线性索引查找

原创 于 2020-11-21 10:57:01 发布 · 363 阅读 · 1 ·
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#数据结构 #索引

线性索引查找通过索引结构提高数据处理速度，主要包括稠密索引、分块索引和倒排索引。稠密索引每个记录对应一个索引项，适合小数据集，而分块索引通过减少索引项数量提升效率，倒排索引则用于快速定位记录，常用于数据库搜索。

线性索引查找

本文参考自《大话数据结构》

数据结构的最终目的是提高数据的处理速度，索引就是为了加快查找速度而设计得一种数据结构。索引就是把一个关键字与它对应的记录相关联的过程 。

索引按结构可以分为线性索引、树形索引和多级索引。我们这里只介绍线性索引。所谓线性索引就是将索引项集合组织为线性结构，也称为索引表 。重点介绍三种线性索引：稠密索引、分块索引和倒排索引。

稠密索引

稠密索引是指在线性索引中，将数据集中的每个记录对应一个索引项，对于稠密索引这个索引表来说，索引项一定是按照关键码有序的排列 。

稠密索引示例

如图，左边的表是线性索引表，每个索引项都指向了右边的数据表

索引项有序也就意味着，我们要查找关键字时，可以用到折半、插值、斐波那契等有序查找算法，提高效率。

但如果数据集非常大，比如上亿，那就意味着索引也得同样的数据集长度规模，对于内存有限的计算机来说，可能就需要反复区访问磁盘，查找性能反而大大下降了。

分块索引

稠密索引因为索引项与数据集的记录个数相同，所以空间代价很大。为了减少索引项的个数，可以对数据集进行分块，使其分块有序，然后再对每一块建立一个索引项，从而减少索引项的个数。

分块索引示例

分块有序，是把数据集的记录分成

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