索引原理

在SQL中创建反转索引SQL> create unique index i1_t1 ON t1(c1) 2 REVERSE pctfree 30 3 storage(initial 200k next 200k 4 pctincrease 0 maxextents 50) 5 tablespace indx; SQL> create unique index i2_t1 ON t1(c2); SQL> alter index i2_t1 REBUILD REVERSE; 这些索引操作是在Oracle数据库中基本的反转索引创建原理示例。

资源下载内容仅供参考，不进行实际生产或复制，如有侵权，请及时联系。内容包括：一、索引的定义及其重要性；二、索引存储模型的详细推演；三、B+树在索引实现中的具体应用；四、有效利用索引的基本原则；五、创建和管理索引的实际操作。

oracle索引基本工作原理是通过快速扫描索引块来访问数据，与全索引扫描相似但不排序数据。这种方法支持多块读和并行读，提高数据吞吐量。

详细探讨Oracle索引的实现方式，帮助读者深入了解其原理及应用。其他数据库的索引实现方法大同小异，适用于各种数据管理系统。

MySQL的聚集索引(InnoDB引擎)实现了两种B+Tree索引：一种是非主键索引，将列值作为Key，主键位置作为Value；另一种是主键索引，每个叶子节点都有双向指针指向前驱和后继节点。聚集索引不仅包含主键，还包含所有数据，因此是数据的物理排序。即使用户未指定主键，InnoDB也会隐含生成一个主键，但性能相较于序列主键会略有下降。详细参考：《MySQL索引与存储方式对性能的影响》《数据库算法与数据结构系列——B树相关》

在深入探讨MySQL Innodb索引之前，我们先了解几种基本的树形数据结构，包括二叉搜索树、B+树以及B树。 搜索二叉树是一种特殊的二叉树，每个节点至多有两个子节点。左子树上的所有节点值小于其父节点的值，右子树上的所有节点值大于其父节点的值。这种结构有助于快速查找、插入和删除元素，但随着数据量的增长，树的高度会迅速增加，导致查询性能下降，因此不太适合大规模数据存储。 B树是一种自平衡的多路搜索树，适用于文件系统和数据库等大型数据存储场景。B树的特点在于每个节点可以拥有多个子节点，而非仅限于两个。B树的关键性质之一是每个非根节点所含关键字的数量j满足：┌m/2┐ - 1 ≤ j ≤ m - 1，其中m是树的阶数。B树中的每个节点最多有m个子节点。数据不仅存储在叶子节点中，也存储在非叶子节点中。这种结构使得数据能够按照关键字进行有序存储，但由于数据存在于非叶子节点中，顺序遍历较为复杂。 B+树也是一种自平衡的多路搜索树，主要用于数据库系统中，相比于B树，B+树做了如下改进： 非叶子节点不存储数据，只存储指向叶子节点的索引项。所有叶子节点都位于同一层，通过双向链表相连，便于顺序访问。每个节点可以拥有的关键字数量j满足：┌m/2┐ - 1 ≤ j ≤ m。子树的个数最多可以与关键字一样多，非叶节点存储的是子树里最小的关键字。这些特点使得B+树非常适合用于索引构建，特别是在需要频繁顺序访问数据的情况下表现优秀。 B树是一种特殊的B树，具有以下特性： 节点所含关键字的数量j满足：┌m2/3┐ - 1 ≤ j ≤ m。非叶子节点间添加了横向指针，类似于B+树。当一个节点满时，如果它的下一个兄弟节点未满，则将一部分数据移动到兄弟节点中，再在原节点插入关键字，最后修改父节点中兄弟节点的关键字；如果兄弟节点也满了，则在原节点与兄弟节点之间增加新节点，并各复制1/3的数据到新节点，最后在父节点增加新节点的指针。 B*树的设计目标是为了减少分裂次数，提高空间利用率。 索引原理与存储

数据库索引是用于加速数据检索的重要数据结构，类似于书籍的目录，能显著提高查询效率。主要包括主键索引、唯一索引、非聚集索引和聚集索引等类型。本实验要求创建唯一索引sno_index，并按升序创建非聚集索引ss_index，以提高数据检索效率。通过预执行计划分析不同查询条件对索引使用的影响。此外，还涉及数据库安全管理，包括登录创建和权限设置。

第一章 引言 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎发展历程 第三节 知名搜索引擎概览 上篇：WEB 搜索引擎基础原理与技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理与体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB 信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议 二、一个小型搜索引擎系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类 二、与服务器建立连接 三、发送请求和接收数据 四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 一、多线程并发工作 二、控制对一个站点并发搜集线程的数目 第四节 如何避免网页的重复搜集 一、记录未访问、已访问 URL 和网页内容摘要信息 二、域名与 IP 的对应问题 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型 第七节 本章小结 第四章 对搜集信息的预处理 第一节 信息预处理的系统结构 第二节 索引网页库 第三节 中文自动分词 第四节 分析网页和建立倒排文件 第五节 本章小结 第五章 信息查询服务 第一节 查询服务的系统结构 第二节 检索的定义 第三节 查询服务的实现 一、结果集合的形成 二、查询结果显示 第四节 本章小结 中篇：对质量和性能的追求 第六章 可扩展搜集子系统 第一节 天网系统概述和集中式搜集系统结构 一、天网系统结构 二、集中式搜集系统 第二节 利用并行处理技术高效搜集网页的一种方案 一、节点间 URL 的划分策略 二、关于性能的讨论 三、性能测试和评价 四、系统的动态可配置性设计 第三节 本章小结 第七章 网页净化与消重 第一节 网页净化与元数据提取 一、引言 二、DocView 模型 三、网页的表示 四、提取 DocView 模型要素的方法

掌握索引的创建、删除及应用；学习单表查询、连接查询、嵌套查询和集合查询；掌握插入、更新和删除数据的高级语法。

在网络下载中，数据库使用索引相比不使用索引，能显著提升查询速度。索引通过优化数据检索过程，加快了信息检索的效率。