1 综合利用所学网络检索工具,自拟或选择(学号对应参选课题号)一个检索课题,进行相关文献信息检索。 2、完成综合实习报告(课题名称、选用工具(数据库)、检索步骤、结果表述清楚)。 3、选作:能利用外文数据库进行相关课题检索吗?完成综合实习报告 老师的意思是让你利用你所学过的网络检索工具进行课题检索,课题题号与你的学号对应,具体的检索方法上课肯定学了哦. 综合实习报告就是写出你的课题检索过程就可以了啊. 综合性外文数据库有:EBSCO, Elsevier Science,springer link, CSA, Emald,等.你可以试一下.
数据库索引的实现原理
一、概述数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。其实说穿了,索引问题就是一个查找问题。二、索引的原理当我们的业务产生了大量的数据时,查找数据的效率问题也就随之而来,所以我们可以通过为表设置索引,而为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。创建索引可以大大提高系统的性能第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢因为,增加索引也有许多不利的方面。创建索引的弊端第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。三、索引的类型根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如,如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓。主键索引数据库表经常有一列或列组合,其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时,它还允许对数据的快速访问。聚集索引在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引,则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比,聚集索引通常提供更快的数据访问速度。四、局部性原理与磁盘预读由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中着名的局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高I/O效率。预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块,硬件及 *** 作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块,每个存储块称为一页(在许多 *** 作系统中,页得大小通常为4k),主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。五、B树和B+树数据结构1、B树B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针,所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索,成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。在B树中查找给定关键字的方法是:首先把根结点取来,在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法),若找到等于给定值的关键字,则查找成功;否则,一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间,于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找,直到找到,或指针Pi为空时查找失败。2、B+树B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针,非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上,包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针,且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话,叶节点的索引必须是稠密索引,若实际数据存储按关键码次序存放的话,叶节点索引时稀疏索引。B+树有2个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。所以 B+树有两种搜索方法:一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。一种是从根节点开始搜索,和B树类似,不过如果非叶节点的关键码等于给定值,搜索并不停止,而是继续沿右指针,一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功,都将走完树的所有层。B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。这两种处理索引的数据结构的不同之处:1、B树中同一键值不会出现多次,并且它有可能出现在叶结点,也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持B+树的平衡。2、因为B树键位置不定,且在整个树结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除 *** 作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。3、B树的查询效率与键在树中的位置有关,最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析,根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的,在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧:每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。综上所述,用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。
用标准检索检索数据库。
在标准检索中,将检索过程规范为三个步骤:一输入时间、支持基金、文献来源、作者等检索控制条件。二输入文献全文、篇名、主题、关键词等内容检索条件。三对检索结果的分组排序,反复筛选修正检索式得到最终结果。
数据库是用来存放数据的仓库,它的存储空间很大,可以存放大量数据。
您好,你的问题,我之前好像也遇到过,以下是我原来的解决思路和方法,希望能帮助到你,若有错误,还望见谅!信息检索方法包括:普通法、追溯法和分段法。1、普通法是利用书目、文摘、索引等检索工具进行文献资料查找的方法。运用这种方法的关键在于熟悉各种检索工具的性质、特点和查找过程,从不同角度查找。普通法又可分为顺检法和倒检法。2、追溯法是利用已有文献所附的参考文献不断追踪查找的方法,在没有检索工具或检索工具不全时,此法可获得针对性很强的资料,查准率较高,查全率较差。3、分段法是追溯法和普通法的综合,它将两种方法分期、分段交替使用,直至查到所需资料为止。扩展资料检索原因信息检索是获取知识的捷径美国普林斯顿大学物理系一个年轻大学生名叫约瀚·菲利普,在图书馆里借阅有关公开资料,仅用四个月时间,就画出一张制造原子d的设计图。他设计的原子d,体积小(棒球大小)、重量轻(75公斤)、威力大(相当广岛原子d3/4的威力),造价低(当时仅需两千美元),致使一些国家(法国、巴基斯坦等)纷纷致函美国大使馆,争相购买他的设计拷贝。二十世纪七十年代,美国核专家泰勒收到一份题为《制造核d的方法》的报告,他被报告精湛的技术设计所吸引,惊叹地说:“至今我看到的报告中,它是最详细、最全面的一份。”但使他更为惊异的是,这份报告竟出于哈佛大学经济专业的青年学生之手,而这个四百多页的技术报告的全部信息来源又都是从图书馆那些极为平常的、完全公开的图书资料中所获得的。参考资料来源:百度百科——信息检索,非常感谢您的耐心观看,如有帮助请采纳,祝生活愉快!谢谢!
问题一:sql怎么建立索引 CREATE INDEX
为给定表或视图创建索引。
只有表或视图的所有者才能为表创建索引。表或视图的所有者可以随时创建索引,无论表中是否有数据。可以通过指定限定的数据库名称,为另一个数据库中的表或视图创建索引。
语法
CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name
ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,n ] )
[ WITH [ ,n] ]
[ ON filegroup ]
::=
{ PAD_INDEX |
FILLFACTOR = fillfactor |
IGNORE_DUP_KEY |
DROP_EXISTING |
STATISTICS_NOREPUTE |
SORT_IN_TEMPDB
}
--这是基本语法,建立索引,只针对查询和一些更新和删除的速度,像性别一列,如果表里面有1000行,如果只有1行是男,这样用索引的话肯定高,如果有990行是男,那么它不如直接扫描了,这是选择性
问题二:oracle 数据库如何建立索引 如何用索引 5分 方法如下:
Oracle中建立索引,会提高查询速度: create index 索引名 on 表名(列名);
例如:
create index index_userid on tbl_detail(userid);
如何找数据库表的主键字段的名称
SELECT FROM user_constraints WHERE CONSTRAINT_TYPE='P' and table_name='AAA'; select from dba_cons_columns where CONSTRAINT_NAME='SYS_AAA';
Oracle 在创建主键(可以不加constrai浮t SYS_AAA),会为库表自动创建索引,
索引的列为主键列。 并且当库表某些列名或者库表名改变时候,
Oracle自动创建的索引SYS_AAA,中的索引列也会自动更新(类似于视图),并且SYS_AAA会与名字更改后的库表还是保持索引关系。 关键系统库表: desc dba_constraints desc dba_cons_columns
desc dba_indexes desc dba_ind_columns desc DBA_TAB_COLUMNS
例子1:更改库表的列名
ALTER TABLE AAA RENAME COLUMN ID TO AAA_ID; create table AAA ( ID NUMBER(8), NAME CHAR(20),
constraint SYS_AAA primary key(ID) );
查找约束名字
select cCONSTRAINT_NAME,ctable_name,ccCOLUMN_NAME from user_constraints c, user_cons_columns cc
where cconstraint_name=ccconstraint_name and ctable_name ='AAA' AND CCONSTRAINT_TYPE='P';
CONSTRAINT_NAME TABLE_NAME COLUMN_NAME ------------------------------ ------------ ------------- SYS_AAA AAA ID
查找索引
select index_name,index_type,uniqueness from user_indexes where table_name='AAA'; INDEX_NAME INDEX_TYPE UNIQUENES
问题三:如何正确合理的建立MYSQL数据库索引 如何正确合理的建立MYSQL数据库索引
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。
在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL
); 我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。
在查找username=admin的记录 SELECT FROM mytable WHERE
username='admin';时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括:
(1)普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
◆修改表结构
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,
INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法:
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
(2)唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
◆修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,
UNIQUE [indexName] (username(length)) );
(3)主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
(4)组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
CREATE TABLE mytable( ID INT>>
问题四:数据库索引有哪几种,怎样建立索引 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了;聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快。 根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引。 在数据库表中创建的索引可以是是唯一索引、主键索引和聚集索引 景安服务器即使为您解答
问题五:数据库创建索引后怎么使用 索引在筛选率低于一定的值的情况是会很有效果
主要还是看你的查贰语句是怎么写的
记住,在筛选条件中,不要在字段上使用函数查询条件要尽量简单能够让数据库引擎更好地分析到合适的执行计划
问题六:怎么创建数据库的索引 打个比方
create table t1(a int);
create index i1 on t1(a);
那么t1表的列a就创建了索引。以后查询t1表,列a有查询条件的时候就可以用到这个索引。
使用索引提高查询效率是数据库自己的事情,一般情况下不需要人为干预索引的使用
问题七:请问数据库的索引创建后要怎么用啊? 索引要针对where语句中频繁出现的字段创建,索引增加查询检索效率,降低插入速度,耗费硬盘空间
问题八:SQL server中 表中如何创建索引? if exists(select from sysobjects where naem = 'newindex')
drop index newindex
create index
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竟然没有悬赏唉
那算了吧
我还是都告诉你吧
看个示例
自己琢磨去:
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use master
go
if db_id(N'zhangxu')is not null
drop database zhangxu
go
create database zhangxu
sp_helpdb zhangxu
use zhangxu
go
IF EXISTS (SELECT FROM SYSOBJECTS WHERE NAME = N'WORKER')
DROP TABLE WORKER
GO
create table worker
(
w_id int identity (1000,1) not null,
w_name Nvarchar(10) unique,
w_age SMALLINT CONSTRAINT CK_W_AGE CHECK(w_age>20 and w_age>
问题九:数据库创建索引有什么优点和缺点 数据库中索引的优缺点
为什么要创建索引呢?这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能。第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?这种想法固然有其合理性,然而也有其片面性。虽然,索引有许多优点,但是,为表中的每一个列都增加索引,是非常不明智的。这是因为,增加索引也有许多不利的一个方面。第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引,例如:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
以上就是关于如何利用数据库进行课题检索全部的内容,包括:如何利用数据库进行课题检索、数据库索引的实现原理、如何从微观上检索一个数据库等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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