数据库系统存储、访问与查询技术解析
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发布时间: 2025-08-30 01:03:34 阅读量: 13 订阅数: 15 AIGC 
SQL与NoSQL数据库精要
### 数据库系统存储、访问与查询技术解析
#### 1. 计算机网络动态变化与一致性哈希
在计算机网络中，每次网络发生变化时，都需要为大量的键值对重新分配地址。例如，在图中展示的网络变化里，节点 K2 被移除，新节点 K4 被添加。经过局部调整后，原本存储在节点 K2 中的对象 O18 现在存储在节点 K3 中，剩余的对象 O15 则根据分配规则转移到了新添加的节点 K4 中。
一致性哈希可用于复制计算机网络。只需给对象的所需副本赋予版本号并录入环中，这样能提高分区容错性和整个系统的可用性。另一种方法是引入虚拟节点，使对象更均匀地分布在各个节点上。在这种方法中，节点的网络地址也会被赋予版本号，以便在环上表示。一致性哈希函数在许多 NoSQL 系统中得到应用，尤其在键值存储系统的实现中。
#### 2. 多维数据结构
多维数据结构支持通过多个访问键值来访问记录。所有这些访问键的组合被称为多维键，多维键总是唯一的，但不一定是最小的。支持这种多维键的数据结构被称为多维数据结构。例如，包含员工编号和出生年份两个键部分的员工表可以看作是一个二维数据结构。员工编号构成二维键的一部分，本身是唯一的；年份属性是第二部分，作为额外的访问键，不一定是唯一的。
与树结构不同，多维数据结构的设计使得没有一个键部分能控制物理记录的存储顺序。如果一个多维数据结构允许通过多个访问键进行访问，而不偏袒某个特定的键或键组合，那么它被称为对称的。对于示例员工表，员工编号和出生年份这两个键部分在支持特定查询的访问时应该具有相同的效率。
##### 2.1 网格文件
网格文件是一种多维数据结构，具有以下特性：
- 它支持通过多维访问键进行对称访问，即没有一个键维度占主导地位。
- 它只需两次页面访问就能读取任何记录，一次是在网格索引上，另一次是在数据页面本身。
网格文件由网格索引和包含数据页面的文件组成。网格索引是一个多维空间，每个维度代表多维访问键的一部分。当插入记录时，索引会被划分为单元格，维度之间交替进行划分。例如，在图中，二维访问键在员工编号和出生年份之间交替划分。划分的边界被称为网格索引的刻度。
网格索引的一个单元格对应一个数据页面，包含至少 n 个且最多 2*n 个条目，n 是网格文件的维度数。空单元格必须与其他单元格合并，以便相关的数据页面能有最少数量的条目。在示例中，数据页面最多可容纳四个条目（n = 2）。
由于网格索引通常较大，它必须与记录一起存储在二级存储器中。然而，刻度集较小，可以保存在主存储器中。访问特定记录的过程如下：
1. 系统使用 k 维网格文件的 k 个键值搜索刻度，确定搜索键的每个单独部分所在的区间。
2. 这些区间描述了网格索引的一个单元格，然后可以直接访问该单元格。
3. 每个索引单元格包含相关记录的数据页面编号，因此再进行一次访问，即访问先前确定的单元格的数据页面，就足以确定是否存在与搜索键匹配的记录。
对于任何记录的搜索，最多只需两次磁盘访问，即最多两次对二级存储器的访问。第一次访问是访问网格索引的适当单元格，第二次是访问相关的数据页面。例如，在图中的网格文件 G4 中搜索编号为 E18、出生于 1969 年的员工：员工编号 E18 位于刻度区间 E15 到 E30 内，即在网格文件的右半部分；1969 年可以在 1960 到 1970 的刻度之间找到，即在网格文件的上半部分。通过这些刻度，数据库系统在第一次访问时就能在网格索引中找到数据页面的地址，第二次访问相应的数据页面就能找到具有访问键 (E18, 1969) 和 (E24, 1964) 的请求记录。
k 维网格文件支持对单个记录或记录区域的查询。点查询可用于通过 k 个访问键查找特定记录，也可以制定只指定部分键的部分查询。另一方面，范围查询允许用户检查 k 个键部分的每个范围，返回所有键部分在定义范围内的记录，同样也可以只指定和分析部分键的范围（部分范围查询）。上述对记录 (E18, 1969) 的搜索是点查询的典型示例；如果只知道员工的出生年份，指定键部分 1969 进行部分点查询；搜索所有出生于 1960 年到 1969 年之间的员工则是（部分）范围查询。在图的示例中，此查询针对网格索引 G4 的上半部分，因此只需搜索这两个数据页面。这种索引方法允许在网格文件中找到范围和部分范围查询的结果，而无需筛选整个文件。
#### 3. 二进制 JavaScript 对象表示法 BSON
JSON 文档是文本文件，包含空格和换行符，对于磁盘上的数据库存储来说不够紧凑。BSON（二进制 JSON）是一种更节省存储空间的解决方案，用于在数据库系统中存储结构化文档。BSON 是 JSON 结构化文档的二进制序列化。与 JSON 一样，BSON 支持复杂对象的映射，但 BSON 以字节码形式存储。此外，BSON 提供了 JSON 规范中没有的数据类型，如日期和时间值。BSON 于 2009 年首次在 MongoDB 文档数据库系统中用于文档的物理存储，如今在 30 种编程语言中有超过 50 种实现。
为了说明 BSON 格式，下面进行一个对比。以下是一个包含员工姓名 Murphy 和城市 Kent 的 JSON 文档及其对应的 BSON 文档：
| 类型 | 内容 |
| ---- | ---- |
| JSON 文档 | { "EMPLOYEE": { "Name": "Murphy", "City": "Kent" } } |
| BSON 文档 | 58 <br> x03 <br> EMPLOYEE x00 <br> 38 <br> x02 <br> Name x00 <br> 6 <br> Murphy x00 <br> x02 <br> City x00 <br> 4 <br
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- **瑞典工人对人工智能的态度**：《纽约时报》的一篇文章描述了瑞典工人对人工智能的淡定态度。例如，瑞典一家矿业公司的一名员工使用遥控器操作地下采矿设备，他认为技术进步最终会使他的工作自动化，但他并不担心，
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以下是实现下拉菜单的代码：
```html
<
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