存储索引

⑴ 按照存储结构划分,索引分为哪两类各有何作用

聚集索引：对表在物理数据页中的数据排列进行排序，然后重新存储到磁盘上，表中的数据行只能以一种方式存储在磁盘上，故一个表只能有一个聚集索引。创建任何非聚集索引之前必须创建聚集索引。

非聚集索引：具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不会影响数据表中记录的实际存储顺序。

(1)存储索引扩展阅读

优点

1.大大加快数据的检索速度;

2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;

3.加速表和表之间的连接;

4.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。

缺点

1.索引需要占物理空间。

2.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。

⑵ java ArrayList集合怎么存储索引地址的

没太明白你想说啥，但是get()返回的是集合的内容，在你这就是学生对象，所以你只是在输出对象地址，没索引的事。
arrayList是线性表存储，具体储存结构我记不清了。

⑶ 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

⑷ Impala存储索引帮助提升明细查询性能

Impala是目前主流的sql on Hadoop查询引擎，它主要是针对分析类交互式查询场景设计的，特别适用于大数据量的全表数据扫描，多表关联以及汇总分析等。随着Impala的使用越来越广泛，很多客户在使用Impala做分析查询的同时，也开始使用Impala做单表的条件明细查询，例如基于手机号码查询过去一段时间的通话记录。由于Impala不支持索引，因此，即使只有几条通话记录，Impala也需要对全表做扫描，效率比较低。目前唯一的优化手段就是采用分区策略，但是仍然不能从根本上解决明细查询的性能问题。

为了更好的应对明细查询的应用场景，Impala在2.9版本推出了两个基于parquet文件格式的存储索引技术：min/max过滤，以及字典过滤。

min/max存储索引只在底层文件格式是parquet时才有效。在parquet文件中，每个block（row group）会存放每个字段的在该block中最大和最小值统计信息。当Impala扫描parquet文件时，可以先判断min/max统计信息，然后决定是否读取该block，从而达到加速查询性能的目的。例如以下示例：

注意，min/max存储索引对于非排序的数据过滤不是非常有效。因此，为了有效的使用该功能，一般建议对数据按照某个常用的查询字段进行排序。在Impala中，支持在创建表的时候指定排序字段，这样当数据加载到这张表时，会自动进行排序。例如以下示例：

目前min/max支持数值类型（包括numeric和decimal）、string类型以及timestamp类型。

在parquet文件格式中，会对每一个字段进行编码（encoding），缺省会采用PLAIN_DICTIONARY的编码方式，每个字段的字典（DICTIONARY）信息会在parquet block中的dictionary page中保存，Impala在扫描parquet block时会根据字典统计信息进行block级别的过滤；但是当这个字段在一个parquet block中的唯一值（DISTINCT Value）> 40,000时，该字段的编码方式自动切换为PLAIN，字典过滤失效。因此为了避免字典过滤失效，可以把parquet block的大小调小，具体可以通过以下参数配置：

1个主节点，7个工作节点，工作节点配置如下：

• 2个10 Core CPU

• 256GB内存，分给Impala 120GB

• 12块4TB SATA硬盘

• 1Gb网络

操作系统是CentOS 6.5

Hadoop版本是CDH 5.12/Impala 2.9

本次测试采用一天的呼叫详单记录（Call Detail Record），总计37.2亿条记录，270GB数据（压缩后）。呼叫详单记录有20+字段，其中最主要的查询字段包括：

• 主叫号码  calling_num

• 被叫号码  called_num

• 主叫卡号  calling_imsi

• 主叫设备号 calling_imei

• 接入基站  base_station

• 呼叫日期  calling_date

本次测试用例分两组，共12个查询。第一组是明细查询，第二组是简单的汇总查询。具体用例描述如下：

本次测试共运行4个批次，分别为：baseline, sort-128, sort-64,sort-32。

我们注意到，当数据按主叫号码排序后，由于压缩比更高，数据大小相比未排序前减少了将近50%，同时，由于block size变小，最终生成的parquet文件数量增多。

分组1的测试结果如下：

分组2的测试结果如下：

min/max过滤对于排序字段的查询性能有显着的提升：例如对于排序字段（calling_num）的单一条件查询（Query 1, 2），sort-128平均提升了22.6倍，sort-64平均提升了26.3倍。

字典过滤在block size较小的情况下对查询性能有显着的提升：例如对于非排序字段(calling_imsi, base_station,called_num)的查询（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。

对于简单的汇总查询，改变block size并不会对性能有太大的影响，事实上，由于排序后压缩比变大，实际性能得到了提升。

⑸ Mysql分区表时候索引如何进行存储

正常MySQL底层存储索引默认使用的是B+树,但是如果设立了分区表的情况下,他的底层是如何进行存储的呢?
查看MySQL对应的自己电脑上面的安装目录下,是有一个ibd文件,用innblock和bcview两个小工具，(github上可以搜到),便可以实现对ibd文件的查看,通过对比着没有设立分区的表的ibd文件,就可以看出来
分区表会将索引分成分区个个数的索引树来存储索引，也就是分开存储。

⑹ mysql存储引擎及索引类型有哪些

MyISAM、InnoDB、Heap(Memory)、NDB 貌似一般都是使用 InnoDB的，mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。最常使用的2种存储引擎:1.Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。文件名都和表名相同，扩展名分别是.frm（存储表定义）、.MYD(MYData，存储数据)、.MYI(MYIndex，存储索引)。数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分布io，获得更快的速度。2.InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。不知道是不是对你有帮助

⑺ 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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⑻ 什么是索引存储

一般指的是色彩模式，索引使用的色彩最高为256色，图像效果较差，但存储空间较小，适合网络传输。

⑼ 数据库索引有哪几种,怎样建立索引

数据库索引的种类：

1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引

非唯一索引：B树索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

唯一索引：建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引

2、索引列的个数：单列索引和复合索引

3、按照索引列的物理组织方式

B树索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

位图索引

create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

反向键索引

create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空间名;

函数索引

create index 索引名 on 表名（函数名(列名)） tablespace 表空间名;

删除索引

drop index 索引名

重建索引

alter index 索引名 rebuild

索引的创建格式：

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为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区

使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况

使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。

在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：

一、B树索引：

最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：

反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。

反向键索引的创建示例：

createindex ind_t on t1(id) reverse;

注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。

四、基于函数的索引：

有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';

但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：

create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));

注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。

五、全局索引和局部索引：

这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。

具体索引和表的关系有三种：

1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1

2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N

3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N

创建示例：

首先创建一个分区表

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

);

创建局部分区索引(1v1)：

create index ind_t on student(stuno)

local(

partition part_01 tablespace A2,

partition part_02 tablespace A1

);--local后面可以不加

创建全局分区索引(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

);--只可以进行range分区

创建全局非分区索引(1vN)

createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;