B—树中，叶子结点处于第（）层，当向该B—树中插入一个新关键码时，为查找插入位置需读取（）个结点。 【解答】h+1，h 【分析】B－树的叶子结点可以看作是外部结点（即查找失败）的结点，通常称为外结点。实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针为空，B－树将记录插入在终端结点中。 ⑽对于长度为n的线性表，若采用分块查找（假定总块数和每块长度均接近，用顺序查找确定所在块），则时间复杂性为（）。 【解答】O() 2.判断题 ⑴在索引顺序表上采用分块查找，在等概率情况下，其平均查找长度不仅与子表个数有关，而且与每一个子表中的对象个数有关。

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)

搜索引擎索引技术

计算机新技术论文 论文题目：搜索引擎索引技术 课程名称：计算机新技术 专业： 班级： 学号： 姓名：

搜索引擎索引技术 摘要:近期两类国内搜索引擎技术的研究状况:爬虫系统性能优化技术研究及高级文件搜索引擎核心技术研究。爬虫系统性能优化侧重于:对爬行方式的优化实现海量信息源的高效索引;对URL 数据库存取算法的优化提高用户检索的响应速度。高级文件搜索引擎研究是通过对字符串匹配的扩展、属性过滤的扩展、查询结果优化排序、输出结果的优化选择等7 种核心技术的有效结合,丰富了文件搜引擎的功能。 关键词：互联网搜索引擎爬虫技术检索技术 搜索引擎作为网络信息搜寻的工具,它以一定的策略在互联网中搜集、发现信息,对信息进行理解、提取、组织和处理,并为用户提供检索服务。早期的搜索引擎将互联网中的资源服务器做为搜索的目标,并将收集的数据按概念进行分类,用户从分类引导中索取所需的信息资源。随着网络资源成几何量级增长, 这种方式很快就被淘汰。1994年,Spider 程序被应用到索引程序中,Yahoo 、Google等相继出现,搜索引擎技术在应用和性能方面得到长足进步。但至今,功能再强大的搜索引擎都仍然存在信息丢失、招回率不高、精确率不高等问题。用户需要更快、更准、更方便、更有效的查询服务成为搜索引擎技术发展研究追求的目标。2003 年3 月“全国首届搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会”在北京大学举行,该会收录论文30篇,基本反映了当前国内研究状况及进展,本文将其中最具代表性的Igloo1. 2 版网络搜索引擎和天网FTP 搜索引擎关键技术的研究状况做一介绍。 现在的数据库通常只是将信息简单地数字化和有序化,无法根据各类读者的需要组合成特定的知识体系。怎样让读者在众多信息源中迅速、直接选中自己所要检索的相关信息,能不能将信息整理、筛选,划分成许多类别分明、有特色的“知识块”,以利于读者使用呢? 知识仓库的出现,为我们解决相关问题提供了有效的技术手段。20 世纪90 年代,西方管理学家提出了知识管理的概念,认为采用现代信息技术和手段将信息加工整理成为知识,并对这些知识按照某种知识结构进行有效的管理,形成具有规定使用功能的数据仓库,也就是知识仓库。数字图书馆应用系统是进行数字化建设及整合各类数字资源的基础平台,它支持对知识和数字资源的采集、加工、处理、存储、归档、组织、发布和利用等全过程。知识仓库是数字图书馆资源建设的核心内容之一。随着信息数字化进程的加快,图书馆的工作重心开始向数字信息的描述、管理和服务转移。利用现代信息技术将更多的特色资源和常用资源数字化,通过DC 元数据的应用,可以对知识资源实现横向和纵向整合,通过建立DC、MARC 等多种元数据的关联,并以XML 结构的RDF 资源描述体系封装整合多种元数据,实现对数字资源的综合整合,最终实现文本、图像、音频、视频等不同媒体,图书、期刊、会议录、学位论文等不同类型,书目、文摘、索引、引文、综述、评论、全文等不同级次资源的链接,建立起文献、机构、人

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。

搜索引擎核心技术解密

搜索引擎核心技术解密 经过十几年的发展，搜索引擎已经成为互联网的重要入口之一，全球互联网上访问量最大的十个网站之一Twitter联合创始人埃文.威廉姆斯提出了“域名已死轮”：好记的域名不再重要，因为人们会通过搜索进入网站。搜索引擎的排名对于中小网站流量来说至关重要了，了解搜索引擎简单界面背后的技术原理其实对很多人都很重要 授课对象： 一、对搜索引擎核心算法有兴趣的技术人员 1、搜索引擎的整体框架是怎样的？包含哪些核心技术？ 2、网络爬虫的基本架构师什么？常见的爬取策略是什么？什么是暗网爬取？如何构建分布式爬虫？百度的阿拉丁计划是 3、什么是倒排索引？如何对倒排索引进行数据压缩？ 4、搜索引擎如何对搜索结果排序? 5、什么是向量空间模型？什么是概率模型？什么是BM25模型？什么是机器学习排序？它们之间有何异同？ 6、PageRank和HITS算法是什么关系？有何异同？SALSA算法是什么？Hilltop算法又是什么？各种链接分析算法之间是什么关系？ 7、如何识别搜索用户的真实搜索意图？用户搜索目的可以分为几类？什么是点击图？什么是查询会话？相关搜索是如何做到的？ 8、为什么要对网页进行去重处理？如何对网页进行去重？哪种算法效果较好？ 9、搜索引擎缓存有几级结构？核心策略是什么？ 10、什么是情境搜索？什么是社会化搜索？什么是实时搜索？ 二、对云计算与云存储有兴趣的技术人员 1、什么是CAP原理？什么是ACID原理？它们之间有什么异同？ 2、Google的整套云计算框架包含哪些技术？Hadoop系列和Google的云计算框架是什么关系？ 3、Google的三驾马车GFS、BigTable、MapReduce各自代表什么含义？是什么关系？ 4、Google的咖啡因系统的基本原理是什么？ 5、Google的Pregel计算模型和MapReduce计算模型有什么区别？ 6、Google的Megastore云存储系统和BigTable是什么关系？ 7、亚马逊公司的Dynamo系统是什么？

第10章 查找

一、选择题 ( )7、下面关于二分查找的叙述正确的是。 A）表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储； C）表必须有序，而且只能从小到大排列； B）表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型； D）表必须有序，且表只能以顺序方式存储； ( ) 14．长度为12的有序表采用顺序存储结构，使用二分查找技术，在等概率情况下，查找成功时的平均查找长度是。 A. 37/12 B. 62/13 C. 39/12 D. 49/13 ( ) 14、折半查找法要求查找表中各元素的关键字必须是排列。 A）递增或递减 B）递增 C）递减 D）无序 ( ) 13、一棵7阶B-树的根结点及非根分支结点所包含的关键字的个数至少分别为A）1，3 B）2，4 C）3，5 D） 6，6 2、设有100个元素，用折半查找法进行查找时，在查找成功的情况下，最大比较次数是_____ 。 A.100 B.50 C.99 D.7 4、指出在顺序表{2、 5、7、10、14、15、18、23、35、41、52}中，用二分法查找12，需做多少次比较。 ______ A、2 B、3 C、4 D、5 6、从二叉排序树中查找一个元素时，其时间复杂度大致为________。 A、 O(n) B、 O(1) C、 O(log2n) D、 O(n2) 1.顺序查找法适合于存储结构为（）的线性表。 （A）散列存储（B）顺序存储或链接存储（C）压缩存储（D）索引存储 2.对线性表进行二分查找时,要求线性表必须（）。 （A）以顺序方式存储（B）以链接方式存储 （C）以顺序方式存储,且结点按关键字有序排序 （D）以链接方式存储,且结点按关键字有序排序 3.采用顺序查找方法查找长度为n的线性表时,每个元素的平均查找长度为（） （A）n （B）n/2（C）(n+1)/2（D）(n-1)/2 4.采用二分查找方法查找长度为n的线性表时,每个元素的平均查找长度为（） （A）O(n2)（B）O(log2n)（C）O(n)（D）O(log2n) 5.二分查找和二叉排序树的时间性能（）。 （A）相同? （B）不相同? （C）无法比较 6.有一个有序表为{1,3,9,12,32,41,45,62,75,77,82,95,100},当二分查找值为82的结点时,（）次比较后查找成功。 （A）1（B）2（C）4（D）8 8.有一个长度为12的有序表,按二分查找法对该表进行查找,在表内各元素等概率情况下查找

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.