数据库存储、索引与性能优化全解析

### 数据库存储、索引与性能优化全解析 #### 1. 不同索引结构的操作成本分析 在数据库操作中，不同的索引结构对于各种操作的成本有着显著的影响。下面我们将详细分析未聚类树索引和未聚类哈希索引的相关操作成本。 ##### 1.1 未聚类树索引操作成本 - **检索多条符合条件记录**：当有多个记录符合条件时（如“查找所有 18 岁的员工”），这些记录不一定相邻。检索所有此类记录的成本是定位第一个符合条件的数据项的成本（DlogF 0.15B + Clog26.7R）加上每个符合条件记录的一次 I/O。 - **范围选择搜索**：假设范围选择与复合键匹配，首先按照等值搜索的方式定位满足选择条件的第一条记录。随后，通过索引叶级的前后链接顺序检索数据项，直到找到不满足范围选择的数据项。对于每个符合条件的数据项，需要一次 I/O 来获取相应的员工记录。当满足范围选择的记录数量增加时，成本会迅速变得高昂。一般来说，如果 10%的数据记录满足选择条件，那么检索所有员工记录、对其进行排序，然后保留满足选择条件的记录会更高效。 - **插入操作**：首先要将记录插入员工堆文件，成本为 2D + C。此外，还需要将相应的数据项插入索引。找到正确的叶页成本为 DlogF0.15B + Clog26.7R，添加新数据项后写出该页还需成本 D。 - **删除操作**：需要在员工文件中定位数据记录，并在索引中定位数据项，此搜索步骤成本为 DlogF 0.15B + Clog26.7R + D。然后，需要写出索引和数据文件中修改后的页面，成本为 2D。 ##### 1.2 未聚类哈希索引操作成本 - **扫描操作**：与未聚类树索引一样，所有数据项可以以较低成本（0.125B(D + 8RC) 次 I/O）检索。然而，对于每个数据项，还需要额外的一次 I/O 来获取相应的数据记录，此步骤成本为 BR(D + C)。这成本过高，而且结果是无序的，因此很少有人会扫描哈希索引。 - **等值选择搜索**：对于匹配的选择（即复合搜索键“age, sal”中的每个字段都指定了等值条件），该操作得到了高效支持。识别包含符合条件的数据项的页面成本为 H。假设该桶仅由一个页面组成（即没有溢出页面），检索该页面成本为 D。如果假设在扫描页面上一半的记录后找到数据项，扫描页面的成本为 0.5(8R)C = 4RC。最后，还需要从员工文件中获取数据记录，这又是一次 D。因此，总成本为 H + 2D + 4RC，甚至低于树索引的成本。 - **范围选择搜索**：哈希结构在此情况下没有帮助，必须以 B(D + RC) 的成本扫描整个员工记录堆文件。 - **插入操作**：首先要将记录插入员工堆文件，成本为 2D + C。此外，还需要定位索引中的适当页面，插入新数据项并修改该页面，然后写回，额外成本为 H + 2D + C。 - **删除操作**：需要在员工文件中定位数据记录，并在索引中定位数据项，此搜索步骤成本为 H + 2D + 4RC。然后，需要写出索引和数据文件中修改后的页面，成本为 2D。 #### 2. 不同文件组织的 I/O 成本比较 不同的文件组织方式在存储效率、扫描速度、搜索速度、插入和删除操作等方面各有优劣。以下是各种文件组织方式的 I/O 成本比较表格： | 文件类型 | 扫描 | 等值搜索 | 范围搜索 | 插入 | 删除 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 堆文件 | BD | 0.5BD | BD | 2D | 搜索 + D | | 排序文件 | BD | Dlog2B | Dlog2B + #匹配页面 | 搜索 + BD | 搜索 + BD | | 聚类文件 | 1.5BD | DlogF 1.5B | DlogF 1.5B + #匹配页面 | 搜索 + D | 搜索 + D | | 未聚类树索引 | BD(R + 0.15) | D(1 + logF 0.15B) | D(logF 0.15B + #匹配记录) | D(3 + logF 0.15B) | 搜索 + 2D | | 未聚类哈希索引 | BD(R + 0.125) | H + 2D + 4RC | BD | 4D | 搜索 + 2D | 从表格中可以看出： - **堆文件**：具有良好的存储效率，支持快速扫描和记录插入，但搜索和删除操作较慢。 - **排序文件**：也具有良好的存储效率，但记录的插入和删除操作较慢，搜索速度比堆文件快。在实际的数据库管理系统中，文件几乎不会完全保持排序状态。 - **聚类文件**：具备排序文件的所有优点，并且能高效支持插入和删除操作。虽然相对于排序文件有一定的空间开销，但这种权衡是值得的。搜索速度比排序文件更快，不过在顺序检索大量记录时，由于块 I/O 效率的原因，排序文件可能会更快。 - **未聚类树和哈希索引**：提供快速的搜索、插入和删除操作，但扫描和有大量匹配的范围搜索速度较慢。哈希索引在等值搜索上稍快，但不支持范围搜索。 综上所述，没有一种文件组织方式在所有情况下都是绝对优越的。 #### 3. 工作负载对索引选择的影响 在数据库系统中，选择合适的索引对系统性能有着巨大的影响，而这一选择必须结合预期的工作负载，即典型的查询和更新操作组合来进行。 ##### 3.1 不同索引技术对选择条件的支持 - **哈希索引**：基于哈希的索引技术仅针对等值选择进行了优化，在范围选择上表现不佳，通常比扫描整个记录文件还要差。 - **树索引**：基于树的索引技术能高效支持等值和范围选择条件，这也解释了它们被广泛使用的原因。 ##### 3.2 树索引相对于排序文件的优势 树索引（如 B+ 树）在处理数据项的插入和删除操作时更加高效。在通过搜索键值搜索记录时，找到正确的叶页比在排序文件中进行二分查找要快得多。不过，排序文件的页面可以按物理顺序在磁盘上分配，这使得顺序检索多个页面的速度更快，但排序文件的插入和删除操作成本极高。Indexed Sequential Access Method (ISAM) 作为 B+ 树的一种变体，兼具叶页顺序分配和快速搜索的优点，虽然在插入和删除操作上不如 B+ 树，但比排序文件要好得多。 以下是不同索引技术优势对比的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[选择条件类型] --> B{等值选择} A --> C{范围选择} B --> D[哈希索引高效] B --> E[树索引高效] C --> F[树索引高效] C --> G[哈希索引低效] H[操作类型] --> I{插入删除} H --> J{搜索记录} I --> K[树索引优势大] I --> L[排序文件劣势大] J --> M[树索引速度快] J --> N[排序文件二分查找慢] ``` #### 4. 聚类索引组织分析 聚类索引实际上是底层数据记录的一种文件组织方式。由于数据记录可能很大，应避免复制，因此对于给定的记录集合，最多只能有一个聚类索引。而在一个数据文件上可以构建多个未聚类索引。 ##### 4.1 聚类索引的维护成本 聚类索引虽然比完全排序的文件维护成本低，但仍然较高。当新记录要插入已满的叶页时，需要分配新的叶页，并将一