
- •Рецензент
- •Лекция 1. Базы данных и системы управления базами данных
- •Понятие базы данных
- •Понятие системы управления базами данных
- •Обобщенная архитектура субд
- •Трехуровневая архитектура ansi-sparc
- •Достоинства и недостатки субд
- •Архитектура многопользовательских субд
- •Технология «клиент/сервер»
- •Лекция 3. Администрирование баз данных. Системный каталог Понятие независимости данных
- •Общая классификация пользователей бд
- •Администратор базы данных
- •Разделение функций администрирования
- •Лекция 4. Проектирование бд
- •Некоторые термины и определения, используемые при работе с базами данных
- •Принципы проектирования информационных систем
- •Жизненный цикл информационной системы
- •Этапы проектирования баз данных
- •Лекция 5. Семантическое моделирование
- •Лекция 6. Логическое проектирование субд Выбор субд
- •Метод ранжировки
- •Метод непосредственных оценок
- •Метод последовательных предпочтений
- •Оценка результатов экспертного анализа
- •Лекция 7. Даталогические модели данных
- •Иерархическая модель
- •Сетевая модель
- •Реляционная модель
- •Достоинства и недостатки даталогических моделей
- •Лекция 8. Нормализация бд. Часть1 Понятие функциональной зависимости[2]
- •Аксиомы вывода функциональных зависимостей
- •Первая нормальная форма
- •Вторая нормальная форма
- •Третья нормальная форма
- •Нормализация через декомпозицию
- •Лекция 9. Нормализация бд. Часть 2 Недостатки нормализации посредством декомпозиции
- •Нормальная форма Бойса–Кодда (нфбк)
- •Многозначные зависимости
- •Аксиомы вывода многозначных зависимостей
- •Четвертая нормальная форма
- •Зависимости соединения
- •Пятая нормальная форма
- •Обобщение этапов нормализации
- •Лекция 10. Физическая организация данных в субд Списковые структурых [2]
- •Последовательное распределение памяти
- •Связанное распределение памяти
- •Модель внешней памяти
- •Лекция 11. Методы поиска и индексирования данных Последовательный поиск [2]
- •Бинарный поиск
- •Индекс - «бинарное дерево»
- •Неплотный индекс
- •Плотный индекс
- •Инвертированный файл
- •Лекция 12. Реляционная модель данных Понятие отношениях
- •Формы представления отношений
- •Теоретические языки запросов
- •Определение реляционной полноты
- •Лекция 13. Распределенные базы данных и субд
- •Основные определения, классификация распределенных систем
- •Преимущества и недостатки распределенных субд
- •Функции распределенных субд
- •Архитектура распределенных субд
- •Лекция 15. Общее введение в sql, типы данных и средства определения доменов Часть 1. Введение
- •Краткая история языка sq [12]
- •Структура языка sql
- •Типы данных sql
- •Tочные числовые типы
- •Истинно целые типы
- •Точные типы, допускающие наличие дробной части
- •Приближенные числовые типы
- •Типы символьных строк
- •Типы битовых строк
- •Лекция 16. Общее введение в sql, типы данных и средства определения доменов Часть 2. Типы даты и времени
- •Тип даты
- •Типы времени
- •Типы временной метки
- •Типы времени и временной метки с временной зоной
- •Типы временных интервалов
- •Булевский тип
- •Типы коллекций
- •Типы массивов
- •Типы мультимножеств
- •Анонимные строчные типы
- •Типы, определяемые пользователем
- •Ссылочные типы
- •Средства определения, изменения определения и отмены определения доменов
- •Определение домена
- •Примеры определений доменов
- •Изменение определения домена
- •Примеры изменения определения домена
- •Отмена определения домена
- •Неявные и явные преобразования типа или домена
- •Неявные преобразования типов в sql
- •Явные преобразования типов или доменов и оператор cast
- •Заключение
- •Тезаурус
- •12. Кузнецов с. Д. Базы данных. Вводный курс. Http://citforum.Ru/database/advanced_intro/
Индекс - «бинарное дерево»
Любой бинарный алгоритм поиска в упорядоченном файле БД можно представить с помощью соответствующего бинарного дерева [24]. Это бинарное дерево можно реализовать в виде самостоятельного файла (или индекса). При этом операции поиска будут освобождены от необходимости каждый раз вычислять адреса записей (они будут сформированы один раз при начальной загрузке файла БД и при последующих добавлениях в файл новых записей).
На рис. 11.1 представлено бинарное дерево, построенное для файла из 15 записей [24]. Запись бинарного дерева состоит из поля ключа записи и двух полей указателей. Один указатель для левого поддерева, другой – для правого поддерева. Листовые записи бинарного дерева содержат указатели на блоки файла основных записей (файла данных). Для уменьшения количества операций обмена с внешней памятью при выполнении поиска соседние записи в бинарном дереве объединяются в блоки. На слайде объединяемые в один блок записи бинарного дерева очерчены штриховой линией.
Записи бинарного дерева обычно меньше по объему памяти записей основного файла Vз.б.д. < Vз., так как содержат только одно поле данных (поле ключа) и два служебных поля для хранения индексов, то при одинаковых размерах блоков количество записей в блоке бинарного дерева больше, чем в блоке основного файла. Это позволяет еще больше сократить количество обращений к внешней памяти.
Рис. 11.1. Пример бинарного дерева
Реализация бинарного дерева позволяет сократить время поиска данных по сравнению с бинарным поиском, однако возрастает требуемый объем внешней памяти [24].
Неплотный индекс
Пусть основной файл F упорядочен по полю ключа К. Построим дополнительный файл FD (рис. 11.2) по правилу [24]:
1) записи файла FD имеют формат FD(K, Р), где К – поле, принимающее значение ключа первой записи блока основного файла F; Р – указатель на этот блок;
2) записи файла FD упорядочены по полю К.
Рис. 11.2. Пример неплотного индекса
Полученный файл FD называется неплотным индексом. Количество записей файла FD равно количеству блоков основного файла F. Для организации файла FD требуется дополнительная внешняя память.
Рис. 11.3. Пример структуры типа В-дерево
Поиск вначале выполняется в индексе для нахождения адреса блока основного файла, а за тем этот блок считывает в оперативную память и в нем, например, с помощью последовательного поиска, определяется требуемая запись.
В-дерево. Так как неплотный индекс упорядочен по ключевому полю, то над ним можно построить еще один неплотный индекс (неплотный индекс неплотного индекса) и т.д., пока на самом последнем, верхнем уровне не останется всего один блок (рис. 11.3).
Полученная структура называется В-деревом порядка т, где т – количество записей в блоке индекса. Такое дерево должно иметь в каждом узле не менее т / 2 зависимых узлов и все листья должны располагаться на одном уровне.
Для осуществления последовательного поиска блоки первого уровня могут быть связаны в цепь по возрастанию значения ключа. Поиск в В-дереве выполняется так же, как и в неплотном индексе. Удачный и неудачный поиск записи в В-дереве требует h обменов, где h – число уровней В-дерева.
При поиске по интервалу значений а ≤ К ≤ b вначале выполняется поиск по К = а в В-дереве, а затем – последовательный поиск по условию К ≤ b в блоках 1-го уровня В-дерева.