13.索引（补充内容：其他索引）

多键访问

如何加快以下查询的处理速度

多搜索键查询：（可能的策略）

• 首先利用该索引满足分支名称 branch-name < “ Perryridge ”，然后检查所得到的元组的balance
• 先分别获取符合两种要求的记录的指针，然后寻找指针的交集，最后才去根据指针获得记录

位图索引

位图索引是一种特殊类型的索引，旨在对多个键进行高效查询，针对涉及多种 search key 的查询设计
关系表中的记录按顺序编号为（ R0, R1, R2，......）
- 给定一个数字 n，检索 Rn 的效率一定很高

对于取值个数有限的属性特别适用

• 例如，性别、国家、州，......
• 例如，收入水平（将收入划分为几个较小的等级，如0-9999元，10000-19999元，20000-5000 元，50000元及以上

最简单的形式是，它为属性（搜索键）的每个值都建有一个位图

• bitmap 长度（ bit 个数 ）为 record 的数量
• 每个 bitmap 代表某个属性的某个值在记录中的取值情况，某记录在该属性是该取值的话，则在此 bitmap 上值为 1，否则为 0
  

位图索引对于多个属性的查询很有用，对于单个属性查询不是特别有用
使用位图操作来回答查询：bitmap operations

• 交集
• 并集
• 补集

每个操作需要两个位图并产生 bit 序列的答案

• 查询：男性并且收入水平是 L1：
• 然后可以根据 bits 值检索所需的元组

如何处理记录的插入和删除

• 删除：把表示该记录的 bits 全设置为 0
  • 额外创建一个 ExistenceBitmap，每个 bit 表示某记录的真实存在与否
• 插入：将记录追加到末尾或插入已删除的记录的位置

网格文件

• 网格文件的维度对应 search key 的个数
• 它的每个轴（维度）对应某个 key 的数值，并且被划分出若干区间，类似与标尺
  

例子：两个属性( branch-name, balance )的网格文件可以以合理的效率处理以下所有形式的查询

在插入过程中，如果一个 bucket 满了

• 如果有多个单元格指向它，则可以创建一个新的存储桶，收容部分的单元格。想法类似动态哈希（分裂），但在多个维度上
• 如果只有一个单元格指向该存储桶，要么创建溢出桶，那么增加网格密度（每个 cell 变得更小，使得单个 bucket 装得下，不会溢出）

SQL 中的索引

• 索引用来非常快速地从数据库检索数据，用户看不到索引，它们只是用来加速查询/搜索
• 使用索引更新表要比不使用更新表花费更多的时间（因为索引也需要更新）。因此，仅在经常搜索的列上创建索引