3) B*Tree index B*树索引 1. This paper analyzes the structure and theory of B*B*Tree index and introduces how to use effectively B*B*Tree index to tuning database system. 本文从B*树索引入手,分析了B*树索引的结构及原理,阐明了如何正确合理地使用B*树索引及其如何优化数据库系统的性能。
适用场景: OLAP、重复率很高的键值 缺点: 在bitmap index中一个dml操作,影响的是一个位图段(同一键值)。严重影响频繁的DML(极其容易造成会话hang住)。 语法示范: SQL> create bitmap index idx_andy_owner on andy(owner); Index created. 3. TEXT index 全文索引 使用场景: b-tree,bitmap无法发挥作用的场...
SEC@ora11g> create bitmap index t_bitmap_idx on t_bitmap(sex); Index created. 2)在表t_btree上创建普通B-Tree索引 SEC@ora11g> create table t_btree (id number(10), name varchar2(10), sex varchar2(1)); Table created. SEC@ora11g> create index t_btree_idx on t_btree(sex); Inde...
在 BMLOVItemData 中保存了 Bitmap Index 的第一页和最后一页,同时保存了 Bitmap Index 的最后一个字,用来优化尾部更新的效率。因此在 heap table 中,保存的是 key->LOV Item 之间的映射关系,而在 LOV Item 中才实际保存了指向 Bitmap Index First Page 的指针,B-Tree 则用于优化 Key 到 LOV Item 的查...
Tree Index:基于树结构的索引,通过对数据分层抽样和聚类,提高了搜索效率。 BIT-Faiss:基于稀疏编码的索引,适用于大规模数据,通过编码和位操作降低了计算复杂度。 这些索引结构在不同的数据规模和查询场景中具有不同的性能表现。为了评估它们的性能,我们进行了一系列实验: 实验1:我们使用一个具有1亿向量的中型数据集...
适用于即席查询、多维分析等 OLAP 场景。如果有一张表有100列,用户会使用其中的20个列作为查询条件(任意使用这20个列上的N的列),几乎没有办法创建合适的 b-tree 索引。但是在这些列上创建20个 bitmap 索引,那么所有的查询都可以应用到索引。 Bitmap索引支持等值查询和范围查找,支持= , < , <= ,> ,>= ...
//file:lib/radix-tree.cvoid__rcu**idr_get_free(struct radix_tree_root*root,...){...shift=radix_tree_load_root(root,&child,&maxindex);while(shift){shift-=RADIX_TREE_MAP_SHIFT;//RADIX_TREE_MAP_SHIFT为6...// 遍历 tag 状态 bitmap,寻找下一个可用的下标offset=radix_tree_find_next_...
hdfs_checksum*.sh - walks an HDFS directory tree and outputs HDFS native checksums (faster) or portable externally comparable CRC32, in serial or in parallel to save time hdfs_find_replication_factor_1.sh / hdfs_set_replication_factor_3.sh - finds HDFS files with replication factor 1 / sets...
a. Create a bitmap index on the EMPNO culumn and execute some queries with equality predicates. b. Create a B-tree index on the EMPNO culumn, execute some queries with equality predicates, and compare the logical and physical I/Os done by the queries to fetch the results for different ...
Binary Index Tree (BIT) Binary Index Tree (BIT)是种数据结构,支持两种操作: 1. update(index,value): A[index]+=value. 2. sum(index): return A[1]+...+A[index]. (从A[1]开始,不是A[0]) 我们发现update的复杂度是O(1),而sum的复杂度为O(n)。然而,当我们需要频繁调用sum时,O(n)的...