存儲索引
⑴ 按照存儲結構劃分,索引分為哪兩類各有何作用
聚集索引：對表在物理數據頁中的數據排列進行排序，然後重新存儲到磁碟上，表中的數據行只能以一種方式存儲在磁碟上，故一個表只能有一個聚集索引。創建任何非聚集索引之前必須創建聚集索引。
非聚集索引：具有完全獨立於數據行的結構，使用非聚集索引不會影響數據表中記錄的實際存儲順序。
(1)存儲索引擴展閱讀
優點
1.大大加快數據的檢索速度;
2.創建唯一性索引，保證資料庫表中每一行數據的唯一性;
3.加速表和表之間的連接;
4.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。
缺點
1.索引需要佔物理空間。
2.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。
⑵ java ArrayList集合怎麼存儲索引地址的
沒太明白你想說啥，但是get()返回的是集合的內容，在你這就是學生對象，所以你只是在輸出對象地址，沒索引的事。
arrayList是線性表存儲，具體儲存結構我記不清了。
⑶ 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
⑷ Impala存儲索引幫助提升明細查詢性能
Impala是目前主流的sql on Hadoop查詢引擎，它主要是針對分析類互動式查詢場景設計的，特別適用於大數據量的全表數據掃描，多表關聯以及匯總分析等。隨著Impala的使用越來越廣泛，很多客戶在使用Impala做分析查詢的同時，也開始使用Impala做單表的條件明細查詢，例如基於手機號碼查詢過去一段時間的通話記錄。由於Impala不支持索引，因此，即使只有幾條通話記錄，Impala也需要對全表做掃描，效率比較低。目前唯一的優化手段就是採用分區策略，但是仍然不能從根本上解決明細查詢的性能問題。
為了更好的應對明細查詢的應用場景，Impala在2.9版本推出了兩個基於parquet文件格式的存儲索引技術：min/max過濾，以及字典過濾。
min/max存儲索引只在底層文件格式是parquet時才有效。在parquet文件中，每個block（row group）會存放每個欄位的在該block中最大和最小值統計信息。當Impala掃描parquet文件時，可以先判斷min/max統計信息，然後決定是否讀取該block，從而達到加速查詢性能的目的。例如以下示例：
注意，min/max存儲索引對於非排序的數據過濾不是非常有效。因此，為了有效的使用該功能，一般建議對數據按照某個常用的查詢欄位進行排序。在Impala中，支持在創建表的時候指定排序欄位，這樣當數據載入到這張表時，會自動進行排序。例如以下示例：
目前min/max支持數值類型（包括numeric和decimal）、string類型以及timestamp類型。
在parquet文件格式中，會對每一個欄位進行編碼（encoding），預設會採用PLAIN_DICTIONARY的編碼方式，每個欄位的字典（DICTIONARY）信息會在parquet block中的dictionary page中保存，Impala在掃描parquet block時會根據字典統計信息進行block級別的過濾；但是當這個欄位在一個parquet block中的唯一值（DISTINCT Value）> 40,000時，該欄位的編碼方式自動切換為PLAIN，字典過濾失效。因此為了避免字典過濾失效，可以把parquet block的大小調小，具體可以通過以下參數配置：
1個主節點，7個工作節點，工作節點配置如下：
• 2個10 Core CPU
• 256GB內存，分給Impala 120GB
• 12塊4TB SATA硬碟
• 1Gb網路
操作系統是CentOS 6.5
Hadoop版本是CDH 5.12/Impala 2.9
本次測試採用一天的呼叫詳單記錄（Call Detail Record），總計37.2億條記錄，270GB數據（壓縮後）。呼叫詳單記錄有20+欄位，其中最主要的查詢欄位包括：
• 主叫號碼 calling_num
• 被叫號碼 called_num
• 主叫卡號 calling_imsi
• 主叫設備號 calling_imei
• 接入基站 base_station
• 呼叫日期 calling_date
本次測試用例分兩組，共12個查詢。第一組是明細查詢，第二組是簡單的匯總查詢。具體用例描述如下：
本次測試共運行4個批次，分別為：baseline, sort-128, sort-64,sort-32。
我們注意到，當數據按主叫號碼排序後，由於壓縮比更高，數據大小相比未排序前減少了將近50%，同時，由於block size變小，最終生成的parquet文件數量增多。
分組1的測試結果如下：
分組2的測試結果如下：
min/max過濾對於排序欄位的查詢性能有顯著的提升：例如對於排序欄位（calling_num）的單一條件查詢（Query 1, 2），sort-128平均提升了22.6倍，sort-64平均提升了26.3倍。
字典過濾在block size較小的情況下對查詢性能有顯著的提升：例如對於非排序欄位(calling_imsi, base_station,called_num)的查詢（Query 3,4,6,7,8,9）, sort-128平均提升了2.4倍，sort-64平均提升了3.6倍，sort-32平均提升了4.9倍。
對於簡單的匯總查詢，改變block size並不會對性能有太大的影響，事實上，由於排序後壓縮比變大，實際性能得到了提升。
⑸ Mysql分區表時候索引如何進行存儲
正常MySQL底層存儲索引默認使用的是B+樹,但是如果設立了分區表的情況下,他的底層是如何進行存儲的呢?
查看MySQL對應的自己電腦上面的安裝目錄下,是有一個ibd文件,用innblock和bcview兩個小工具，(github上可以搜到),便可以實現對ibd文件的查看,通過對比著沒有設立分區的表的ibd文件,就可以看出來
分區表會將索引分成分區個個數的索引樹來存儲索引，也就是分開存儲。
⑹ mysql存儲引擎及索引類型有哪些
MyISAM、InnoDB、Heap(Memory)、NDB 貌似一般都是使用 InnoDB的，mysql的存儲引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事務安全表，其他存儲引擎都是非事務安全表。最常使用的2種存儲引擎:1.Myisam是Mysql的默認存儲引擎，當create創建新表時，未指定新表的存儲引擎時，默認使用Myisam。每個MyISAM在磁碟上存儲成三個文件。文件名都和表名相同，擴展名分別是.frm（存儲表定義）、.MYD(MYData，存儲數據)、.MYI(MYIndex，存儲索引)。數據文件和索引文件可以放置在不同的目錄，平均分布io，獲得更快的速度。2.InnoDB存儲引擎提供了具有提交、回滾和崩潰恢復能力的事務安全。但是對比Myisam的存儲引擎，InnoDB寫的處理效率差一些並且會佔用更多的磁碟空間以保留數據和索引。不知道是不是對你有幫助
⑺ 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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⑻ 什麼是索引存儲
一般指的是色彩模式，索引使用的色彩最高為256色，圖像效果較差，但存儲空間較小，適合網路傳輸。
⑼ 資料庫索引有哪幾種,怎樣建立索引
資料庫索引的種類：
1、按照索引列值的唯一性，索引可分為唯一索引和非唯一索引
非唯一索引：B樹索引
create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空間名;
唯一索引：建立主鍵或者唯一約束時會自動在對應的列上建立唯一索引
2、索引列的個數：單列索引和復合索引
3、按照索引列的物理組織方式
B樹索引
create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空間名;
點陣圖索引
create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空間名;
反向鍵索引
create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空間名;
函數索引
create index 索引名 on 表名（函數名(列名)） tablespace 表空間名;
刪除索引
drop index 索引名
重建索引
alter index 索引名 rebuild
索引的創建格式：
CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>
UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE為唯一值索引，BITMAP為點陣圖索引，省略為B-Tree索引。
<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以對多列進行聯合索引，當為expression時即「基於函數的索引」
TABLESPACE：指定存放索引的表空間(索引和原表不在一個表空間時效率更高)
STORAGE：可進一步設置表空間的存儲參數
LOGGING | NOLOGGING：是否對索引產生重做日誌(對大表盡量使用NOLOGGING來減少佔用空間並提高效率)
COMPUTE STATISTICS：創建新索引時收集統計信息
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用「鍵壓縮」(使用鍵壓縮可以刪除一個鍵列中出現的重復值)
NOSORT | REVERSE：NOSORT表示與表中相同的順序創建索引，REVERSE表示相反順序存儲索引值
PARTITION | NOPARTITION：可以在分區表和未分區表上對創建的索引進行分區
使用USER_IND_COLUMNS查詢某個TABLE中的相應欄位索引建立情況
使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查詢所有索引的具體設置情況。
在Oracle中的索引可以分為：B樹索引、點陣圖索引、反向鍵索引、基於函數的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一講解：
一、B樹索引：
最常用的索引，各葉子節點中包括的數據有索引列的值和數據表中對應行的ROWID，簡單的說，在B樹索引中，是通過在索引中保存排過續的索引列值與相對應記錄的ROWID來實現快速查詢的目的。其邏輯結構如圖：
反向鍵索引是一種特殊的B樹索引，在存儲構造中與B樹索引完全相同，但是針對數值時，反向鍵索引會先反向每個鍵值的位元組，然後對反向後的新數據進行索引。例如輸入2008則轉換為8002，這樣當數值一次增加時，其反向鍵在大小中的分布仍然是比較平均的。
反向鍵索引的創建示例：
createindex ind_t on t1(id) reverse;
註：鍵的反轉由系統自行完成。對於用戶是透明的。
四、基於函數的索引：
有的時候，需要進行如下查詢：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';
但是即便在date欄位上建立了索引，還是不得不進行全表掃描。在這種情況下，可以使用基於函數的索引。其創建語法如下：
create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));
註：簡單來說，基於函數的索引，就是將查詢要用到的表達式作為索引項。
五、全局索引和局部索引：
這個索引貌似很復雜，其實很簡單。總得來說一句話，就是無論怎麼分區，都是為了方便管理。
具體索引和表的關系有三種：
1、局部分區索引：分區索引和分區表1對1
2、全局分區索引：分區索引和分區表N對N
3、全局非分區索引：非分區索引和分區表1對N
創建示例：
首先創建一個分區表
createtable student
(
stuno number(5),
sname vrvhar2(10),
deptno number(5)
)
partition by hash (deptno)
(
partition part_01 tablespace A1,
partition part_02 tablespace A2
);
創建局部分區索引(1v1)：
create index ind_t on student(stuno)
local(
partition part_01 tablespace A2,
partition part_02 tablespace A1
);--local後面可以不加
創建全局分區索引(NvN)：
create index ind_t on student(stuno)
globalpartition by range(stuno)
(
partition p1 values less than(1000) tablespace A1,
partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2
);--只可以進行range分區
創建全局非分區索引(1vN)
createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;