数据库页和块

Ⅰ 数据库索引的实现原理

数据库索引的实现原理
一、概述数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。其实说穿了，索引问题就是一个查找问题。二、索引的原理当我们的业务产生了大量的数据时，查找数据的效率问题也就随之而来，所以我们可以通过为表设置索引，而为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。创建索引可以大大提高系统的性能第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为，增加索引也有许多不利的方面。创建索引的弊端第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，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，这样就降低了数据的维护速度。同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。三、索引的类型根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。四、局部性原理与磁盘预读由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中着名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页(在许多操作系统中，页得大小通常为4k)，主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。五、B树和B+树数据结构1、B树B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法)，若找到等于给定值的关键字，则查找成功;否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。2、B+树B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。所以 B+树有两种搜索方法：一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。这两种处理索引的数据结构的不同之处：1、B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。2、因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。3、B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存)，渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

Ⅱ 数据库的对象有哪些

access数据库由七种对象组成，它们是表、查询、窗体、报表、宏、页和模块。
表(table)——表是数据库的基本对象，是创建其他5种对象的基础。表由记录组成，记录由字段组成，表用来存贮数据库的数据，故又称数据表。
查询(query)——查询可以按索引快速查找到需要的记录，按要求筛选记录并能连接若干个表的字段组成新表。
窗体(form)——窗体提供了一种方便的浏览、输入及更改数据的窗口。还可以创建子窗体显示相关联的表的内容。窗体也称表单。
报表(report)——报表的功能是将数据库中的数据分类汇总，然后打印出来，以便分析。
宏(macro)——宏相当于dos中的批处理，用来自动执行一系列操作。access列出了一些常用的操作供用户选择，使用起来十分方便。
模块(mole)——模块的功能与宏类似，但它定义的操作比宏更精细和复杂，用户可以根据自己的需要编写程序。模块使用visualbasic编程。
页——是一种特殊的直接连接到数据库中数据的一种web页。通过数据访问页将数据发布到internet或intranet上，并可以适用浏览器进行数据的维护和操作。

Ⅲ 数据库存储结构都有哪些形式

数据库的存在对于任何一个软件的运行以及网站信息的存储都是非常有必要的。但是并不是所有的存储方式都能满足需求，我们需要根据不同的情况进行调整。下面IT培训就从案例分析的角度出发来了解一下，不同的数据库存储结构的优劣性。

从读/写工作负载平衡、一致性需求、延迟和访问模式等方面看，应用是各异的。如果我们能对数据库和存储内部设施架构决策了然于胸，那么将有助于我们理解系统行举逗为模式的原因所在，一旦在问题时能解决问题，并能根据工作负载调优数据库。

B树和LSM树结构上的大差别之一，在于优化的目的，以及优化的意义。

下面对B树和LSM树做一个对比。总而言之，B树具有如下属性：

B树是可变的，这支持通过引入一些空间开销，以及更为关联的写路径，实现就地更新。B树并不需要完全的文件重写或多源合并。

B树是读优化的。即B树不需高弯要从多个源读取(因此也不需要此后的合并操作)，这简化了读路径。

写可能会触发节点的级联分割，这会使一些写操作更昂贵。

B树是针对分页(块存储)环境优化的，其中不存在字节地址。(blockstorage),.

虽然也需要重写，但是通常情况下B树存储要比LSM树存储需要更少的维护。

并发访问需要读/写隔离，其中一系列的锁和闩(latch)。

LSM树具有如下特性：

LSM树是不可写的。SSTable是一次性写入磁盘的，永不更新。紧缩操作通过从多个数据文件移除条目，并合并具有相同键的数据，实现空间的整合。在紧缩过程中，已合并的SSTable将被丢弃，并在成功合并后移除。不可写提供的另一个有用特性，就是刷新后的表可并发访问正念卖。

LSM是写优化的。这意味着写入操作将被缓存，并顺序地刷新到磁盘中，潜在地支持磁盘上的空间本地性。

读操作可能需要从多个数据源访问数据。因为不同时间写入的具有相同键的数据，可能会落在不同的数据文件中。记录在返回给客户前，必须经过合并过程。

LSM树需要做维护和紧缩，因为缓存的写入操作将被刷新到磁盘。

Ⅳ oracle数据库中表、段、区、块是什么意思

oracle的逻辑结构包括表空间(tablespace)，段(segment),区（extent）,数据块(data block)
oracle数据库在逻辑上是由多个表间组成的拍仿，表空间中存储的对象叫段，比如数据段，索引段，和回退段。段由区组成，区是磁盘分配的最小单位。段的增大是通过增加区的个数来实现的。每个区的大小是数据块大小的整数倍，区的大小可以不相同；数据块是数据库中最小的I/O单位，同时也是内存数据缓冲区的单位，及数据文件存储空间单位。块的大小由参数DB_BLOCK_SIZE设置，其值应带庆设置为操作系统块大小的整数倍。
表空间
表空间是Oracle数据库最大的逻辑结构，一个Oracle数据库在逻辑上由多个表空间组成，一个表空间只隶属于一个数据库。Oracle中有一个称为SYSTEM的表空间，这个表空间是在创建或安装数据库时自动创建的。主要用于存储系统的数据字典，过程，函数，触发器等；也可以存储用户的表，索引等。一个表空间可以有多数据文件，但是一个数据文件只能属于一个表空间。
一个表空间就是一片磁盘区域,他由一个或者多个磁盘文件组成,一个表空间可以容纳许多表、索引或者簇等。每个表空间有一个预制的磁盘区域称为初始区间（initial extent）用完这个区间后再用下一个，直到用完表空间，这时候需要对表空间进行扩展，增加数据文件或者扩大已经存在的数据文件
段
Oracle中的段可以分成4种类型：数据段、索引段、回滚段、临时段。
数据段用来存储用户的数据，每个表都有一个对应的回滚段，蠢贺握其名称和数据表的名字相同。索引段用来存储系统、用户的索引信息。回滚段用来存储用户数据修改前的值，回退段与事务是一对多的关系，一个事务只能使用一个回退段，而一个回退段可存放一个或多个事务的回退数据。临时段用于order by语句的排序以及一些汇总。
区
区是磁盘空间分配的最小单位。磁盘按区划分，每次至少分配一个区。区存储于段中，它由连续的数据块组成。区的分配过程中，每次至分配5个区。如果所剩的空闲空间不够5个区，就会出现错误：ORA-0。可以通过字典dba_tablespaces查询表空间中区的信息。可以通过字典user_tables查询段中区的信息。可以通过字典user_extents查询区的分配状况。我们可以通过以下sql语句分别查询表空间、段、区中区的分配信息
SQL>select * from dba_tablespaces;
SQL>select table_name, tablespace_name, min_extents, max_extents from user_tables;
SQL>select * from user_extents;
数据块
数据块是数据中中最小的数据组织单位与管理单位，是数据文件磁盘存储空间单位，也是数据库I/O 的最小单位，数据块大小由DB_BLOCK_SIZE参数决定，不同的oracle版本DB_BLOCK_SIZE的默认值是不同的。

Ⅳ pg数据库数据文件111代表什么

仅供参考
所有数据库对象都有各自的oid(object identifiers),oid是一个无符号的四字节整数，相关对象的oid都存放在相关的system catalog表中，比如数据库的oid和表的oid分别存放在pg_database,pg_class表中。
1、数据库集群-Database cluster
2、数据库-Database
3、表空间-tablespace
数据库在逻辑上分成多个存储单元，称作表空间。表空间用作把逻辑上相关的结构放在一起。数据库逻辑上是由一个或多个表空间组成。
新创建的数据库默认创建下面的表空间：
1)Catalog表空间 存放系统表信息2)System表空间 存放用户数据3)Temp表空间
4、模式-Schema
自动创建的系统模式如下：
1)PG_CATALOG2)PG_LARGEOBJECT3)PG_TOAST4)PG_PARTITION
默认的用户模式PUBLIC。
5、段-segment
6、区-extent
7、块-block
8、数据库对象-Database object
1)模式对象表、索引、序列、大对象、视图、函数、存储过程、触发器、包 … …2)非模式对象用户、数据库
9、数据表-Table
10、索引-Index
11、序列-Sequence
12、视图-View
二、物理存储结构
在执行initdb的时候会初始化一个目录，通常我们都会在系统配置相关的环境变量$PGDATA来表示，初始化完成后，会再这个目录生成相关的子目录以及一些文件。在postgresql中，tablespace的概念并不同于其他关系型数据库，这里一个tablespace对应的都是一个目录。如下图就是PG的物理结构：
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1、存储系统主要包括三个部分：
内存中：buffer，MemoryContext；
数据文件，临时文件；
日志文件，日志缓存。
2、文件和目录相关作用描述：
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3、数据文件结构
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3.1、页
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将数据文件中的空间从逻辑上划分成一个个页面(数据块)。页面是数据库I/O的基本单位，即只能整页读写数据文件, 页面的大小默认是8K。
页面可以分成两种：
1)数据页面：数据页面是用来存储用户数据的。
2)控制页面：控制页面用来管理这些数据页面。
数据库共享缓存中的空间划分也是按页为基本单位, 一个页的大小与数据文件中页的大小一致, 这样便于整页读取数据文件,并放入到数据库Buffer中, 从Buffer写入数据文件也同理，保证了缓存与数据文件结构和内容上的一致性。
3.2、Block(块)
概念上基本等同于Page, 但Block更多用于说明DMS中对数据文件中Page的描述。
例如: 对文件的读写的操作, 文件读写位置的定位, 数据文件空间回收等操作, 单位均是以块进行。
数据块的大小在系统初始化时指定，默认是8K，可以取值4K,8K,16K,32K。
3.3、Extent(区)
把数据文件中8个连续的Page构成的空间称为一个Extent。Extent是数据库进行数据文件空间分配/释放的基本单位。每个表、索引、序列对象都是由若干个区组成。数据文件被创建后，除自动保留部分区作为控制区外，其他区全部处于未分配状态。表、索引、序列对象的所有数据都存放在Extent中，当向这些Extent中插入数据时，若该Extent的所有页面都已占满，系统就会自动在所属表空间的数据文件中寻找一个尚未分配的区，并将其状态修改为数据区。
3.4、控制页面
用于空间管理的控制页面：PFS/GAM/IAM。
用于增量备份的控制页面：DCM。
判断可见性的控制页面：VM。
预留的控制页面：BCM/SGAM。
3.5、PFS
Page Free Space,简称PFS页.
用于记录本数据文件中页面的空间使用情况。对文件中的每个页面，PFS中都有一个“字节”与之对应，该字节记录了该页面的状态。
PFS页前64bytes被预留为页头, 剩下81024-64=8128一共覆盖81288K=64MB空间.
故PFS页每隔8128个页面出现一次, 系统初始化把第一个PFS页放在数据文件的第二个页面位置,即:第1号数据页面, 由此可知,第N个PFS页的位置在8128*N+1.
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3.6、GAM
Global Allocation Map，简称GAM页。
功能:记录所在数据文件的Extent的分配情况，GAM页中除GAM头外,剩下空间的每一位(bit)均对应一个Extent的分配情况。若某bit位为1，则表明该bit位所关联的Extent已被分配出去,反之未被分配。
若一个GAM页面大小为8K,则除GAM头(64 bytes)外,一个GAM页面所能覆盖的文件范围是: (81024-64)8(88K),约4GB空间。此外，GAM页每隔881288个页面出现一个，系统要求第一个GAM页出现在文件的第3个页面位置(即:第2个索引位置),由此得知,第N个GAM页的出现位置是: 881288*N+2
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3.7、IAM
Index Allocation Map，简称IAM页。
功能：每个IAM页只隶属于一个数据库对象(例如:表),但一个数据库对象可包含多个IAM页,由此可见IAM页与数据库对象的关系是1对1，而数据库对象与IAM页的关系是1对多.
IAM的结构与GAM页类似,除IAM头外,剩下空间的每一位(bit)均对应着一个与IAM相关的Extent。若某bit位为1，则表明该bit位所关联的Extent已被分配给该IAM,反之未被分配。若一个IAM页面大小为8K,则除IAM头(64 bytes)外,一个IAM页面所能覆盖的文件范围是: (81024-64)8(88K),约4GB空间。
但与GAM也不同之处在于:IAM的出现位置不固定,只在在创建数据库对象的时候才分配。
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三、逻辑与物理存储关系
1、逻辑关系存在表空间；
2、表空间存在对应的数据文件中；
新创建的数据库对应的数据文件的名称:
Catalog表空间 – databasename.dbfSystem表空间 – Udatabasename.dbfTemp表空间-- Tdatabasename.dbf
前面加 “U” 前缀代表用户数据表空间，用于保存用户表的数据。
不带 U 代表 是系统表的表空间，用于保存系统表的数据。
U 前缀的数据文件代表的表空间名为PG。
不带U 的数据文件代表的表空间为 CATALOG。
四、数据库文件、表空间、其他文件之间的关系
1、关系图如下：
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说明：
1)每一个数据库具有一个或多个数据文件，用户存放数据库的所有数据。
2)数据库的数据文件有以下特征：
一个数据库文件只能与一个数据库的一个表空间相连。
一个表空间可以由多个数据文件组成。
3)数据库对象与文件关系：
数据库对象放到表空间中。
表空间有多个数据文件。
表空间中有多个数据库对象。
4)数据库对象逻辑上是存储在表空间中，物理上是存储在与表空间相关联的数据文件中。
2、数据库包含的文件种类：
1)数据库文件：data/DB
数据库对象，如：数据库、表，索引，序列等对象。
2)控制文件：data/CTL
用来记录数据库集群的状态信息，如：版本信息、集群所管理的各种文件信息、检查点信息、事务状态信息等。
3)日志文件：data/REDOLOG
记录数据修改操作的日志，用于系统发生故障时进行数据恢复。
4)临时文件：data/DB
存放数据库进行计算的过程中，生成的各种中间对象，如排序运算的外存归并单元。
5)参数文件：data目录下
五、Postgresql 底层存储管理方式：
Postgresql的每个数据库均存放在一个目录中，以db_oid命名，该目录中存放每个表对应的文件，文件名以该数据表对应的relfilenode_oid命名。当表中的数据量足够大，导致表文件的大小大于1GB的时候，postgresql会自动创建新的文件用于存放新插入的数据。新文件的名称为： relfilenode_iod.1, relfilenode_iod.2 等。使用该策略是为了防止在某些文件系统中，最大支持文件尺寸不能大于1GB的情形。
db_oid, relfilenode_oid可以从pg_class系统表中查询得出。

Ⅵ SQLSERVER数据库中“页面”的概念解释

SQL Server中，页(Page)是虚拟存储系统中固定长度的邻接虚拟地址块，在分页操作中作为一个单元从内存复搭判制到磁盘和从磁盘复制回内存。SQL Server 以页为单位分配数据库空间。在 SQL Server 中，一页的大小为 8 千字节 (KB)。

库(library)是Analysis Services 中包含共享对象（消伍如共享维度）的文件夹，可以由数据库内的多个对象使用。

表(table)是一种二维数据对象，由行和列组成，用于存拿枝或储关系数据库中的数据。每个表存储有关由数据库建模的一类对象的信息。

Ⅶ 数据库为什么适合块存储

数据块是一组按顺序连续排列在一起的几组记录，是主存储器与输入、输出设备或外存销昌储器之帆斗顷间进行传输的一个数据单位。是数据的物理记录，与数据的逻辑记录（逻辑上有联系，在存储器上占有一组邻接单元的数据单位）之间的对应关系有3种方式：①一个块即为一个记录；②一个块包含若干个逻辑记录；③一个逻辑记录占有几个块。数据块的大小可以是固定的或是可变的，块与块之间有间隙。设计数据块大小，受到多方面因素的影响，包括输入、输出效率，存储空间代价以及计算机应用特点等。

在text、ntext和image数据中，数据块态陆是应用程序和SQLServer2000实例之间一次传输的数据单元。该术语还适用于这些数据类型的存储单元。在磁带备份文件中，数据块是物理I/O的单元。

Ⅷ 数据库锁表是什么意思

1、数据库锁表的意思：因为在数据库里，同一个数据可能有多个人来读取或更改，为了防止我更改的时候别人也同时更改，这是一般要锁住表不让别人改。

2、举个简单例子：在更新数据库记录的过程中，我是不希望别人也来更新我的这些记录的，像库存，做出库的时候，原数量100，我出了20，我就需要把数量更新到80；

在更新的过程中，别人又做了30的出库，如果在我更新的时候，别人先把库存更新到70，然后我又更新80，那数量就错误了。所以我更新的时候，我就需要锁定这条记录。这是数据行锁，排他锁。

(8)数据库页和块扩展阅读：

数据库锁表的必要条件：

1）互斥条件：指进程对所分配到的资源进行排它性使用，即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源，则请求者只能等待，直至占有资源的进程用毕释放。

2）请求和保持条件：指进程已经保持至少一个资源，但又提出了新的资源请求，而该资源已被其它进程占有，此时请求进程阻塞，但又对自己已获得的其它资源保持不放。

3）不剥夺条件：指进程已获得的资源，在未使用完之前，不能被剥夺，只能在使用完时由自己释放。

4）环路等待条件：指在发生死锁时，必然存在一个进程——资源的环形链，即进程集合{P0，P1，P2，···，Pn}中的P0正在等待一个P1占用的资源；P1正在等待P2占用的资源，……，Pn正在等待已被P0占用的资源。

Ⅸ 数据库中的页(PAGE)到底是个什么概念

表是数据存放的最小单位
页则是与内存(memory)有关, 2K, 4K指的是每批资料在内存上存放单位

Ⅹ 空间数据库的组成部分

空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。《空间数据库》范围及重点 1. 第一章：绪论 1) 空间数据库基本概念、组成部分、名称简写之间的联系与区别与联系； 答；利用当代的系统方法，在地理学、地图学原理的指导下，对地理空间进行科学的认识与抽象，将地理数据库化为计算机处理时所需的形式与结构，形成综合性的信息系统技术——空间数据库 或者SDBMS是海量SD的存储场所、提供SD处理与更新、交换与共享，实现空间分析与决策的综合系统。 组成：存储系统、管理系统、应用系统 是SDBS的简称 2) 目前空间数据库实现方案； 答：ORDBMS 3) GIS，RS与空间数据库之间的联系； 4) 常见的空间数据库产品 答：轻量级： MS的Access、FoxPro、 SUN的MySQL 中等：MS的SQL Server系列 重量级：Oracle的Oracle 不太熟悉的有： Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL（PG）等 5) 产生空间数据库的原因； 答：直接利用？ SD特征 ：空间特性 非结构化特征 空间关系特征 多尺度与多态性 海量数据特性 存在的问题：复杂图形功能：空间对象 复杂的空间关系 数据变长记录 6）空间数据库与普通关系数据库的主要区别。 答：关系数据库管理属性数据，空间数据采用文件库或图库形式；增加大二进制数据类型(BLOB)，解决变长数据存储问题；将空间数据/属性数据全部存放在数据库中；但空间特性由程序处理 2. 第二章：空间数据库模型 1) 如何理解空间数据库模型； 2) 空间数据及空间关系； „ (1) 空间数据类型 几何图形数据 影像数据 属性数据 地形数据 元数据：对空间数据进行推理、分析和总结得到的关于数据的数据， 数据来源、数据权属、数据产生的时间 数据精度、数据分辨率、元数据比例尺 地理空间参考基准、数据转换方法… (2) 空间关系 指地理空间实体之间相互作用的关系： 拓扑关系：形状、大小随投影改变。在拓扑变换下不变的拓扑变量，如相邻、包含、相交等，

反映空间连续变化的不变性 方位关系：地理空间上的排列顺序，如前后、上下、左右和东、南、西、北等方位 度量关系：距离远近等 3) 空间数据库如何建模； DB设计三步骤 ‹ Conceptual Data Model：与应用有关的可用信息组织、数据类型、联系及约束、不考虑细节、E-R模型 Logic Data Model 层次、网状、关系，都归为关系，SQL的关系代数(relational algebra, RA) Physical Data Model：解决应用在计算机中具体实现的各种细节，计算机存储、数据结构等 4) 模型之间如何转换？ 5) 可行的空间数据库建模方案。 面向对象的空间数据库模型GeoDatabase 3. 第三章：空间数据库存储与索引 1) 空间数据如何组织、存储的，采用什么技术或者方法； 为有效表达空间信息内容，空间数据必须按照一定的方式进行组织与存储：适合外存操作的数据结构、记录和文件的多种组织方式 SDB空间数据组织：数据项、记录、文件、数据库 SDB空间数据存储：二级存储器、缓冲区管理器、空间聚类(clustering)、空间索引 2) 空间近似与空间聚类； 目的：降低响应大查询的寻道时间和等待时间，在二级存储中空间上相邻的/查询上有关联的空间对象在物理上存放在一起， 内部聚类(internal clustering)：加快单个对象的访问，一个对象都存放在一个磁盘块（页面）；如超出则存放在连续扇区，本地聚类(local clustering)：加快多个对象访问。一组空间相邻对象存放在一个页面 空间聚类比传统聚类技术复杂。多维空间对象无天然的顺序 磁盘：一维存取，高维：将高维映射到一维， 一一对应，保持距离(distance preserving)：一一对应，容易；距离不变，近似，映射技术、Z序(z-order)、Hilbert曲线 3) 空间数据库性能提升的关键问题是什么？如何提升； 数据库索引，基于树：ISAM、B树、B 树等，基于Hash：静态、可扩展、线性等 4) 空间索引技术是什么？为什么产生？有哪些常见的空间索引；各有何特点及适用范围？ 依据空间对象的位置和形状或者空间对象之间的空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，介于空间操作算法和空间对象之间，通过筛选，大量与特定空间操作无关的空间对象被排除，提高效率，空间数据库关键的技术 空间索引产生的原因:空间数据的特点：空间定位、空间关系、多维、多尺度、海量、复杂，传统数据库索引处理的一维的字符、数字，对多维处理采用组合字段 1、基于二叉树的索引技术：二分索引树结构主要用于索引多维数据点；对复杂空间目标（线、面、体等）的索引却必须采用近似索引方法和空间映射技术 2、 基于B树的索引技术 ‹B树的变体如R树系列，外包矩形；对大型数据库具有出色表现；需要解决：减少区域重叠，提高搜索效率 3、基于哈希的网格技术