(1) 建立B*tree索引3:11:08 SQL>create index emp1_job_ind on emp1(job);（2）分析索引结构3:11:08 SQL> ANALYZE INDEX EMP1_JOB_IND VALIDATE STRUCTURE;Index analyzed.（3）查看索引存储信息03:11:41 SQL> SELECT BLEVEL,LEAF
原创
2013-04-07 11:50:13
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目录是索引的一个最好的例子，每条目录包含对应章节的标题和页码，类比索引的每条索引项包含了数据记录的某些键值组合并包含了对应数据块的访问路径（rowid）。目录的存在就是为了快速定位到感兴趣的内容，索引的存在也是问了加快对表数据的随机访问。 常常被提及的索引可能有单键索引、组合索引、唯一索引、B-Tree索引、位图索引、函数索引、全局索引、局部索引等等。这里只是列举出镜率较高的索引
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2021-04-28 14:30:42
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最近一周在复习索引相关的东西，除了回顾concept，还在MOS上看到了一篇比较好的文档。分享给大家。文档编号：[ID 30405.1]This article is only concerned with B*tree indexes which are currently the most commonly used. The theory of B*tree indexes is beyon
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2014-07-03 11:17:54
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B-TREE索引
一个B树索引只有一个根节点，它实际就是位于树的最顶端的分支节点。可以用下图一来描述B树索引的结构。其中，B表示分支节点，而L表示叶子节点。 对于分支节点块（包括根节点块）来说，其所包含的索引条目都是按照顺序排列的（缺省是升序排列，也可以在创建索引时指定为降序排列）。每个索引条目（也可以叫做每条记录）都具有两个字段。第一个字段表示当前该分支节点块下面所链接的索引块中所包含
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2017-03-31 19:15:00
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1、适用系统的不同：位图索引适合OLAP系统，而B-tree索引适合OLTP系统。2、占用存储空间不同：位
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2023-05-11 11:17:32
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ace-itemid-614553 oracle B-Tree和Bitmap索引对比详解B树索引是所有大型关系数据库毕用的技术，也是oracle数据库默认的索引技术。基数：指的是你要创建索引的列中所包含的不同键值的数量。例如我们的列是性别，那么它的键值就是男、女所以你的索引基数是2...
原创
2023-07-19 16:49:47
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# 教学文章：如何实现Python Tree索引
## Introduction
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python tree 索引”。在本文中，我将向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建树)
C(索引树)
D(完成)
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2024-03-10 04:05:13
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以下转自 http://czmmiao.iteye.com/blog/1481227 作者：czmmiao 索引概述索引与表一样，也属于段（segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。只不过，在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样。在理解索引时，可以想象一本书，其中书的内容就相当于表里的数据，而书前面的目录就相当于该表的索引
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2013-12-13 17:23:09
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索引的访问方法之范围扫描索引范围扫描（INDEX RANGE SCAN）可以发生在唯一索引之上，也可以发生在非唯一索引之上。索引范围扫描也是我们最常见到的索引访问方法。索引范围扫描时，并不会像索引唯一扫描那样，一找到满足相关条件的索引条目后即停止，不会再有尝试扫描后续索引条目的动作。而是会一直扫描到第一条不满足相关条件的索引条目后才会停止。这可能是称之为范围扫描的重要原因。而且，当访问的索引不是唯
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2023-11-07 10:43:34
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索引的访问方法之全扫描索引全扫描（INDEX FULL SCAN）虽然与索引快速全扫描只差了“快速”（FAST），但其访问方法却与后者有明显差别：其一，索引全扫描是单块读，而索引快速全扫描是多块读。其二，索引全扫描是按叶子块的逻辑顺序，依序读取的，所以，它可以保证读取的值是有序的。而索引快速全扫描不能保证。第三，索引全扫描会沿着索引树形结构中定位最左侧（或最右侧）叶子块的路径，访问相关的索引根块和
原创
2023-11-07 10:47:44
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索引的访问方法之跳跃扫描索引跳跃扫描（INDEX SKIP SCAN）是一种只会在组合索引（也称联合索引）上发生的索引访问方法。当我们在A、B两列（也可以更多，但至少要有两列）上创建组合索引后，假设A列在前，B列在后。当我们在SQL的WHERE子句没有用到A列做为过滤条件时，就有可能发生索引的跳跃扫描。之所以称之为“跳跃扫描”，有两种说法：一种是说这种访问方法，好像是“跳“过了前导列A，故名跳跃扫
原创
2023-11-07 10:48:46
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B-tree索引的逻辑结构1.1 B-tree索引依据不同的维度，我们可以对索引进行相应的分类。比如，根据索引键值是否允许有重复值，可以分为唯一索引和非唯一索引；根据索引是由单个列，还是由多个列构成，又可以分为单列索引和组合索引（也称之为联合索引）；而从索引的数据组织结构上来分类，则最常见的是B-tree索引和位图（Bitmap）索引。B-tree索引（为简化起见，以下提及的，未加其它修饰的“索引
原创
2023-11-03 16:10:33
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如何优化索引分裂索引分裂由于其特殊性，分裂行为是无法避免的，更多的优化方案是减少分裂，或降低索引分裂对数据库整体性能的影响。当然还有设置较小的block_size或创建反向索引等优化方案，还需要具体问题具体分析。以下几种是的优化索引分裂的常用手段。1 分区索引大量的索引分裂的优化场景是采用索引分区来解决，特别是HASH索引可以有效的降低分裂块的争用，其原理就是通过HASH分散争用块，可以并发操作索
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2023-11-07 13:36:45
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索引的分裂行为当某个索引块中要插入新的索引条目，但其中又没有可用空间时，就会发生索引的分裂。根据分裂发生所在的索引块类型的不同，可以分为在根块上发生的分裂，在分支块上发生的分裂和在叶子块上发生的分裂。下面，就这三种情况做分别介绍。从前面的实验中，我们已经看到，大约每个索引块中可以放下13个索引条目。所以，我们通过以下SQL，创建了新的测试表和索引：图 98查看此时的索引树形结构信息，如下图所示：图
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2023-11-07 11:18:42
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1.3 B-tree索引的物理结构B-tree索引的物理结构，也即索引是如何在数据块中存储的。因此，我们就要了解，根块，分支块和叶子块中的内容都有什么。而为了可以观察到这一结构，我们需要借助和使用Oracle提供的数据块DUMP方法，将指定的数据块内容，输出到跟踪文件中。我们从跟踪文件中观察和了解数据块的内容和结构，进而了解索引的物理结构。1.3.1 观察索引数据块和索引树形结构的基本方法1、DU
原创
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2023-11-07 10:41:31
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索引的访问方法之快速全扫描索引快速全扫描（INDEX FAST FULL SCAN）是索引的各种扫描方法中，唯一会以多块读的方式来访问索引。如果把索引想象为表，则其行为类似于全表扫描。下面，我们继续沿用索引范围扫描中创建的索引，来构建索引快速全扫描的行为并观察之。图 51我们还是用10200 event来跟踪对索引块访问的次序，为节省篇幅，详细的操作步骤这里不再重复，操作方法与索引唯一扫描中的相应
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2023-11-07 10:44:32
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索引概述索引与表一样，也属于段（segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。只不过，在索引里的数据
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2022-09-16 18:00:47
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对B-tree索引认识的几个常见误区误区1：除非新插入的索引值与被删除的值完全一样，否则索引中被删除条目所占的空间不会被重用。这是我们常听到的，关于索引的第一个误解。我们还是通过实验来证明这个说法是错误的：图 155如上图所示，我们创建了一个测试表和测试索引，其结构与我们之前做的实验是类似的。故这里不再赘述。查看该索引的树形结构：图 156如上图所示，该索引有3层。我们的测试在将第2个叶子块（le
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2023-11-07 13:38:34
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2021-10-13 14:52:00
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BTree索引Mysql表结构原则选择较小的数据类型数据类型越小，占用磁盘、内存和CPU缓存更少，处理所需要的CPU周期也更少整型比字符操作代价更低，因为字符集合校对规则使字符比较比整型比较更复杂尽量避免NULL如果查询中包含为null的列，对mysql来说更难优化，因为null的列让索引、索引统计和值更复杂。可以为null的列会使用更多的存储空间，在mysql里需要特殊处理。当可为null的列被
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2022-03-24 10:03:43
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