当前位置: 首页 > 教程 > 数据库管理系统 >

DBMS哈希

精华
小牛编辑
168浏览
2023-03-14

在庞大的数据库结构中,搜索所有索引值并达到所需数据的效率非常低。 哈希技术用于计算磁盘上数据记录的直接位置,而不使用索引结构。

在该技术中,数据存储在通过使用哈希函数生成其地址的数据块中。 存储这些记录的存储器位置称为数据桶或数据块。

在此,哈希函数可以选择任何列值来生成地址。 大多数情况下,哈希函数使用主键来生成数据块的地址。 哈希函数是任何复杂数学函数的简单数学函数。 甚至可以将主键本身视为数据块的地址。 这意味着每个行的地址将与存储在数据块中的主键相同。

上图显示了与主键值相同的数据块地址。 这个哈希函数也可以是一个简单的数学函数,如:indexmodcossin等。假设使用mod(5)哈希函数来确定数据块的地址。 在这种情况下,它在主键上应用mod(5)哈希函数,并分别生成3,3,1,42,并将记录存储在这些数据块地址中。

哈希的类型:

  • 静态哈希
  • 动态哈希

最后更新:

类似资料

  • 主要内容:如何搜索一个键,如何插入新记录动态哈希方法用于克服桶溢出等静态哈希问题。 在此方法中,随着记录的增加或减少,数据桶会增大或减小。 此方法也称为可扩展哈希方法。 该方法使哈希动态化,即,它允许插入或删除而不会导致性能不佳。 如何搜索一个键 首先,计算键的哈希地址。 检查目录中使用了多少位,这些位称为。 取哈希地址的最不重要的位。 这给出了目录的索引。 现在使用索引,转到目录并查找记录可能位于的存储区地址。 如何插入新记录 首先,

  • 主要内容:静态哈希的操作,1.打开散列,2.关闭哈希在静态哈希中,结果数据桶地址将始终相同。 这意味着如果使用散列函数生成地址,那么它将始终产生相同的桶地址。这里,桶地址不会有任何变化。 因此,在这种静态散列中,内存中数据桶的数量始终保持不变。 在这个例子中,在内存中有五个数据桶用于存储数据。 静态哈希的操作 搜索记录 - 当需要搜索记录时,相同的哈希函数检索存储数据桶的地址。 插入记录 - 当一个新记录插入表中时,将根据哈希键为新记录生成一个地址

  • 哈希(散列)文件组织在记录的某些字段上使用哈希函数的计算。哈希函数的输出确定要放置记录的磁盘块的位置。 当必须使用哈希键列接收记录时,则生成地址,并使用该地址检索整个记录。 以同样的方式,当必须插入新记录时,使用哈希键生成地址并直接插入记录。 在删除和更新的情况下应用相同的过程。 在这种方法中,没有必要搜索和排序整个文件。 因为在此方法中,每条记录将随机存储在内存中。

  • 主要内容:键类型:键 键在关系数据库中发挥的重要作用。 它用于唯一标识表中的记录或数据行。 它还用于建立和识别表之间的关系。 例如:在学生表中,ID用作键,因为它对每个学生都是唯一的。 在PERSON表中,,,SSN是键,因为它们对每个人都是唯一的。 键类型: 1. 主键(Primary key) 它是第一个用于唯一标识实体的一个且仅一个实例的键。 正如在表中看到的那样,实体可以包含多个键。 从这些列表中最合适的键

  • 主要内容:B+树的结构,在B+树中搜索记录,B+树插入,B+树删除B+树 是一个平衡的二叉搜索树,它遵循多级索引格式。 在B+树中,叶节点表示实际的数据指针,B+树确保所有叶节点保持在相同的高度。 在B+树中,叶节点使用链表链接,因此,B+树可以支持随机访问以及顺序访问。 B+树的结构 在B+树中,每个叶节点与根节点的距离相等。B+树的顺序为,其中对于每个树是固定的。 它包含内部节点和叶节点。 内部节点 B+树的内部节点可以包含除根节点之外的至少 n/2 个记录

  • 在DBMS中索引 - 索引用于通过最小化处理查询时所需的磁盘访问次数来优化数据库的性能。 索引是一种数据结构。它用于快速定位和访问数据库表中的数据。 索引结构 可以使用某些数据库列创建索引。 数据库的第一列是搜索键,它包含表的主键或候选键的副本。主键的值按排序顺序存储,以便可以轻松访问相应的数据。 数据库的第二列是数据引用。 它包含一组指针,用于保存磁盘块的地址,可以在其中找到特定键的值。 索引方

开发工具

希科系统(CxServer)