database develop and design(二)

这一节lec的主要内容是：

1. 索引的结构    
2. 有序目录 
3. 主索引 vs 辅助索引  
4. 密集索引 vs 稀疏索引  
5. 多层索引

多级索引（motivation）：Search Records

    1. 把同一个关系的records放在不同的block中是十分不效率的行为
         · select * from X;
         · select * from X where age = 10;
         · 明显来说，下面这个要好一点，因为给设置了条件
    2. 索引方法（indexing mechanisms）是可以用来加快进入想要的数据的速度的方法

索引的结构

    1. 数据文件： 在硬盘上存储records的blocks的集合
    2. 索引文件： 一种可以让DBMS可以更效率的找到指定records的数据结构
        ·一个索引文件主要由 [search-key]——[pointer]这样的结构组成
    3. search key：在用来查询records的属性（attributes，一个或者多个）
    4. relationship：例如一个search key 叫K是和某个指向数据的指针是相关联的，这个就是relationship

索引的指标

    1.  访问方式：
        · 找一个定值属性
        · 找一个范围的属性
    2.  访问时间
    3.  插入时间
    4.  删除时间

有序目录（ordered indices）

1. 有序索引：在索引中，索引项就按照search key里的value来排序了（index entries in the index are
   sorted on the search key value. ）
2. 有序索引的分类
   · 密集索引：索引的时候就好像把所有的search-key value都检索了出来
   · 稀疏索引：索引出来的search-key value就一点点

3. 一个有序索引同样可以：

       1. 主索引：在一个连续、有序的文件中，索引的search key 一般指定了先后顺序
           · 同样也被称为聚合索引。主索引中的search key一般都是主键
           · 可以是分散索引
   
       2. 次索引：与主索引恰好相反的一个索引方式
   

   密集索引vs稀疏索引

4. index size
   ·稀疏索引要小很多

5. （两者）对于数据文件的要求
   · 必须是连续的文件
6. 查询
   · 稀疏查询更小并且可能更适合存于memory中
   · 密集查询可以直截了当的告诉你这个record是否存在
7. 更新
   · 稀疏查询在插入和删除上只需要更少的空间和维护
   
   

这一节课主要讲的就是稠密索引和稀疏索引，主索引和二级索引，看pdf太nm难理解了，然后去查了一下资料

稀疏索引and稠密索引：https://blog.csdn.net/xukaics/article/details/49204155

主索引：https://blog.csdn.net/fengdi51764/article/details/79536605

二级索引：https://blog.csdn.net/jijianshuai/article/details/79084874

关于索引：https://blog.csdn.net/liutong123987/article/details/79384395