了如执掌：理解物理实现

冲突的目标

在并发用户数很大的系统中，有人在读数据，有人在写数据，此时试图优化数据的物理布局常碰到两个冲突的目标。一个目标是，尽量以紧凑的方式存储数据，这有助于查询尽快找到所有数据。另一个目标是，尽量将数据分散存储，以便多个进程可以并发写入，不会造成资源争用。

 

把索引当成数据仓库

当待查的键值指向大量记录时，通常效率较高的做法是从头到尾扫描表并忽略索引。

当索引已含有所需信息时，就没必要在访问他所指的原始数据。

 

记录强制排序

索引组织表的特点：本身即是索引，是严格排序的结构，所以记录在其内部已排好序了。

为了使表中记录有序，多数数据库系统会使用索引来定义记录顺序。称为聚集索引。

和索引组织表类似，更新定义顺序的索引字段时，开销明显，因为数据库更新会导致新的排名，继而导致数据物理位置变动。

聚集索引和索引组织表缺点：表被改造成了严格的树状结构，从而达到分层排序的结果。层次型的树桩数据库已经被关系数据库取代。树状数据库的缺点：任一种层次结构，都仅有利于一类数据操作和一条访问路径，原本库文件内的数据物理分布非常整齐，但现在由于加连接、增加溢出页等改造，数据的物理分布不整齐，从而降低了性能。

 

数据自动分组

循环分区：完全是一种不受数据影响的内部机制。一个表可能会存储在一个或多个分区中。插入数据时，数据会按照某种方法循环地加载到各个分区，以保持插入引起的磁盘I/O操作的平衡。

循环分区可看做时随意散布数据的机制，它并不根据实际的逻辑数据相关性来分组数据。

 

数据驱动分区：根据一个或数个字段中的值来定义分区，每条记录插入相应的分区。此时DBMS对数据及其存储方式知道的越多越好。我们可以根据日期进行分区，把常用数据和不常用数据分别放在不同的分区中。

哈希分区：焊锡分区能保证根据分区键快速找到记录。哈希分区对范围搜索没有优势，因为哈希函数会把连续的键值转为非连续的哈希值，在根据哈希值确定物理地址。

范围分区：根据连续数据的范围对数据进行分组。范围分区非常适合处理历史性数据。分区专门用来存储特定范围内的数据，系统会色丁一个“else分区”来存储所有可能漏网的数据。同常按时间范围进行区分。

列表分区

 

预连接表

把至少两个表的数据分组到相同的物理区域。

预连接表与汇总表或物化视图不同，后两者只是冗余数据，一定程度上是自动更新的预期处理结果。

预连接表是物理上存储在一起的表，依据的准则通常是查询条件。 oracle把这样一组预连接表称为簇。