Benefits of Index-Organized Tables【每日一译】--20130101

本文探讨了如何通过行溢出段优化索引组织表的性能,实现更快的访问频率访问列,并减少存储空间的浪费。通过主键压缩和逻辑ROWID的使用,提高了高可用性和性能表现。
Index-organized tables provide faster access to table rows by the primary key or any
key that is a valid prefix of the primary key. Presence of nonkey columns of a row in
the B-tree leaf block itself avoids an additional block access. Also, because rows are
stored in primary key order, range access by the primary key (or a valid prefix)

involves minimum block accesses.

索引组织表提供了更快的访问表行的方式通过主键或者其它可用的带前缀的主键。

一行的非主键列在B-TREE的叶子块中它自己避免了一个额外的块访问。同时行的存

的存储以主键的顺序,范围式访问通过主键(或者一个可用的前缀主键)涉及到了

最小块的访问。


In order to allow even faster access to frequently accessed columns, you can use a row
overflow segment (as described later) to push out infrequently accessed nonkey

columns from the B-tree leaf block to an optional (heap-organized) overflow segment.
This allows limiting the size and content of the portion of a row that is actually stored
in the B-tree leaf block, which may lead to a higher number of rows in each leaf block
and a smaller B-tree.

为了允许甚至更快的访问对于频繁访问的列,你可以使用行溢出段(稍后描述)去清除

非频繁访问的非主键列从B-TREE叶块到一个可选的(HASH-组织)溢出段。

这人允许限制大小和行中的部份内容,这些数据是实际存储在B-TREE叶子块的,它将导致

一个更高数量的行数在每个叶块和一个更小的B-TREE。

Unlike a configuration of heap-organized table with a primary key index where
primary key columns are stored both in the table and in the index, there is no such
duplication here because primary key column values are stored only in the B-tree
index.

不像一个HASH-组织的配置表有一个主键索引,这个主键列既存在于表也存在于索引,

但在IOT里面没有重复的值因为主键列的值仅存在B-TREE索引中。

Because rows are stored in primary key order, a significant amount of additional
storage space savings can be obtained through the use of key compression.
Use of primary-key based logical rowids, as opposed to physical rowids, in secondary
indexes on index-organized tables allows high availability. This is because, due to the
logical nature of the rowids, secondary indexes do not become unusable even after a
table reorganization operation that causes movement of the base table rows. At the
same time, through the use of physical guess in the logical rowid, it is possible to get
secondary index based index-organized table access performance that is comparable to
performance for secondary index based access to an ordinary table.

因为行的存储是根据主键的顺序来着,一个大量的额外存储空间的节省是可以获取的通过

使用主键压缩。主键的使用是基于逻辑ROWID,对应于物理ROWID,在IOT的二次索引是

允许高可用的。这是因为由于逻辑ROWID的类型,二次索引不会变得不可用甚至在一个表

重新组织操作,比如产生了基表行的移动。同时,通过物理的ROWID猜测逻辑ROWID,这是

可以获得二次索引表访问的性能,也就是比较于性能对于基于二次索引访问到一个常规表。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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