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【DB笔试面试395】SQL Server的两种存储结构是什么?

题目 SQL Server的两种存储结构是什么? A 答案 SQL Server的两种存储结构是页与区间。 (1)页:用于数据存储的连续的磁盘空间块,SQL Server中数据存储的基本单位是页,磁盘I/O操作在页级执行,页的大小为8KB,每页的开头是96字节的页头,用于存储有关页的系统信息,包括页码、页类型 (2)区间:区是管理空间的基本单位,一个区是8个物理上连续的页(即64KB)的集合,所有页都存储在区中。SQL Server有两种类型的区:统一区和混合区。

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PHP数据结构(九) ——图的定义、存储两种方式遍历

PHP数据结构(九)——图的定义、存储两种方式遍历 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、定义和术语 1、不同于线性结构和树,图是任意两个元素之间都可以有关联的数据结构。 二、存储结构 图通常没有顺序存储结构,但是可以借助数组(通常是二维数组)进行存储。因此,图的存储结构有:数组表示法、邻接表、邻接多重表、十字链表等。 邻接多重表,即对于一条边,仅用一个存储结构进行存储,不区分ab或者ba的方式。 3)有两种方式进行遍历,深度优先搜索和广度优先搜索。 KMP算法 PHP数据结构(六) ——树与二叉树之概念及存储结构 PHP数据结构(六) ——数组的相乘、广义表 PHP数据结构(五) ——数组的压缩与转置 PHP数据结构(四) ——队列 PHP数据结构

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    顺序存储结构

    什么是顺序存储结构 元素在物理内存上的分配是相邻的。 元素之间的距离是元素的数据类型大小(如元素是int时,则下一个元素的位置为第一个元素加4个字节)。 顺序存储结构的特点 查找:由于元素之间是相连的,所以可以根据元素的下标进行元素的查找,时间复杂度为O(1)。 修改:修改和查找一样,找到直接替换即可,时间复杂度为O(1)。 顺序存储结构可用于查找或修改比较多的情况,插入和删除比较多时可以使用链式存储结构,关于链式存储将会在下一篇讲解。

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    Postgresql存储结构

    cluster在安装数据库时,由initdb工具生成,initdb后产生的pgdata文件夹可以理解为cluster的物理存储结构。 具体可以看后面的进程结构介绍。 2 物理组织结构 2.1 文件结构 现在来初始化一个cluster,使用initdb的指定,指定生成路径。 initdb生成的PGDATA文件夹,对应一个cluster的物理存储结构(BASE文件夹内部见下一节) 项描述PG_VERSION一个包含PostgreSQL主版本号的文件base包含每个数据库对应的子目录 ,两种文件和表文件是对应的,后面章节会有介绍。 实际结构取决于表的内容。

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    Oracle存储结构

    数据库是一组存储数据的文件,而数据库实例是一组管理数据库文件的内存结构。 另外,数据库由后台进程组成。 下图说明了Oracle数据库服务器体系结构: ? 物理存储结构 定义 物理的存储结构存储数据的纯文件。 逻辑存储结构 数据块(data blocks)数据块对应于磁盘上的字节数。Oracle将数据存储在数据块中。数据块也被称为逻辑块,Oracle块或页。 范围(extents)范围是用于存储特定类型信息的逻辑连续数据块的具体数量。 段(segments)段是分配用于存储用户对象(例如表或索引)的一组范围。 下图显示了逻辑和物理存储结构之间的关系: ? Oracle实例由三个主要部分组成:系统全局区(SGA),程序全局区(PGA)和后台进程 : ?

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    Mysql存储结构

    索引是一种加快查询速度的数据结构,常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。 数据结构 Hash ? hash是基于哈希表完成索引存储,哈希表特性是数据存放是散列的。 优点: 等值查询快,通过hash值直接定位到具体的数据。 在日常开发中通常需要范围查询,该情况下hash需要一个一个查找后合并返回) hash表在使用的时会将所有数据加载到内存,比较消耗内存 hash算法不好会出现hash碰撞的情况 哈希索引只包含哈希值和行指针,而不存储字段值 B+Tree 是在B-Tree的基础之上做的一种优化,变化如下: B+Tree 非叶子节点不存放数据 叶子节点存储关键字和数据,非叶子节点的关键字也会沉到叶子节点,并且排序 叶子节点两两指针相互连接,形成一个双向环形链表 Mysql存储数据是以页为单位,默认一个页可以存放16K数据。

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    链式存储结构

    什么是链式存储结构 元素在物理内存上的分配是随机的(可以是连续的,也可以是不连续的)。 每一个存储单元分为两部分数据域(Object)和指针域(引用)。 链式存储结构的特点 查找:由于元素之间是不连续的,所以只能从头节点通过指针进行元素的查找,时间复杂度为O(n)。 修改:修改和查找一样,找到直接替换即可,时间复杂度为O(n)。 链式存储结构可用于插入和删除比较多的情况,查找或修改比较多时可以使用链式存储结构

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    图的存储结构

    我们知道,实现图共有两种常用的方法:邻接矩阵、邻接表法。接下来我们就来一一介绍这两种方法。 实际上,图的存储结构有些复杂,为了方便读者理解,也为了方便笔者的写作,这部分的篇幅会长一些,稍有些啰嗦,还望见谅。 一、邻接矩阵法 ---- 显然,图是由顶点(vex)和边(arc)构成的。 ,我们就可以进行图的创建,实质上就是向结构中输入数据。 二、邻接表法 对于邻接矩阵,我们会发现,当图的边数较少的时候,这种存储方法是非常浪费存储空间的(如图所示)。 ? 所以,可以看出v0的入度是2…… 接下来就是代码实现了: 结构定义 //- - - - -图的邻接表存储表示- - - - - typedef struct ArcNode{

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    InnoDB 逻辑存储结构

    InnoDB的数据大部分都是保存在表空间中,包括索引,数据和插入缓存 逻辑结构 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构和 Oracle大致相同 ,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中 ,我们称之为表空间 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图4-1所示。 ? InnoDB逻辑存储结构 表空间(tablespace):表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层 ,所有的数据都是存放在表空间中。 已经介绍了默认情况下 InnoDB存储引擎有一个共享表空间 ibdata1 ,即所有数据都放在这个表空间内 。 (其实也在页里,只不过不在之前的两个页内,而是在一个溢出页,而且每个列都有自己的溢出页) 参考 Innodb: File Space Management MySQL表结构,表空间,段,区,页,MVCC

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    结构存储数据

    任务: 有三个候选人,每个选民只能投一票,写一程序,用结构存储数据,求出得票结果。 三个候选人为”Li“, “Zhang“,”Sun“。

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    大话 Druid 存储结构

    本文深入分析Druid V1版本数据存储格式,包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。 与传统OLAP系统一样,Druid的列分为维度与度量两种,其中维度列因为需要被检检索,所以设计了索引,维度列的数据格式也是Druid数据结构的核心;相对的度量列只需要存储行值就可以。 维度数据结构 上文提到维度是Druid存储结构的核心,并且各个维度是相对独立存储的,所以我们可以通过分析单个维度的数据结构,来窥探Druid的存储结构。 图4展示了编码后维度值的逻辑结构和物理结构,在逻辑上整个维度是一个线性的结构,但是在物理存储上数据结构中包含了offset索引和元素length部分,这很明显是存储非定长数据的。 对于整个数据结构来说,在物理结构上依然可以进行分组和压缩。 存储结构小结 对于物理结构来说其元素是否定长,对其存储方式起到决定作用,图6总结了定长和非定长的存储模式,请注意这里没有考虑分组和压缩。

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    MySQL InnoDB 存储结构

    MySQL InnoDB 存储结构 InnoDB存储引擎的关键特性包括: 插入缓冲(Insert Buffer) 两次写(Double Write) 自适应哈希索引(Adaptive Hash Index 页是innodb磁盘管理的最小单位,默认大小是16K 常见的页有:数据页,undo页,系统页,事务数据页等 数据是按行存放的,每页最少两行数据,最多7992行 溢出行数据存放:INNODB存储引擎是索引组织的 ,实际数据保存在BLOB页中,数据页只保存数据的前768字节(老的文件格式),新的文件格式(Barracuda)采用完全行溢出的方式,数据页只保存20个字节的指针,BLOB也保存所有数据 数据页的结构 算法进行管理,同时还加入midpoint位置,新读取的页,将不会放到链表头端,而是放到midpoint的位置,默认配置下,该位置位于5/8处 参考: 高性能MySQL 第3版 MySQL技术内幕-InnoDB存储引擎

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    HBase 的存储结构

    HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢? HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegion ? HBase 是集群结构,会把这些块儿分散存储到多个服务器中,每个服务器名为 HRegionServer ? ,但并不是存储的最小单元 HRegion 内部会按照列族进行切分,分为多个 Store,每个 Store 保存一个列族,所以 HRegion 由一个或者多个 Store 组成 ? 每个 Strore 又由一个 MemStore 和 N个 StoreFile 组成 MemStore 是内存存储单元,当内存中数据达到阈值后,写入 StoreFile,StoreFile 以 HFile HBase 数据的物理存储是基于 Hadoop 的分布式存储的 ? 这样,综合起来便形成了 HBase 的整体架构图 ?

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    HBase 数据存储结构

    他的数据是如何进行存储的呢? HBase 数据物理结构 在介绍其物理结构之前, 要先简单提一下 LSM 树 LSM树 和 MySQL 所使用的B+树一样, 也是一种磁盘数据的索引结构. B+树是一种对读取友好的存储结构, 但是当大量写入的时候, 比如日志信息, 因为涉及到随机写入, 就显得捉襟见肘了. 而「LSM树」就是针对这种大量写入的场景而提出的. 他的中文名字叫: 日志结构合并树. 文件存储的是对数据的修改操作, 数据会 append 但不会去修改原有的数据. 是顺序写入操作. 「内存有序结构的实现」 通过跳表来维护内存中的有序结构, 当一个跳表装满之后, 将禁止新的写入操作并将其 push 到磁盘中, 同时开一个新的数据结构来接收新到的操作请求. 所有的 region 存储在表: hbase:meta 表中, 表结构如下: ?

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    逻辑结构存储结构?傻傻分不清……

    逻辑结构又包括线性结构和非线性结构两种,线性表是一种典型的线性结构,图是一种典型的非线性结构,特别注意:逻辑结构存储结构无关。 看了定义是不是觉得非常混乱? 那么,你觉得什么是逻辑上的关系呢? 一对多:图或者树就是两种典型的一对多的非线性关系。从图中可以看到,非线性结构的树和图中的结点除了第一个结点和最后一个结点以外,其余结点能够有一个或者多个前驱和后继。 ? 可以考虑以下几点: 首先,判断名词是属于线性结构还是非线性结构 其次,由于数据的逻辑结构是独立于存储结构的,所以考虑名词背后是否暗含存储结构?如:顺序表。 (别急,关于存储结构,我们马上就讲)如果暗含存储结构,那么一定不是逻辑结构存储结构:我要我觉得 存储结构就非常好理解了,存储结构,也被称作是物理结构,表述的是含有某种逻辑关系的元素在计算机中存储的方式。可以理解为数据元素在存储器上的排列方式。

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    树的逻辑结构存储结构

    树的逻辑结构 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 树的存储结构 1.第一种表示方法 ? ? ? 为了查找兄弟节点而增加了firstChild和right ? 这样每一个节点的指针域个数都可能因为孩子的数量而产生区别,那么就无法用一个节点结构体表示所有节点,造成编程困难 ? 第三种表示方法 ? ? ? 孩子兄弟表示法 ? ? ? 如何查找兄弟节点?

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    VSAN存储结构解析+存储数据恢复案例

    今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理,相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。 伴随着计算机网络的快速发展,vsan的存储结构也在不断的更新换代过程中,传统的存储管理机制中的底层存储不了解虚拟化和文件系统,新一代的存储管理机制将更新为基于对象存储系统、虚拟数据存储、分布式存储。 下图为vsan的存储结构存储管理机制示意图。 VSAN数据数据存储结构;数据恢复案例.png VSAN数据存储是一个对象存储,以文件系统的形式呈现给vSphere主机,这个对象存储服务会从启用VSAN集群中的每台主机上加载卷。 ,因为现有的虚拟化程序没有针对VSAN的架构来恢复虚拟机的,北亚的工程师在分析底层数据存储结构的时候,也在做相应的程序开发,来测试数据分布信息的准确性。

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    PHP数据结构-图的存储结构

    当然,这还不是最麻烦的地方,因为今天我们只是介绍图的存储结构而已。 图的顺序存储结构:邻接矩阵 什么是邻接矩阵 首先还是来看看如何用顺序结构存储图。 在图的术语中,使用二维数组来表示的图的顺序存储结构就叫做邻接矩阵。就像下面这个表格一样。 ? 图的链式存储结构:邻接表 说完顺序存储结构,自然不能忽视另一种形式的存储结构,那就是图的链式存储结构。其实对于图来说,链式结构非常简单和清晰,因为我们只需要知道一个结点和那些结点有边就行了。 总结 对于图来说,除了邻接矩阵和邻接表之外,还有其它的一些存储形式,不过都是链式的邻接表的一些优化和变形而已。大家有兴趣的可以自己去了解一下 十字链表 、邻接多重表 这两种存储结构。 好了,基础的存储结构已经铺垫完了,关于图的概念也都熟悉掌握了,接下来,我们就要准备去做最重要的操作了,那就是如何来对图进行遍历。

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    数据结构:栈的顺序存储结构

    我们把允许插入和删除的一端称为栈顶(top),另一端称为栈底(bottom) ,栈又称为后进先出(Last In First Out)的线性表,简称LIFO结构。 ? 示例程序:(改编自《大话数据结构》) #include <iostream> using namespace std; #define  MAXSIZE 20 typedef int ElemType

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