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本文内容 B-树(B-tree) 散列(hash) k-d 树(k-d tree) 点四叉树(Point Quadtree)
本文介绍关于 Oracle 索引的结构。大概了解 Oracle 索引底层的数据结构,从而更好地理解 Oracle 索引对增、删、改、查的性能。
B-树(B-tree)非索引的结构能满足所有需要,但自平衡的 B-树索引结构更能网站seo优化在大数据集上检索的性能。每个 B-树节点拥有多个键和指针。特定 B-树支持的一个节点中键的最大数量是那颗树的顺序。每个节点都具有一个潜在的 order 1 指针,指向比它更低一级的节点。
例如,如图 1 所示,order=2 的 B-树具有三个指针,分别指向:比它第一个键小的子节点(最左边的指针);比它第一个键大,比第二个键小的子节点(中间的指针);比它第二个键大的子节点(最右边的指针)。因此,B-树算法,最大限度地减少定位记录所需的读写,通过传递比二叉树算法更少的节点,二叉树对每个确定的节点,用一个键和最多两个子节点(二叉树的结构是一个键值,左右两个指针,B-树是二叉树的扩展)。下图描述的是克努特变换(Knuth variation),它的索引由两部分组成:一个顺序集(Sequence set),提供快速顺序的访问数据;一个索引集(Index set),提供直接访问顺序集。
虽然,B-树的节点,一般不包含相同数量的数据值,并且他们通常包含一定量的未使用空间,B-树算法确保树保持平衡,和叶节点在同一级上。
图 2 散列
k-d 树(k-d tree)具有两维的数据,例如经度和纬度,可用通过使用 k-d树变换,称为 2-d 树,被有效地存储和检索。
在这个结构,每个节点的数据类型,是字段信息,两个坐标,和指向两个子节点的左指针和右指针。
图 4 Point Quadtree 索引结构
点四叉树跟 2-d 树一样也很容易实现。一个包含 k 个节点的四叉树具有 k 高度,插入和查询复杂。每个比较都要求在至少两个坐标上进行。然而,实际中,从 root 到 leaf 的长度在点四叉树中往往较短。
复制上面第二个链接里边提供的 Python 具体相关代码,做适当修改。因为,网页提供的具体相关代码只能运行在较低版本 Python。Python 3 之后的版本跟之前的差异较大。因此,下载本文最后源具体相关代码,并在 Python 3.3 的 IDLE 运行。会得到如下输出:
Python 3.3.0 (v3.3.0:bd8afb90ebf2, Sep 29 2012, 10:57:17) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> ================================ RESTART ================================>>> <?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?><!DOCTYPE svg PUBLIC "-//W3C//DTD SVG 1.1//EN" "http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" viewBox="0 0 400 400"> <g fill="none" stroke="blue"> <line x1="1" y1="1" x2="1" y2="399" /> <line x1="1" y1="399" x2="399" y2="399" /> <line x1="399" y1="399" x2="399" y2="1" /> <line x1="399" y1="1" x2="1" y2="1" /> <line x1="200" y1="1" x2="200" y2="399" /> <line x1="1" y1="200" x2="399" y2="200" /> <line x1="100" y1="1" x2="100" y2="200" /> <line x1="1" y1="100" x2="200" y2="100" /> <line x1="50" y1="1" x2="50" y2="100" />……
复制输出的结果,命名为 .svg,.html 也行,用浏览器打开,会呈现下图:
图 5 一个 8*8 大小的点四叉树区域
看这个图,从左上角开始,顺时针。您可以当做“根据需要,是否要点,不断按 4 个分裂其中一个方块”。
下载 Point Qudatree Python 演示
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