Индексация данных. Упорядоченные и хеш-индексы

Материал из Викиконспекты
Версия от 05:15, 20 декабря 2021; Arimionim (обсуждение | вклад) (Упорядоченные индексы)
Перейти к: навигация, поиск

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

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

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
Простой хеш-индекс

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
Цепочки страниц

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)

Расширяемое хеширование

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 $k+1$

Ускоряемые запросы

  • Проверка существования ключа
    • Проверка повторений (ключи)
    • in - только если есть все необходимые атрибуты
    • exist - только если есть все необходимые атрибуты
    • count - зачастую можно посчитать по индексу count, не обращаясь к самим записям
  • Поиск по ключу
    • Естественные соединения

Упорядоченные индексы

Традиционно реализуются на деревьях поиска

  • Предварительная обработка
    • Ключи упорядочиваются по возрастанию - так как ключ составной, то используем лексикографисечкое возрастание
  • Поиск в индексе
    • Поиск в упорядоченной последовательности

Деревья поиска

  • Количество операций
    • Обычно пропорционально $O$(высоты)
    • Минимизировать высоту
  • Размер узла
    • Хотим эффективно использовать страницы
    • Сильно ветвящиеся деревья, так размер узла будет ~странице и высота будет минимальной

$B$ и $B+$ деревья

  • $B$ деревья степени $n$
    • От $\frac{n}{2}$ до n детей
    • Указатели и ключи хранятся в узлах
  • $B+$ деревья степени $n$
    • От $\frac{n}{2}$ до $n$ детей
    • Указатели хранятся в листьях
  • $B+$ меньше данных в узлах - сильнее ветвятся
  • $B+$ на одну страницу глубже

Мы храним корень и несколько первых уровней в памяти для быстрого обращения, из-за этого время работы может резко возрастать, когда заканчивается закешированные уровни.

Плотные и разряженные индексы

  • Плотный индекс
    • Храним ключи всех элементов
  • Разряженные индекс
    • Храним ключи части элементов
    • Обычно – один на страницу, мы можем найти данные в рамках этой страницы без загрузки новых
    • Разряженный индекс бычно используется для кластеризованных индексов
    • Уменьшает число уровней

Так как упорядоченных индекс хранит сами данные в узлах, а не только хеш, то чем больше индексируеммые данные, тем меньше степень ветвления

  • Строки
    • Много данных в ключе – меньше степень ветвления
    • Можно использовать префиксы

Строки опасно использовать в качестве индекса, может сильно вырости высота дерева

  • Суррогатные ключи
    • Малый размер
    • Выше эффективность

Широкие и низкие деревья - хорошо

  • Изменяющиеся данные
    • Частое обновление индекса
    • Уменьшение индекса

Не эффективно, для уменьшения данных нужна отдельная таска


Ускоряемые запросы

  • Проверка существования ключа
  • Поиск по ключу
  • Минимум и максимум среди значений, на которых построен ключ
  • Диапазон
    • Загрузка
    • count. count * работает быстроее, так как не нужно идти по всем данным
  • Если построен на строках, like по префиксу

Литература

  • Дейт К. Введение в системы баз данных (Приложение Г)
  • Кнут Д. Искусство программирования. Том 3. Сортировка и поиск
  • Silberschatz A., Korth H. F., Sudarshan S. Database System Concepts