資料庫頁和塊

Ⅰ 資料庫索引的實現原理

資料庫索引的實現原理
一、概述資料庫索引，是資料庫管理系統中一個排序的數據結構，以協助快速查詢、更新資料庫表中數據。索引的實現通常使用B樹及其變種B+樹。在數據之外，資料庫系統還維護著滿足特定查找演算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用(指向)數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高級查找演算法。這種數據結構，就是索引。其實說穿了，索引問題就是一個查找問題。二、索引的原理當我們的業務產生了大量的數據時，查找數據的效率問題也就隨之而來，所以我們可以通過為表設置索引，而為表設置索引要付出代價的：一是增加了資料庫的存儲空間，二是在插入和修改數據時要花費較多的時間(因為索引也要隨之變動)。
上圖展示了一種可能的索引方式。左邊是數據表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數據記錄的物理地址(注意邏輯上相鄰的記錄在磁碟上也並不是一定物理相鄰的)。為了加快Col2的查找，可以維護一個右邊所示的二叉查找樹，每個節點分別包含索引鍵值和一個指向對應數據記錄物理地址的指針，這樣就可以運用二叉查找在O(log2n)的復雜度內獲取到相應數據。索引是建立在資料庫表中的某些列的上面。在創建索引的時候，應該考慮在哪些列上可以創建索引，在哪些列上不能創建索引。一般來說，應該在這些列上創建索引：在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構;在經常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度;在經常需要根據范圍進行搜索的列上創建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續的;在經常需要排序的列上創建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間;在經常使用在WHERE子句中的列上面創建索引，加快條件的判斷速度。創建索引可以大大提高系統的性能第一，通過創建唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行數據的唯一性。第二，可以大大加快數據的檢索速度，這也是創建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義。第四，在使用分組和排序子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的性能。也許會有人要問：增加索引有如此多的優點，為什麼不對表中的每一個列創建一個索引呢?因為，增加索引也有許多不利的方面。創建索引的弊端第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。第二，索引需要佔物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。第三，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，這樣就降低了數據的維護速度。同樣，對於有些列不應該創建索引。一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：第一，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。第二，對於那些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。第三，對於那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。第四，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。三、索引的類型根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重復鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。主鍵索引資料庫表經常有一列或列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。四、局部性原理與磁碟預讀由於存儲介質的特性，磁碟本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁碟的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要盡量減少磁碟I/O。為了達到這個目的，磁碟往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個位元組，磁碟也會從這個位置開始，順序向後讀取一定長度的數據放入內存。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理：當一個數據被用到時，其附近的數據也通常會馬上被使用。程序運行期間所需要的數據通常比較集中。由於磁碟順序讀取的效率很高(不需要尋道時間，只需很少的旋轉時間)，因此對於具有局部性的程序來說，預讀可以提高I/O效率。預讀的長度一般為頁(page)的整倍數。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊，硬體及操作系統往往將主存和磁碟存儲區分割為連續的大小相等的塊，每個存儲塊稱為一頁(在許多操作系統中，頁得大小通常為4k)，主存和磁碟以頁為單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時，會觸發一個缺頁異常，此時系統會向磁碟發出讀盤信號，磁碟會找到數據的起始位置並向後連續讀取一頁或幾頁載入內存中，然後異常返回，程序繼續運行。五、B樹和B+樹數據結構1、B樹B樹中每個節點包含了鍵值和鍵值對於的數據對象存放地址指針，所以成功搜索一個對象可以不用到達樹的葉節點。成功搜索包括節點內搜索和沿某一路徑的搜索，成功搜索時間取決於關鍵碼所在的層次以及節點內關鍵碼的數量。在B樹中查找給定關鍵字的方法是：首先把根結點取來，在根結點所包含的關鍵字K1,…,kj查找給定的關鍵字(可用順序查找或二分查找法)，若找到等於給定值的關鍵字，則查找成功;否則，一定可以確定要查的關鍵字在某個Ki或Ki+1之間，於是取Pi所指的下一層索引節點塊繼續查找，直到找到，或指針Pi為空時查找失敗。2、B+樹B+樹非葉節點中存放的關鍵碼並不指示數據對象的地址指針，非也節點只是索引部分。所有的葉節點在同一層上，包含了全部關鍵碼和相應數據對象的存放地址指針，且葉節點按關鍵碼從小到大順序鏈接。如果實際數據對象按加入的順序存儲而不是按關鍵碼次數存儲的話，葉節點的索引必須是稠密索引，若實際數據存儲按關鍵碼次序存放的話，葉節點索引時稀疏索引。B+樹有2個頭指針，一個是樹的根節點，一個是最小關鍵碼的葉節點。所以 B+樹有兩種搜索方法：一種是按葉節點自己拉起的鏈表順序搜索。一種是從根節點開始搜索，和B樹類似，不過如果非葉節點的關鍵碼等於給定值，搜索並不停止，而是繼續沿右指針，一直查到葉節點上的關鍵碼。所以無論搜索是否成功，都將走完樹的所有層。B+ 樹中，數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。這兩種處理索引的數據結構的不同之處：1、B樹中同一鍵值不會出現多次，並且它有可能出現在葉結點，也有可能出現在非葉結點中。而B+樹的鍵一定會出現在葉結點中，並且有可能在非葉結點中也有可能重復出現，以維持B+樹的平衡。2、因為B樹鍵位置不定，且在整個樹結構中只出現一次，雖然可以節省存儲空間，但使得在插入、刪除操作復雜度明顯增加。B+樹相比來說是一種較好的折中。3、B樹的查詢效率與鍵在樹中的位置有關，最大時間復雜度與B+樹相同(在葉結點的時候)，最小時間復雜度為1(在根結點的時候)。而B+樹的時候復雜度對某建成的樹是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到這里終於可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文說過一般使用磁碟I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。資料庫系統的設計者巧妙利用了磁碟預讀原理，將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。為了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也存儲在一個頁里，加之計算機存儲分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。B-Tree中一次檢索最多需要h-1次I/O(根節點常駐內存)，漸進復雜度為O(h)=O(logdN)。一般實際應用中，出度d是非常大的數字，通常超過100，因此h非常小(通常不超過3)。而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。由於邏輯上很近的節點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性，所以紅黑樹的I/O漸進復雜度也為O(h)，效率明顯比B-Tree差很多。綜上所述，用B-Tree作為索引結構效率是非常高的。

Ⅱ 資料庫的對象有哪些

access資料庫由七種對象組成，它們是表、查詢、窗體、報表、宏、頁和模塊。
表(table)——表是資料庫的基本對象，是創建其他5種對象的基礎。表由記錄組成，記錄由欄位組成，表用來存貯資料庫的數據，故又稱數據表。
查詢(query)——查詢可以按索引快速查找到需要的記錄，按要求篩選記錄並能連接若干個表的欄位組成新表。
窗體(form)——窗體提供了一種方便的瀏覽、輸入及更改數據的窗口。還可以創建子窗體顯示相關聯的表的內容。窗體也稱表單。
報表(report)——報表的功能是將資料庫中的數據分類匯總，然後列印出來，以便分析。
宏(macro)——宏相當於dos中的批處理，用來自動執行一系列操作。access列出了一些常用的操作供用戶選擇，使用起來十分方便。
模塊(mole)——模塊的功能與宏類似，但它定義的操作比宏更精細和復雜，用戶可以根據自己的需要編寫程序。模塊使用visualbasic編程。
頁——是一種特殊的直接連接到資料庫中數據的一種web頁。通過數據訪問頁將數據發布到internet或intranet上，並可以適用瀏覽器進行數據的維護和操作。

Ⅲ 資料庫存儲結構都有哪些形式

資料庫的存在對於任何一個軟體的運行以及網站信息的存儲都是非常有必要的。但是並不是所有的存儲方式都能滿足需求，我們需要根據不同的情況進行調整。下面IT培訓就從案例分析的角度出發來了解一下，不同的資料庫存儲結構的優劣性。

從讀/寫工作負載平衡、一致性需求、延遲和訪問模式等方面看，應用是各異的。如果我們能對資料庫和存儲內部設施架構決策瞭然於胸，那麼將有助於我們理解系統行舉逗為模式的原因所在，一旦在問題時能解決問題，並能根據工作負載調優資料庫。

B樹和LSM樹結構上的大差別之一，在於優化的目的，以及優化的意義。

下面對B樹和LSM樹做一個對比。總而言之，B樹具有如下屬性：

B樹是可變的，這支持通過引入一些空間開銷，以及更為關聯的寫路徑，實現就地更新。B樹並不需要完全的文件重寫或多源合並。

B樹是讀優化的。即B樹不需高彎要從多個源讀取(因此也不需要此後的合並操作)，這簡化了讀路徑。

寫可能會觸發節點的級聯分割，這會使一些寫操作更昂貴。

B樹是針對分頁(塊存儲)環境優化的，其中不存在位元組地址。(blockstorage),.

雖然也需要重寫，但是通常情況下B樹存儲要比LSM樹存儲需要更少的維護。

並發訪問需要讀/寫隔離，其中一系列的鎖和閂(latch)。

LSM樹具有如下特性：

LSM樹是不可寫的。SSTable是一次性寫入磁碟的，永不更新。緊縮操作通過從多個數據文件移除條目，並合並具有相同鍵的數據，實現空間的整合。在緊縮過程中，已合並的SSTable將被丟棄，並在成功合並後移除。不可寫提供的另一個有用特性，就是刷新後的表可並發訪問正念賣。

LSM是寫優化的。這意味著寫入操作將被緩存，並順序地刷新到磁碟中，潛在地支持磁碟上的空間本地性。

讀操作可能需要從多個數據源訪問數據。因為不同時間寫入的具有相同鍵的數據，可能會落在不同的數據文件中。記錄在返回給客戶前，必須經過合並過程。

LSM樹需要做維護和緊縮，因為緩存的寫入操作將被刷新到磁碟。

Ⅳ oracle資料庫中表、段、區、塊是什麼意思

oracle的邏輯結構包括表空間(tablespace)，段(segment),區（extent）,數據塊(data block)
oracle資料庫在邏輯上是由多個表間組成的拍仿，表空間中存儲的對象叫段，比如數據段，索引段，和回退段。段由區組成，區是磁碟分配的最小單位。段的增大是通過增加區的個數來實現的。每個區的大小是數據塊大小的整數倍，區的大小可以不相同；數據塊是資料庫中最小的I/O單位，同時也是內存數據緩沖區的單位，及數據文件存儲空間單位。塊的大小由參數DB_BLOCK_SIZE設置，其值應帶慶設置為操作系統塊大小的整數倍。
表空間
表空間是Oracle資料庫最大的邏輯結構，一個Oracle資料庫在邏輯上由多個表空間組成，一個表空間只隸屬於一個資料庫。Oracle中有一個稱為SYSTEM的表空間，這個表空間是在創建或安裝資料庫時自動創建的。主要用於存儲系統的數據字典，過程，函數，觸發器等；也可以存儲用戶的表，索引等。一個表空間可以有多數據文件，但是一個數據文件只能屬於一個表空間。
一個表空間就是一片磁碟區域,他由一個或者多個磁碟文件組成,一個表空間可以容納許多表、索引或者簇等。每個表空間有一個預制的磁碟區域稱為初始區間（initial extent）用完這個區間後再用下一個，直到用完表空間，這時候需要對表空間進行擴展，增加數據文件或者擴大已經存在的數據文件
段
Oracle中的段可以分成4種類型：數據段、索引段、回滾段、臨時段。
數據段用來存儲用戶的數據，每個表都有一個對應的回滾段，蠢賀握其名稱和數據表的名字相同。索引段用來存儲系統、用戶的索引信息。回滾段用來存儲用戶數據修改前的值，回退段與事務是一對多的關系，一個事務只能使用一個回退段，而一個回退段可存放一個或多個事務的回退數據。臨時段用於order by語句的排序以及一些匯總。
區
區是磁碟空間分配的最小單位。磁碟按區劃分，每次至少分配一個區。區存儲於段中，它由連續的數據塊組成。區的分配過程中，每次至分配5個區。如果所剩的空閑空間不夠5個區，就會出現錯誤：ORA-0。可以通過字典dba_tablespaces查詢表空間中區的信息。可以通過字典user_tables查詢段中區的信息。可以通過字典user_extents查詢區的分配狀況。我們可以通過以下sql語句分別查詢表空間、段、區中區的分配信息
SQL>select * from dba_tablespaces;
SQL>select table_name, tablespace_name, min_extents, max_extents from user_tables;
SQL>select * from user_extents;
數據塊
數據塊是數據中中最小的數據組織單位與管理單位，是數據文件磁碟存儲空間單位，也是資料庫I/O 的最小單位，數據塊大小由DB_BLOCK_SIZE參數決定，不同的oracle版本DB_BLOCK_SIZE的默認值是不同的。

Ⅳ pg資料庫數據文件111代表什麼

僅供參考
所有資料庫對象都有各自的oid(object identifiers),oid是一個無符號的四位元組整數，相關對象的oid都存放在相關的system catalog表中，比如資料庫的oid和表的oid分別存放在pg_database,pg_class表中。
1、資料庫集群-Database cluster
2、資料庫-Database
3、表空間-tablespace
資料庫在邏輯上分成多個存儲單元，稱作表空間。表空間用作把邏輯上相關的結構放在一起。資料庫邏輯上是由一個或多個表空間組成。
新創建的資料庫默認創建下面的表空間：
1)Catalog表空間 存放系統表信息2)System表空間 存放用戶數據3)Temp表空間
4、模式-Schema
自動創建的系統模式如下：
1)PG_CATALOG2)PG_LARGEOBJECT3)PG_TOAST4)PG_PARTITION
默認的用戶模式PUBLIC。
5、段-segment
6、區-extent
7、塊-block
8、資料庫對象-Database object
1)模式對象表、索引、序列、大對象、視圖、函數、存儲過程、觸發器、包 … …2)非模式對象用戶、資料庫
9、數據表-Table
10、索引-Index
11、序列-Sequence
12、視圖-View
二、物理存儲結構
在執行initdb的時候會初始化一個目錄，通常我們都會在系統配置相關的環境變數$PGDATA來表示，初始化完成後，會再這個目錄生成相關的子目錄以及一些文件。在postgresql中，tablespace的概念並不同於其他關系型資料庫，這里一個tablespace對應的都是一個目錄。如下圖就是PG的物理結構：
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1、存儲系統主要包括三個部分：
內存中：buffer，MemoryContext；
數據文件，臨時文件；
日誌文件，日誌緩存。
2、文件和目錄相關作用描述：
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3、數據文件結構
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3.1、頁
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將數據文件中的空間從邏輯上劃分成一個個頁面(數據塊)。頁面是資料庫I/O的基本單位，即只能整頁讀寫數據文件, 頁面的大小默認是8K。
頁面可以分成兩種：
1)數據頁面：數據頁面是用來存儲用戶數據的。
2)控制頁面：控制頁面用來管理這些數據頁面。
資料庫共享緩存中的空間劃分也是按頁為基本單位, 一個頁的大小與數據文件中頁的大小一致, 這樣便於整頁讀取數據文件,並放入到資料庫Buffer中, 從Buffer寫入數據文件也同理，保證了緩存與數據文件結構和內容上的一致性。
3.2、Block(塊)
概念上基本等同於Page, 但Block更多用於說明DMS中對數據文件中Page的描述。
例如: 對文件的讀寫的操作, 文件讀寫位置的定位, 數據文件空間回收等操作, 單位均是以塊進行。
數據塊的大小在系統初始化時指定，默認是8K，可以取值4K,8K,16K,32K。
3.3、Extent(區)
把數據文件中8個連續的Page構成的空間稱為一個Extent。Extent是資料庫進行數據文件空間分配/釋放的基本單位。每個表、索引、序列對象都是由若干個區組成。數據文件被創建後，除自動保留部分區作為控制區外，其他區全部處於未分配狀態。表、索引、序列對象的所有數據都存放在Extent中，當向這些Extent中插入數據時，若該Extent的所有頁面都已佔滿，系統就會自動在所屬表空間的數據文件中尋找一個尚未分配的區，並將其狀態修改為數據區。
3.4、控制頁面
用於空間管理的控制頁面：PFS/GAM/IAM。
用於增量備份的控制頁面：DCM。
判斷可見性的控制頁面：VM。
預留的控制頁面：BCM/SGAM。
3.5、PFS
Page Free Space,簡稱PFS頁.
用於記錄本數據文件中頁面的空間使用情況。對文件中的每個頁面，PFS中都有一個「位元組」與之對應，該位元組記錄了該頁面的狀態。
PFS頁前64bytes被預留為頁頭, 剩下81024-64=8128一共覆蓋81288K=64MB空間.
故PFS頁每隔8128個頁面出現一次, 系統初始化把第一個PFS頁放在數據文件的第二個頁面位置,即:第1號數據頁面, 由此可知,第N個PFS頁的位置在8128*N+1.
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3.6、GAM
Global Allocation Map，簡稱GAM頁。
功能:記錄所在數據文件的Extent的分配情況，GAM頁中除GAM頭外,剩下空間的每一位(bit)均對應一個Extent的分配情況。若某bit位為1，則表明該bit位所關聯的Extent已被分配出去,反之未被分配。
若一個GAM頁面大小為8K,則除GAM頭(64 bytes)外,一個GAM頁面所能覆蓋的文件范圍是: (81024-64)8(88K),約4GB空間。此外，GAM頁每隔881288個頁面出現一個，系統要求第一個GAM頁出現在文件的第3個頁面位置(即:第2個索引位置),由此得知,第N個GAM頁的出現位置是: 881288*N+2
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3.7、IAM
Index Allocation Map，簡稱IAM頁。
功能：每個IAM頁只隸屬於一個資料庫對象(例如:表),但一個資料庫對象可包含多個IAM頁,由此可見IAM頁與資料庫對象的關系是1對1，而資料庫對象與IAM頁的關系是1對多.
IAM的結構與GAM頁類似,除IAM頭外,剩下空間的每一位(bit)均對應著一個與IAM相關的Extent。若某bit位為1，則表明該bit位所關聯的Extent已被分配給該IAM,反之未被分配。若一個IAM頁面大小為8K,則除IAM頭(64 bytes)外,一個IAM頁面所能覆蓋的文件范圍是: (81024-64)8(88K),約4GB空間。
但與GAM也不同之處在於:IAM的出現位置不固定,只在在創建資料庫對象的時候才分配。
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三、邏輯與物理存儲關系
1、邏輯關系存在表空間；
2、表空間存在對應的數據文件中；
新創建的資料庫對應的數據文件的名稱:
Catalog表空間 – databasename.dbfSystem表空間 – Udatabasename.dbfTemp表空間-- Tdatabasename.dbf
前面加 「U」 前綴代表用戶數據表空間，用於保存用戶表的數據。
不帶 U 代表 是系統表的表空間，用於保存系統表的數據。
U 前綴的數據文件代表的表空間名為PG。
不帶U 的數據文件代表的表空間為 CATALOG。
四、資料庫文件、表空間、其他文件之間的關系
1、關系圖如下：
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說明：
1)每一個資料庫具有一個或多個數據文件，用戶存放資料庫的所有數據。
2)資料庫的數據文件有以下特徵：
一個資料庫文件只能與一個資料庫的一個表空間相連。
一個表空間可以由多個數據文件組成。
3)資料庫對象與文件關系：
資料庫對象放到表空間中。
表空間有多個數據文件。
表空間中有多個資料庫對象。
4)資料庫對象邏輯上是存儲在表空間中，物理上是存儲在與表空間相關聯的數據文件中。
2、資料庫包含的文件種類：
1)資料庫文件：data/DB
資料庫對象，如：資料庫、表，索引，序列等對象。
2)控制文件：data/CTL
用來記錄資料庫集群的狀態信息，如：版本信息、集群所管理的各種文件信息、檢查點信息、事務狀態信息等。
3)日誌文件：data/REDOLOG
記錄數據修改操作的日誌，用於系統發生故障時進行數據恢復。
4)臨時文件：data/DB
存放資料庫進行計算的過程中，生成的各種中間對象，如排序運算的外存歸並單元。
5)參數文件：data目錄下
五、Postgresql 底層存儲管理方式：
Postgresql的每個資料庫均存放在一個目錄中，以db_oid命名，該目錄中存放每個表對應的文件，文件名以該數據表對應的relfilenode_oid命名。當表中的數據量足夠大，導致表文件的大小大於1GB的時候，postgresql會自動創建新的文件用於存放新插入的數據。新文件的名稱為： relfilenode_iod.1, relfilenode_iod.2 等。使用該策略是為了防止在某些文件系統中，最大支持文件尺寸不能大於1GB的情形。
db_oid, relfilenode_oid可以從pg_class系統表中查詢得出。

Ⅵ SQLSERVER資料庫中「頁面」的概念解釋

SQL Server中，頁(Page)是虛擬存儲系統中固定長度的鄰接虛擬地址塊，在分頁操作中作為一個單元從內存復搭判制到磁碟和從磁碟復制回內存。SQL Server 以頁為單位分配資料庫空間。在 SQL Server 中，一頁的大小為 8 千位元組 (KB)。

庫(library)是Analysis Services 中包含共享對象（消伍如共享維度）的文件夾，可以由資料庫內的多個對象使用。

表(table)是一種二維數據對象，由行和列組成，用於存拿枝或儲關系資料庫中的數據。每個表存儲有關由資料庫建模的一類對象的信息。

Ⅶ 資料庫為什麼適合塊存儲

數據塊是一組按順序連續排列在一起的幾組記錄，是主存儲器與輸入、輸出設備或外存銷昌儲器之帆斗頃間進行傳輸的一個數據單位。是數據的物理記錄，與數據的邏輯記錄（邏輯上有聯系，在存儲器上佔有一組鄰接單元的數據單位）之間的對應關系有3種方式：①一個塊即為一個記錄；②一個塊包含若干個邏輯記錄；③一個邏輯記錄佔有幾個塊。數據塊的大小可以是固定的或是可變的，塊與塊之間有間隙。設計數據塊大小，受到多方面因素的影響，包括輸入、輸出效率，存儲空間代價以及計算機應用特點等。

在text、ntext和image數據中，數據塊態陸是應用程序和SQLServer2000實例之間一次傳輸的數據單元。該術語還適用於這些數據類型的存儲單元。在磁帶備份文件中，數據塊是物理I/O的單元。

Ⅷ 資料庫鎖表是什麼意思

1、資料庫鎖表的意思：因為在資料庫里，同一個數據可能有多個人來讀取或更改，為了防止我更改的時候別人也同時更改，這是一般要鎖住表不讓別人改。

2、舉個簡單例子：在更新資料庫記錄的過程中，我是不希望別人也來更新我的這些記錄的，像庫存，做出庫的時候，原數量100，我出了20，我就需要把數量更新到80；

在更新的過程中，別人又做了30的出庫，如果在我更新的時候，別人先把庫存更新到70，然後我又更新80，那數量就錯誤了。所以我更新的時候，我就需要鎖定這條記錄。這是數據行鎖，排他鎖。

(8)資料庫頁和塊擴展閱讀：

資料庫鎖表的必要條件：

1）互斥條件：指進程對所分配到的資源進行排它性使用，即在一段時間內某資源只由一個進程佔用。如果此時還有其它進程請求資源，則請求者只能等待，直至佔有資源的進程用畢釋放。

2）請求和保持條件：指進程已經保持至少一個資源，但又提出了新的資源請求，而該資源已被其它進程佔有，此時請求進程阻塞，但又對自己已獲得的其它資源保持不放。

3）不剝奪條件：指進程已獲得的資源，在未使用完之前，不能被剝奪，只能在使用完時由自己釋放。

4）環路等待條件：指在發生死鎖時，必然存在一個進程——資源的環形鏈，即進程集合{P0，P1，P2，···，Pn}中的P0正在等待一個P1佔用的資源；P1正在等待P2佔用的資源，……，Pn正在等待已被P0佔用的資源。

Ⅸ 資料庫中的頁(PAGE)到底是個什麼概念

表是數據存放的最小單位
頁則是與內存(memory)有關, 2K, 4K指的是每批資料在內存上存放單位

Ⅹ 空間資料庫的組成部分

空間資料庫指的是地理信息系統在計算機物理存儲介質上存儲的與應用相關的地理空間數據的總和，一般是以一系列特定結構的文件的形式組織在存儲介質之上的。《空間資料庫》范圍及重點 1. 第一章：緒論 1) 空間資料庫基本概念、組成部分、名稱簡寫之間的聯系與區別與聯系； 答；利用當代的系統方法，在地理學、地圖學原理的指導下，對地理空間進行科學的認識與抽象，將地理資料庫化為計算機處理時所需的形式與結構，形成綜合性的信息系統技術——空間資料庫 或者SDBMS是海量SD的存儲場所、提供SD處理與更新、交換與共享，實現空間分析與決策的綜合系統。 組成：存儲系統、管理系統、應用系統 是SDBS的簡稱 2) 目前空間資料庫實現方案； 答：ORDBMS 3) GIS，RS與空間資料庫之間的聯系； 4) 常見的空間資料庫產品 答：輕量級： MS的Access、FoxPro、 SUN的MySQL 中等：MS的SQL Server系列 重量級：Oracle的Oracle 不太熟悉的有： Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL（PG）等 5) 產生空間資料庫的原因； 答：直接利用？ SD特徵 ：空間特性 非結構化特徵 空間關系特徵 多尺度與多態性 海量數據特性 存在的問題：復雜圖形功能：空間對象 復雜的空間關系 數據變長記錄 6）空間資料庫與普通關系資料庫的主要區別。 答：關系資料庫管理屬性數據，空間數據採用文件庫或圖庫形式；增加大二進制數據類型(BLOB)，解決變長數據存儲問題；將空間數據/屬性數據全部存放在資料庫中；但空間特性由程序處理 2. 第二章：空間資料庫模型 1) 如何理解空間資料庫模型； 2) 空間數據及空間關系； „ (1) 空間數據類型 幾何圖形數據 影像數據 屬性數據 地形數據 元數據：對空間數據進行推理、分析和總結得到的關於數據的數據， 數據來源、數據權屬、數據產生的時間 數據精度、數據解析度、元數據比例尺 地理空間參考基準、數據轉換方法… (2) 空間關系 指地理空間實體之間相互作用的關系： 拓撲關系：形狀、大小隨投影改變。在拓撲變換下不變的拓撲變數，如相鄰、包含、相交等，

反映空間連續變化的不變性 方位關系：地理空間上的排列順序，如前後、上下、左右和東、南、西、北等方位 度量關系：距離遠近等 3) 空間資料庫如何建模； DB設計三步驟 ‹ Conceptual Data Model：與應用有關的可用信息組織、數據類型、聯系及約束、不考慮細節、E-R模型 Logic Data Model 層次、網狀、關系，都歸為關系，SQL的關系代數(relational algebra, RA) Physical Data Model：解決應用在計算機中具體實現的各種細節，計算機存儲、數據結構等 4) 模型之間如何轉換？ 5) 可行的空間資料庫建模方案。 面向對象的空間資料庫模型GeoDatabase 3. 第三章：空間資料庫存儲與索引 1) 空間數據如何組織、存儲的，採用什麼技術或者方法； 為有效表達空間信息內容，空間數據必須按照一定的方式進行組織與存儲：適合外存操作的數據結構、記錄和文件的多種組織方式 SDB空間數據組織：數據項、記錄、文件、資料庫 SDB空間數據存儲：二級存儲器、緩沖區管理器、空間聚類(clustering)、空間索引 2) 空間近似與空間聚類； 目的：降低響應大查詢的尋道時間和等待時間，在二級存儲中空間上相鄰的/查詢上有關聯的空間對象在物理上存放在一起， 內部聚類(internal clustering)：加快單個對象的訪問，一個對象都存放在一個磁碟塊（頁面）；如超出則存放在連續扇區，本地聚類(local clustering)：加快多個對象訪問。一組空間相鄰對象存放在一個頁面 空間聚類比傳統聚類技術復雜。多維空間對象無天然的順序 磁碟：一維存取，高維：將高維映射到一維， 一一對應，保持距離(distance preserving)：一一對應，容易；距離不變，近似，映射技術、Z序(z-order)、Hilbert曲線 3) 空間資料庫性能提升的關鍵問題是什麼？如何提升； 資料庫索引，基於樹：ISAM、B樹、B 樹等，基於Hash：靜態、可擴展、線性等 4) 空間索引技術是什麼？為什麼產生？有哪些常見的空間索引；各有何特點及適用范圍？ 依據空間對象的位置和形狀或者空間對象之間的空間關系，按一定順序排列的一種數據結構，介於空間操作演算法和空間對象之間，通過篩選，大量與特定空間操作無關的空間對象被排除，提高效率，空間資料庫關鍵的技術 空間索引產生的原因:空間數據的特點：空間定位、空間關系、多維、多尺度、海量、復雜，傳統資料庫索引處理的一維的字元、數字，對多維處理採用組合欄位 1、基於二叉樹的索引技術：二分索引樹結構主要用於索引多維數據點；對復雜空間目標（線、面、體等）的索引卻必須採用近似索引方法和空間映射技術 2、 基於B樹的索引技術 ‹B樹的變體如R樹系列，外包矩形；對大型資料庫具有出色表現；需要解決：減少區域重疊，提高搜索效率 3、基於哈希的網格技術