几何信息的多维索引表达

冒号运算符创建集合，其中包含两边的成员。集合的维数由各个元组的维数表示。元组的顺序很重要。集合中的元组必须具有相同的维顺序。

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name=’Perryridge’和balance=1000的记录，然后通过属于交集中的位来查找所有目标记录。 使用指针相交的策略 此策略根据两个索引分别找出满足branch-name=’Perryridge’和balance=1000的记录指针，然后在内存中求这两组指针的交集。最后，通过属于交集中的指针找出所有目标记录。 结论 多维索引在处理复杂查询时可以显着提高性能。中讨论的策略提供了一种高效的方法来查找符合多个条件的记录。选择最合适的策略取决于特定查询的特征和数据库系统的具体实现。

详细探讨了数据挖掘中的多维表达式（MDX），从基础概念出发，并与SQL语言进行了对比，介绍了其高级应用。

若索引列包含函数表达式，WHERE子句中使用该列计算将导致优化器无法使用索引，转而执行全表扫描。低效示例：SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;高效示例：SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

介绍了一种高效的计算多维数组线性索引的方法，该方法利用MEX技术实现了C语言代码与MATLAB的接口调用，相较于MATLAB内置的sub2ind函数，该方法在处理大规模数据时展现出显著的性能优势。经测试，该方法的计算速度相较于sub2ind函数提升显著，尤其在处理高维数组时优势更为明显。该方法的实现代码简洁易懂，方便用户根据实际需求进行修改和扩展。

在这个示例问题中，我们要考虑一个包含100万个记录点的关系(x,y)，这些点随机分布在(0,0)到(1000, 1000)的矩形区域内。设定条件：每个块能够存储100个记录点的数据，B-树的一个叶结点大约含有200个键值－指针对应的记录。查询范围为450 ≤ x, y ≤ 550，已知x值和y值各自落在[450, 550]范围内的记录点数约为10万个，而x和y同时落在此范围内的记录点数约为1万个。估算过程： 块大小与B-树特性：每个块存储100个记录点，查询范围为1万个点。假设这些点分布均匀，需要读取的块数为 1万个 / 100 = 100 个块。 索引开销：由于B-树叶结点每个包含200个键值－指针，估算找到相关叶结点需要查找的I/O次数为 log200(100万个)，约为 4 次。 总I/O估算：总的I/O次数估算为 查找4次（索引I/O） + 100次（读取块I/O），合计约为104次I/O。

通过数据字典视图获取索引相关信息：- USER_INDEXES：用户创建的索引- USER_IND_PARTITIONS：用户创建的分区索引- USER_IND_COLUMNS：索引相关的表列

详细信息将显示Oracle索引的外观及相关数据。