Индексация данных. Упорядоченные и хеш-индексы
Содержание
Индексы
Индексы нужны для того, чтобы оптимально искать нужные записи в таблице.
Всего есть два способа найти нужные данные:
- Полный просмотр таблицы
- Последовательный перебор записей
- Быстро работает на маленьких таблицах, но медленно на средних и больших
- Если выбираем большую часть данных, то работает быстро. Иначе - медленно
- Индекс
- Произвольный набор столбцов
- Требуется предварительная обработка таблицы как при построении, так и при обновлении
- Быстрый поиск в индексе, сразу получаем указатель на запись
Кластеризованный индекс
Если данные в таблице хранятся в порядке индекса, то такой индекс называется кластеризованным. Кластеризованный индекс позволяет увеличить скорость просмотра, однако так хранить данные возможно только если в таблице есть всего один индекс.
Структура Индекса
В общем случае индексы хранят отображение из ключей на идентификаторы записей, которые ведут на записи, которые мы загружаем
Есть два подхода к реализации индексов:
- Хеш-таблицы
- Деревья поиска
Хеш-индексы
- Предварительная обработка
- Подсчет хешей ключей. Хеш-функция задается разработчиком СУБД, что дает нам гарантии хорошего статистического распределения.
- Разбиение на корзины
- Поиск в индексе
- Просмотр корзины
- Несколько ключей в корзине. Коллизии могут быть, так как индекс не всегда ключ.
- Заголовок помещяется в памяти
Однако может наступить момент, когда очередная корзина не помещается в страницу, в таком случае мы так же храним их цепочками.
- Так как хеш-функция хорошая, то в цепочке только полезные данные
- Если цепочка длинная, значит этому набору столбцов соответствует много строк, значит база данных так и задумывалась.
При этом получаем
- Линейное время поиска
- В случае, если данных много, мы не можем просто увеличить число корзин и перенести данные, так как перехешировать таблицу очень долго
Расширяемое хеширование
- Большое количество корзин, сильно больше чем требуется
- Несколько корзин на одной странице, чтобы не аллоцировать для каждой корзины страницу
- Обычно - последовательных
- Разделение корзин при переполнении страницы
- Не работает при плохой хеш-функции, но у нас хорошая
При переполнении страницы мы:
- разделяем ее на несколько страниц
- разделим страницы, которые на нее ссылались, на несколько групп
- Каждой такой группе выделим по странице
Стоимость - 1 чтение и запись стольких страниц, на сколько мы разделили (обычно 2)
Побитное расширяемое хеширование
- Глубина хеша $n$
- Создадим $2^n$ корзин
- Для каждой страницы хранится ее локальная глубина $k$
- Это значит что она хранит $2^{n−k} последовательных корзин на странице
- Может быть разной для разных страниц
- При переполнении происходит разделение корзин
- Страница глубины $k$ разделяется на две глубины $k+1$