多维索引PPT优化方案

在Oracle数据库中，优化索引存储是关键操作之一。默认情况下，索引与表存储在同一表空间，这有利于数据库维护操作并提高可用性。而将索引与表存储在不同的表空间则能显著提升系统的存取性能，减少硬盘I/O冲突。需要注意的是，表与索引的可用状态可能会出现不一致情况，例如一个处于联机状态，另一个处于脱机状态。

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

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

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

索引策略a.唯一索引优先级高于非唯一索引。在一个表中如果存在多个索引，其中包括一个唯一索引和其他非唯一索引时，Oracle将优先选择唯一索引，而忽略非唯一索引。例如：SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMPNO = 2326 AND DEPTNO = 20；这里，只有EMPNO上的唯一索引会被使用，DEPTNO上的非唯一索引将被忽略。

索引的设计原则，说白了就是让数据库“少走弯路”。在WHERE里常用的字段，优先加索引，能让查询速度嗖嗖的。组合索引别乱排，越能过滤的字段越靠前。你要是发现查出来的数据老是大半张表，那就别纠结索引了，全表扫还更快点儿。

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2

索引效率问题：通常适用于数据量大且数据重复率低的情况。数据的唯一性对索引执行效率有显著影响。当多个索引具有相同级别时，可强制ORACLE优化器选用其中一个索引。如果三个列都有非唯一索引，优化器通常会同时使用这些索引，并在结果集上执行排序和合并。

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