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数据库的结构数据库的结构一、数据库结构概述数据库DataBase，DB是指在计算机的存储设备上合理存放的相关联的有结构的数据集合。
一个数据库含有种成分，包括记录、字段）、索引、查询、过滤器、视图、存储过程等。
VisualBasic中使用的数据库是关系型数据库RelationalDatabase）。
一个数据库由一个或一组数据表组成。
每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上，即对应于一个物理文件。
不同的数据库，与物理文件对应的方式也不一样。
对于dBASEFoxPro和Paradox格式的数据库来说，一个数据表就是一个单独的数据库文件而对于MicrosoftAccessBtrieve格式的数据库来说，一个数据库文件可以含有多个数据表。
ataTable），简称表，由一组数据记录组成数据库中的数据是以表为单位进行组织的。
一个表是一组相关的按行排列的数据每个表中都含有相同类型的信息。
表实际上是一个二维表格例如，一个班所有学生的考试成绩可以存放在一个表中，表中的每一行对应一个学生，这一行包括学生的学号，姓名及各门课程的成绩。
表中的每一行称为一个记录它由若干个字段组成。
也称域。
表中的每一列称为一个字段。
每个字段都有相应的描述信息，如数据类型、数据宽度等。
为了提高访问数据库的效率可以对数据库使用索引。
当数据库较大时，查找指定的记录使用索引和不使用索引的效率有很大差别。
索引实际上是一种特殊类型的表，其中含有关键字段的值由用户定义和指向实际记录位置的指针这些值和指针按照特定的顺序也由用户定义存储，从而可以以较快的速度查找到所需要的数据记录。
一条SQLStructuredQueryLanguage，结构化查询语言命令，用来从一个或多个表中获取一组指定的记录，或者对某个表执行指定的操作。
当从数据库中读取数据时，往往希望读出的数据符合某些条件，并且能按某个字段排序。
使用SQL，可以使这一操作容易实现而且更加有效。
SQL是非过程化语言有人称为第四代语言，当用它查找指定的记录时，只需指出做什么，不必说明如何做。
数据库基本组织单位
数据库基本组织单位是指在数据库管理系统（DBMS）中用于存储和组织数据的基本单元。
以下是数据库中的三个基本组织单位：
1. 数据库：数据库是一组相关数据的集合，按照特定的数据模型进行组织和存储。
它是一个独立的数据存储单元，可以包含多张表和其他数据库对象。
2. 表：表是数据库中的一个基本组织单位，它是由行和列组成的二维结构。
每一列代表一个数据字段，每一行代表一个记录。
表用于存储和组织特定类型的数据。
它具有定义的结构，包括表名、列名和数据类型等。
3. 记录：记录是表中的一行，它包含了一组相关数据，用于描述一个实体或对象。
每条记录由若干个字段组成，代表不同的属性或特征。
记录是数据库中最小的数据单位。
除了这三个基本组织单位，数据库还可以包含其他对象，如视图、索引、存储过程和触发器等，用于提供更高级的数据组织和管理功能。
这些基本组织单位的结构和关系可以利用数据库管理系统中的SQL（Structured Query Language）进行定义、查询和操作。
通过合理地组织和管理这些组织单位，可以有效地存储、检索和处理数据。
数据库存储结构1数据库存储结构在计算机科学中，数据库存储结构是指用来存储信息的数据结构，它可以帮助用户访问和更新记录。
数据库存储结构可以是关系数据库，文档数据库，键值存储，图形数据库等。
数据库存储结构有助于用户更有效地存储，访问和管理数据。
它可以用来存储各种类型的数据，如文本，数字，图像，声音，视频等。
它支持用户的数据索引，查询和搜索操作，使其能够查找所需的信息。
2关系数据库关系数据库（RDBMS）是最常用的数据库存储结构，它基于关系模型，用于存储关联数据。
它使用表来存储记录，通过建立各自间的引用来表示实际数据中的关系，以实现快速识别和索引。
主要用于组织实体，属性和关系，实现更新，查询和索引功能。
它已经成为Web应用程序，大型企业应用程序和交互操作系统的最佳存储方法。
3文档数据库文档数据库（DDBMS）是专门用于存储文档，图像，声音，视频等内容的数据库存储结构。
它支持像文档，图像，数字音频和多媒体文件的存储，查询和修改，并允许它们被视为结构化的数据。
它可以显示以文本，声音，图像或视频文件形式展示的内容，因此具有良好的可视性，可以很容易地从网络上访问这些文档。
4键值存储键值存储是另一种数据库存储结构，它用于将特定的键值关联起来。
它只允许键和值之间的键值对，不允许键和值之间的条件关系。
它是用来快速存取和访问数据，例如缓存，会话管理，内容存储等。
由于没有表和关系概念，键值存储更容易使用，比关系型数据库更容易维护。
总之，数据库存储结构是有助于用户和开发人员存储，访问和管理数据的重要工具。
它提供了多种数据库存储结构，例如关系数据库，文档数据库，键值存储和图形数据库。
它们都可以帮助用户实现简单，可靠，高效的数据存储管理。
数据库数据的存储结构
数据库数据的存储结构主要有以下几种：
1. 表格存储结构：是一种基于行和列的存储结构，每个表格由
若干个行和列组成，每个行代表一条记录，每个记录包含若干个字段，每个字段代表一个数据项。
2. 堆积存储结构：是一种适用于大规模数据存储的存储结构，
所有数据按照插入顺序依次存放在一个堆积中，并用指针将它们连接
起来。
这种存储结构的操作效率较低，但占用空间少。
3. 平衡树存储结构：是一种基于树结构的存储结构，数中每个
节点代表一条记录，每个节点有若干个子节点，子节点代表比该节点
的键值小或大的记录，平衡树通过动态平衡调整提高了数据检索效率。
4. 散列表存储结构：是一种基于散列算法的存储结构，每个记
录的存储位置由一个散列函数计算得出，因此该存储结构的查找效率
很高，但空间利用率逊于平衡树和表格存储结构。
5. 文件系统存储结构：是一种基于文件系统的存储结构，将数
据库存储在独立的文件中，并提供相应的操作接口，可以读写整个文
件或一部分，因此应用较为广泛。
数据库结构详细描述数据库是一个有组织的数据集合，它采用特定的结构来存储和管理数据。
数据库结构是指数据库中存储数据的方式和组织方式。
本文将详细描述数据库结构的各个组成部分，包括表、字段、索引和关系等。
一、表结构表是数据库中最基本的组成单元，用于存储数据。
表由行和列组成，行表示记录，列表示字段。
每个字段存储特定类型的数据，如文本、数值、日期等。
表结构包括表名、字段名、字段类型、字段长度、主键等信息。
例如，一个学生表的结构可以描述如下：表名：student字段名：id、name、age、gender字段类型：整数型、字符串型、整数型、字符串型字段长度：4字节、50字节、4字节、10字节主键：id字段二、字段约束字段约束用于限制字段的取值范围和规则。
常见的字段约束有主键、唯一约束、非空约束、默认值约束和外键约束等。
1. 主键约束：主键是用于唯一标识表中每条记录的字段。
主键约束保证了主键字段的唯一性和非空性。
2. 唯一约束：唯一约束保证了字段的取值在表中是唯一的。
3. 非空约束：非空约束要求字段的值不能为空。
4. 默认值约束：默认值约束指定了字段在没有显式赋值时的默认值。
5. 外键约束：外键约束用于建立表与表之间的关系。
外键字段引用了另一个表的主键字段，确保了数据的完整性和一致性。
三、索引结构索引是数据库中用于提高查询性能的数据结构。
索引可以理解为目录，它存储着某个特定字段的值和对应的数据位置。
常见的索引结构有B树索引、哈希索引和全文索引等。
1. B树索引：B树索引是最常用的索引结构，它通过B树的形式来组织索引数据，支持高效的范围查询和排序。
2. 哈希索引：哈希索引通过哈希函数将字段值映射为哈希码，然后将哈希码和数据位置存储在索引中，适用于等值查询。
3. 全文索引：全文索引用于对文本数据进行全文搜索，支持关键词的模糊匹配和语义搜索。
四、关系结构关系结构用于描述表与表之间的关系，包括一对一关系、一对多关系和多对多关系。
数据库的存储结构介绍数据库是现代计算机系统中重要的组成部分，它被广泛用于数据存储和管理。
数据作为计算机系统中最重要的资源之一，如何高效地存储、查找、访问和管理数据，是数据库设计和管理的核心问题。
数据库的存储结构是数据库系统实现高效存取和管理数据库的重要组成部分，本文将对数据库的存储结构进行介绍。
一、什么是数据库存储结构数据库存储结构是指在计算机存储设备上，将数据库的数据、索引等信息进行组织和存储的方式或格式。
存储结构是数据库系统中的重要部分，它直接影响着数据库的性能和存储空间利用率。
数据库的存储结构包括：数据文件、索引文件、临时文件、日志文件等。
其中，数据文件用于存储实际的数据；索引文件用于维护数据的逻辑顺序，加快数据的查找和访问；临时文件用于存储不需要长期保存的数据；日志文件用于记录数据库的操作过程，保证数据库的安全性和完整性。
二、数据库的存储结构类型1. 堆文件结构堆文件是最简单的存储结构，数据记录在文件中是无序的。
这种结构适用于插入、删除和回滚操作频繁的情况。
但是，在大规模数据存储时，这种结构的性能并不是最优的。
2. 顺序文件结构顺序文件是一种按照数据主键值排列的结构。
在这种结构下，数据的读取和查询效率较高，但是插入和删除操作较为困难。
因此，适用于静态或少量更新的数据集合。
3. 索引文件结构索引文件是通过某些键值（如主键）来记录数据的位置。
数据在文件中的组织方式与顺序文件相似，但是由于通过索引直接访问数据，因此插入、删除和查询操作都具有较高的效率。
4. 散列文件结构散列文件是基于数据的主键值将数据散布到不同的存储块中，插入、删除和查询操作都具有较高的效率。
但是，数据散布在不同的存储块中，因此数据的读取效率较低。
5. B树和B+树结构B树和B+树是常用的数据库索引结构。
B树具有平衡的查找效率和较高的插入、删除效率，但是在通过索引进行数据的遍历和范围查询时效率较低。
而B+树相对于B树，在范围查询和遍历时的效率更高，在大规模数据存储和查询中被广泛采用。
什么是数据库物理结构和存储方式的描述
数据库物理结构和存储方式的描述：
一、数据库物理结构：
1、数据文件：用来存放数据的文件，是数据库的核心部分；
2、索引：用来加快检索和排序的结构，以某个或者多个特定的数据列为关键字；
3、字典表：数据库的描述，存放表定义信息、索引定义信息、登录用户信息等；
4、日志文件：用来记录数据库发生的事件，比如创建新表、修改表结构等；
5、控制文件：控制数据库恢复操作，存放当前数据库的状态信息。
二、数据库存储方式：
1、%行存储方式：存储一行记录在一个块内，每一行包括一个字段；
2、集体存储方式：根据所查找的数据类型，将数据按照索引键组织存储；
3、哈希存储方式：将数据以哈希方式存放，用一个固定大小的独立块存储；
4、树存储方式：采用树形结构存储，将相关的数据组织为一个树的枝叶；
5、网络存储方式：采用基于记录指针网络模型，把可能关联的数据都归类到一个网络中。
数据库逻辑存储结构数据库逻辑存储结构是指数据库系统中用于组织和存储数据的一种结构，它是数据库管理系统的核心组成部分。
数据库逻辑存储结构的设计和实现对于数据库系统的性能、可靠性和可扩展性具有重要影响。
一、概述数据库逻辑存储结构是指数据库中数据的组织方式和存储结构，它包括了表、视图、索引等逻辑对象以及这些对象在物理存储介质上的存储方式。
逻辑存储结构是数据库系统的核心组件，它决定了数据库系统的性能、可靠性和可扩展性。
二、数据库表数据库表是数据库中最基本的数据组织和存储方式，它由若干行和列组成。
行代表表中的记录，列代表表中的字段。
表的设计需要考虑数据的完整性、一致性和可扩展性。
常用的表设计方法有关系模型、层次模型和网络模型。
三、数据库视图数据库视图是一个虚拟表，它是由一个或多个基本表的子集和计算字段组成。
视图可以简化数据库的操作，提高查询效率。
视图的设计需要考虑数据的安全性和易用性。
四、数据库索引数据库索引是一种数据结构，它可以提高数据库的查询效率。
索引可以加快数据的检索速度，但同时也会增加数据的更新、插入和删除的开销。
索引的设计需要根据具体的查询需求和数据分布进行优化。
五、数据库存储结构数据库存储结构是指数据库中数据在物理介质上的存储方式。
常见的存储结构有堆文件、顺序文件和索引文件等。
存储结构的设计需要考虑数据的访问模式、存储空间的利用率和存储效率。
六、数据访问方法数据访问方法是指数据库系统中数据的读取和写入方式。
常见的数据访问方法有顺序访问、随机访问和索引访问等。
数据访问方法的选择需要根据具体的查询需求和数据分布进行优化。
七、数据库优化数据库优化是指对数据库逻辑存储结构和访问方法进行调整，以提高数据库系统的性能和可靠性。
数据库优化的方法有物理设计优化、查询优化和索引优化等。
数据库优化需要综合考虑各种因素，包括硬件设备、数据库结构和应用程序等。
八、数据库备份和恢复数据库备份和恢复是数据库管理的重要任务之一。
数据库的存储结构（文件、记录的组织和索引技术）by 沈燕然0124141利用课余时间自学了第6章《数据库存储结构》，对于数据库不同层次的存储结构，文件记录组织和索引技术有了一定的了解，在这篇札记中将会结合一些具体应用中涉及到的数据存储和索引知识，以及通过与过去学习过的一些数据结构比较来记录自己学习的心得体会。
这些实例涉及不同的数据库系统，如Oracle, DB2和Mysql等等，它们之间会有一些差异。
不过本文旨在探讨数据存储方面的问题，因而兼容并包地将其一并收入，凡是可能需要说明之处都会加上相应的注解。
：）1、数据库（DBS）由什么组成？——逻辑、物理和性能特征1、什么是数据库系统（DBS）——DBS用文件系统实现在关系模型中，我们把DBS看成关系的汇集。
DBS存在的目的就是为了使用户能够简单、方便、容易地存取数据库中的数据。
因此在用户的眼中，数据库也就是以某种方式相关的表的集合。
用户并不需要去关心表之间关系，更不需要了解这些表是怎样存储的。
但是我们现在从DBA(数据库管理员)的角度来看，情况就比那稍稍复杂一点。
实际的数据库包含许多下面列出的物理和逻辑对象：∙表、视图、索引和模式(确定数据如何组织)∙锁、触发器、存储过程和包(引用数据库的物理实现)∙缓冲池、日志文件和表空间(仅处理如何管理数据库性能)2、什么是表空间？——表空间相当于文件系统中的文件夹。
表空间被用作数据库和包含实际表数据的容器对象之间的一层，表空间可以包含多个不同的表。
用户处理的实际数据位于表中，他们并不知道数据的物理表示，这种情况有时被称为数据的物理无关性。
上图描述了一个ORACLE数据库大致的表空间组织，USER中存放主要的数据表,TEMP存放临时数据表,INDX存放索引,TOOLS存放回退段(RBS).表空间在DB2数据库系统中是比较典型的说法，在Mysql等系统中也直接使用文件系统中文件夹的概念。
新建一个表的时候可以指定它所在的表空间，至于用文件具体存储数据时如何存储这可能就是各个数据库系统的商业机密了，至少DB2是这样。
另外值得关注的一点是不同于oracles对表空间的严格要求，Mysql的数据库形式相对比较简单，以文件夹的形式存放在安装目录的/data/下面，该数据库的每一个表对应两个文件，一个存放表中数据，另一个存放元数据信息，也就是建表时指明的列属性等等信息。
3、文件中的记录在物理上如何实现？——文件组织形式在外存中，DB以文件形式组织，而文件由记录组成。
文件结构由OS的文件系统提供和管理。
文件组织有两种方式——定长记录格式和变长记录格式。
那种格式更好？定长记录格式——优点是插入操作较简单。
缺点是对记录长度有硬性要求，而且有的记录可能横跨多个快，降低读写效率。
变长记录格式——优点是记录长度自由方便缺点是记录长度差异导致删除后产生大量“碎片”，记录很难伸长，尤其“被拴记录”移动代价相当大。
中庸之道——预留空间和指针方式记录长度大多相近——采用预留空间方法，取最大记录长为统一标准，在短记录多于空间处填特定空值或记录尾标志符。
记录长度相差很大——采用指针形式（每纪录后的指针字段把相同属性值记录链接起来）。
文件中使用两种块——固定块（存放每条链中第一条记录）和溢出块（存放其余纪录）。
3、记录在文件中怎样组织？记录可以放在文件的任何位置上，一般按输入顺序放置。
记录的存储顺序与关键码没有直接的联系。
删除操作只加删除标志，新插入记录总在文件尾。
如图所示，在这种组织中记录按查找键值升序或降序的顺序存储。
据记录的某个属性值通过散列函数求得得知作为记录的存储地址（即“块号”）。
这个技术通常与索引技术连用。
什么是散列表中的冲突？（也称桶溢出）一个重要的考虑因素是采用散列表组织是有可能会发生冲突。
（1）概念两个不同的关键字，由于散列函数值相同，因而被映射到同一表位置上。
该现象称为冲突(Collision)或碰撞。
发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(Synonym)。
【例】上图中的k2≠k5，但h(k2)=h(k5)，故k2和K5所在的结点的存储地址相同。
（2）安全避免冲突的条件①其一是|U|≤m②其二是选择合适的散列函数。
这只适用于|U|较小，且关键字均事先已知的情况，此时经过精心设计散列函数h有可能完全避免冲突。
（3）冲突不可能完全避免通常情况下，h是一个压缩映像。
虽然|K|≤m，但|U|>m，故无论怎样设计h，也不可能完全避免冲突。
因此，只能在设计h时尽可能使冲突最少。
同时还需要确定解决冲突的方法，使发生冲突的同义词能够存储到表中。
（4）影响冲突的因素冲突的频繁程度除了与h相关外，还与表的填满程度相关。
设m和n分别表示表长和表中填人的结点数，则将α=n/m定义为散列表的装填因子(Load Factor)。
α越大，表越满，冲突的机会也越大。
通常取α≤1。
主要特点——一个文件存储多个关系的记录。
不同关系有联系的记录存储在同一块内可以提高查找速度和I/O速度。
由这种组织的特性可以看出，它适用于大容量数据库中，可以用来提高查询效率。
聚类文件管理由DBS实现，而前三种组织中文件的管理由OS来实现。
4、索引技术为什么要索引？实例分析1：Mysql 索引分析假设我们创建了一个名为people的表：然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。
可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。
如果我们创建了name列的索引，MySQL 将在索引中排序name列：对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。
因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。
在这个过程中，MySQL 只需处理一个行就可以返回结果。
如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。
——由此可见，索引可以大大提高DBS处理数据的速度！有序索引（ordered indices）：根据记录中牟中排序顺序建立的索引。
散列索引（hash indices）：根据记录中某个属性值，通过散列函数得到的函数，作为存储空间的桶号。
实例分析2：ORACLE数据库性能优化方案Row-resequencing（行的重新排序）就象我们上面提到的，有经验的Oracle DBA都知道I/O是响应时间的最大组成部分。
其中磁盘I/O特别厉害，因为当Oracle由磁盘上的一个数据文件得到一个数据块时，读的进程就必须等待物理I/O操作完成。
磁盘操作要比数据缓冲慢10,000倍。
因此，如果可以令I/O最小化，或者减少由于磁盘上的文件竞争而带来的瓶颈，就可以大大地改善Oracle数据库的性能。
如果系统响应很慢，通过减少磁盘I/O就可以有一个很快的改善。
如果在一个事务中通过按一定的范围搜索primary-key索引来访问表，那么重新以CTAS的方法组织表将是你减少I/O的首要策略。
通过在物理上将行排序为和primary-key索引一样的顺序，就可以加快获得数据的速度。
就象磁盘的负载平衡一样，行的重新排序也是很简单的，而且也很快。
通过与其它的DBA管理技巧一起使用，就可以在高I/O的系统中大大地减少响应的时间。
在高容量的在线事务处理环境中（online transaction processing，OLTP），数据是由一个primary 索引得到的，重新排序表格的行就可以令连续块的顺序和它们的primary索引一样，这样就可以在索引驱动的表格查询中，减少物理I/O并且改善响应时间。
这个技巧仅在应用选择多行的时候有用，或者在使用索引范围搜索和应用发出多个查询来得到连续的key时有效。
对于随机的唯一primary-key（主键）的访问将不会由行重新排序中得到好处。
让我们看一下它是如何工作的。
考虑以下的一个SQL的查询，它使用一个索引来得到100行：Select salaryfrom employeewhere last name like ‘B%’这个查询将会使用last_name_index，搜索其中的每一行来得到目标行。
这个查询将会至少使用100次物理磁盘的读取，因为employee的行存放在不同的数据块中。
不过，如果表中的行已经重新排序为和last_name_index的一样，同样的查询又会怎样处理呢？我们可以看到这个查询只需要三次的磁盘I/O就读完全部100个员工的资料（一次用作索引的读取，两次用作数据块的读取），减少了97次的块读取。
重新排序带来的性能改善的程度在于在你开始的时候行的乱序性如何，以及你需要由序列中访问多少行。
至于一个表中的行与索引的排序键的匹配程度，可以查看数据字典中的dba_indexes和dba_tables视图得到。
在dba_indexes的视图中，查看clustering_factor列。
如果clustering_factor的值和表中的块数目大致一样，那么你的表和索引的顺序是一样的。
不过，如果clustering_factor 的值接近表中的行数目，那就表明表格中的行和索引的顺序是不一样的。
行重新排序的作用是不可以小看的。
在需要进行大范围的索引搜索的大表中，行重新排序可以令查询的性能提高三倍。
有序索引的分类：索引文件由两个成份组成。
索引和主文件。
对主文件可以建立几套不同的索引。
如果索引的查找键值顺序与主文件一致，则称这种索引为主索引（聚类索引），如果不一致，则称这种索引为辅助索引（非聚类索引）。
主索引的实现快捷但昂贵——稠密索引（dense index）我们可以看到每一个查找键值（在图中即为学生姓名）都建立了一个索引记录，包括查找键值和指向该值的记录链表中第一个记录指针。
之所以昂贵是因为需要维护所有指针，但也正是因为指针多才使得查找方便而快捷。
节约但低效——稀疏索引（sparse index）若干查找键值（姓名）才建立一个索引记录。
减少指针使空间耗费降低，但同时也降低了查找效率。
有没有折衷的方案？当然我们也可以把两种方法综合起来，对数据建立dense index之后，在多少有些庞大的index之上再建立一个sparse index，从而使得查询的速度得到提高。
其实这已经透露出了某种多极索引的信息了，接下来就要设计者一方面的内容。
如果数据量很大怎么办？在01级同学中查找未勒同学的选课纪录尚且容易，因为仅01级的学生选课记录数不大，如果是在复旦大学所有学生的学科记录中搜索未勒同学的选课记录呢？我们可以里料想到，随着数据量的急剧膨胀，无论是顺序查找还是索引查找，数据库的性能都会恶化。
