MySQL資料庫教學
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- 暗 邢
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1 檔案組織 國立聯合大學資訊管理學系陳士杰老師
2 Outlines 資料儲存格式 檔案組織 講義 :Ch. 3 原文 :Ch. 13 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 2
3 資料儲存格式 資料庫儲存資料的階層 : 字元 (Character): 為資料庫中資料表示的最小單位 欄位 (Field): 又稱屬性 (Attribute) 欄(Column), 用來描述個體的某一個屬性 記錄 (Record): 又稱值組 (Tuple) 列(Row), 由多個欄位組成, 用以描述一個個體 關聯 (Relation): 又稱表格 (Table), 為相關記錄的集合 資料庫 (Database): 電腦化的記錄儲存軟體系統, 為相關關聯的集合, 透過資料庫管理系統 (DBMS) 來管理 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 3
4 例 : 員工關聯表格 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 4
5 磁碟儲存資料的階層 : 位元 (Bit): 電腦儲存資料的最小單位, 以二進位表示 位元組 (Byte):1 byte = 8bits, 為一般電腦從事資料處理的最小單位 區塊 (Block): 磁碟與記憶體間儲存與傳送資料的單位 磁碟與記憶體的儲存空間皆可切割成許多區塊 若資料記錄的大小較區塊小, 則每個區塊可以容納數筆記錄 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 5
6 記錄儲存的方法 固定長度 (Fixed Length) 在一個 Block 中, 每一筆記錄長度皆相同 可變長度 (Variable Length) 在一個 Block 中, 每一筆記錄長度不完全相同 不可分割 (Unspanned) 一筆記錄於儲存時, 不允許被分割與跨越區塊邊界 可分割 (Spanned) 一筆記錄於儲存時, 允許被分割與跨越區塊邊界 做法 : 在前一區塊結尾處, 以指標指向記錄其餘部份之區塊 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 6
7 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 7
8 Fixed Length 與 Unspanned: 優點 : 容易維護與管理, 存取效率佳 缺點 : 浪費空間 Variable Length 與 Spanned: 優點 : 節省空間 缺點 : 不易維護與管理, 存取效率差 實務上, 目前的 Relational DB 較偏好 Fixed Length 與 Unspanned 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 8
9 可變長度的使用時機 : 欄位長度大 內容值變化大 空間較時間珍貴 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 9
10 檔案組織 以檔案資料的存取方式, 區分成以下三種 : 循序檔 (Sequential File) 雜湊檔 (Hashing File) 索引檔 (Index File) 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 10
11 循序檔 (Sequential File) 循序檔的每一筆記錄, 是依加入順序儲存, 記錄本身無順序關係 另外有一種稱為排序檔 (Ordering File) 的檔案組織, 其每一筆記錄是依照鍵值 (Key Value) 加以排序而存入檔案中 有些書籍將此檔案組織稱為循序檔 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 11
12 特性 : 依照檔案加入的順序, 將記錄存入檔案的結尾處 新記錄直接插入檔案的結尾, 時間複雜度為 O(1) 記錄搜尋方式採線性搜尋 (Linear Search), 時間複雜度為 O((1+n)/2) = O(n) 刪除做法有以下兩種, 但皆會造成磁碟空間的浪費, 且需要資料重組的動作 複製含有欲刪除記錄之區塊至緩衝區 (Buffer), 自緩衝區刪除記錄, 再寫回磁碟區塊中 每一筆記錄均加入一個刪除標記, 以表示記錄有效或已被刪除 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 12
13 優點 適合批次作業 程式設計簡單 可儲存於循序性媒體, 如 : 磁帶 加入資料十分有效率 ( 插入尾端 ) 若檔案很少刪除及更新動作時, 十分節省空間 缺點 搜尋速度慢 ( 線性搜尋 ) 處理速度慢, 不適合即時性應用 記錄更新 刪除時, 必須產生額外的暫時檔案 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 13
14 雜湊檔 (Hashing File) 利用雜湊函數 (Hash Function) 將每筆記錄之鍵值 (Key Value) 或雜湊欄位 (Hash Field) 轉換成相對應之磁碟儲存位址 將欲插入資料的鍵值或雜湊欄位帶入雜湊函數, 轉換成儲存位址, 再將資料插入至此位址 若此位址已有資料, 則採用碰撞 ( 或稱 Overflow) 解決方法加以處理 將欲搜尋資料的鍵值或雜湊欄位帶入雜湊函數, 轉換成儲存位址, 再將資料取出 若此位址的資料並非欲搜尋的資料, 則亦採用碰撞 ( 或稱 Overflow) 解決方法加以處理 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 14
15 優點 : 存取效率高 ( 前提 : 雜湊函數須設計的好, 碰撞少 ) 適合即時性 線上應用 一般情況下, 插入 搜尋 刪除效率皆十分高 缺點 : 雜湊函數的設計十分重要, 否則可能產生嚴重的碰撞問題, 造成整體效率的急速下降 演算法設計較為複雜 不適合循序性的媒體 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 15
16 索引檔 (Index File) 索引 (Index) 是一種資料存取的結構, 其目的是在特定的搜尋條件下, 用來加速擷取資料的速度 建立索引的主要好處是用來加速查詢 可分成以下兩種 : 單層索引 (Single-level Index): 依照有序之索引欄位建立索引 主索引 (Primary Index) 次索引 (Secondary Index) 叢集索引 (Clustering Index) 多層索引 (Multi-level Index): 以樹狀結構建立索引 B Tree B + Tree 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 16
17 特性 : 資料實體儲存不一定要依照特定順序, 另以索引 (Index) 表達資料間的順序關係 插入 更新 刪除皆不需要產生新檔, 利用索引可快速地找到所需之記錄 優點 : 存取效率高 ( 介於循序 雜湊之間 ) 適合即時性 (Real-time) 線上(Online) 應用 資料不需事先排序, 但循序存取時亦十分有效率 使用廣泛, 多數系統皆支援索引結構 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 17
18 缺點 : 額外的索引佔空間 需耗費額外時間建立索引 程式設計較複雜 資料新增 刪除動作過多時, 可能常需要資料重組 不適合循序性的媒體 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 18
19 單層索引 (1): 主索引 (Primary Index) 以主鍵 (Primary Key) 為索引欄位 記錄依主鍵值做排序 為非密集索引 索引記錄數 = 資料檔區塊 (Block) 數 索引記錄 = Key value( 索引欄位值 ) + Block Pointer( 區塊指標 ) Block 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 19
20 密集索引 (Dense Index) 每一筆記錄皆有一筆相對應的索引欄位值及區塊指標 非密集索引 (Non-dense Index) 並非每一筆記錄皆有一筆相對應的索引欄位值及區塊指標 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 20
21 分成兩種 : 單層索引 (2): 次索引 (Secondary Index) 以次鍵 (Secondary Key) 為索引欄位 以非鍵值欄位 (Non-key Field) 為索引欄位 上述兩種次索引於使用時, 其資料記錄皆未排序 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 21
22 為密集索引 索引記錄數 = 資料記錄數 以次鍵 (Secondary Key) 為索引欄位 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 22
23 為非密集索引 以非鍵值欄位 (Non-key Field) 為索引欄位 索引記錄數 = 相異索引欄位數 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 23
24 單層索引 (3): 叢集索引 (Clustering Index) 以非鍵值欄位 (Non-key Field) 為索引欄位 記錄依非鍵值之索引欄位做排序 為非密集索引 索引記錄數 = 相異索引欄位數 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 24
25 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 25
26 多層索引 (Multi-Level Indexes) 多層索引是針對單層索引的索引表本身再建立一層主索引 ; 此時原始的索引檔案稱作第一層索引 (First-level Index), 而索引的索引則稱作第二層索引 (Second-level Index), 以此類推 可適用於各種類型的索引, 不管是主索引, 叢集索引或次索引, 只要第一層索引的每個索引項目都有唯一的 K(i) 且為固定長度即可 為了要保有使用多層索引好處, 同時也降低索引插入與刪除的問題, 通常會採用 B 樹和 B + 樹資料結構來實作, 這種方法稱為動態多層索引 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 26
27 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 27
28 動態多層索引 :B tree B tree 中的每個節點即為磁碟中的一個區塊 (Block) 以下為分支度 3 的 B-tree 節點結構 : Key Value 7, , , 20 Block Pointer (Pb) Record Pointer (Pr) ( 指向真正的內容 ) 假設每個區塊的大小為 B, 區塊指標的大小為 Pb, 記錄指標的大小為 Pr, 鍵值大小為 K, 每個區塊的分支度最多為 p, 則 : (p Pb) + (p-1) (Pr+K) B 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 28
29 動態多層索引 :B + tree B + tree 中的每個節點即為磁碟中的一個區塊 (Block) 以下是分支度為 3 的 B + tree: 7, 11 2, , 20 1, , 20 21, 23 分支度為 3 之 B + tree 的內部節點 (Internal Node): Key Value 7 11 B+tree 的內部節點所存放的 Key Value, 僅為搜尋用的索引值, 用以往下搜尋找資料 Block Pointer 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 29
30 分支度為 3 之 B + tree 的葉節點 (Leaf Node): Key Value 1 2 Record Pointer ( 指向真正的內容 ) Block Pointer ( 指向隔壁的 node) B+tree 的 Block Pointer 可用於資料的循序存取 ( 較 B tree 方便 ) 假設每個區塊的大小為 B, 區塊指標的大小為 Pb, 記錄指標的大小為 Pr, 鍵值大小為 K, 每個區塊的分支度最多為 p,p leaf 為在 Leaf Node 內可放的鍵值數量, 則 : ( 內部節點 ) p Pb + (p-1) K B ( 葉節點 ) Pb + p leaf (Pr+K) B 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 30
31 比較 B tree B + tree 資料所在 樹中所有節點 Leaf Node 分支度 較小 較大 樹的深度 較大 較小 適合的資料量 小 大 搜尋次數 1( 最佳 )~ 樹深 ( 最差 ) 固定為樹深 循序存取 不適用 適用 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 31
32 練習範例 1 有 筆員工記錄, 員工編號 ( 鍵值 ) 長度為 10bytes, 區塊大小為 1024bytes, 區塊指標為 6bytes, 記錄指標長度為 8bytes, 且每個節點皆約 80% 滿, 請問 : Ans: 若採 B tree, 最多需幾次區塊存取? 先求出 tree 的分支度 p (p Pb) + (p-1) (Pr+K) B (p 6) + (p-1) (8+10) 1024 p 43.42, 取 p = 43 ( 分支度 ) 因為每個 node 只存 80%, 故每個 node 內區塊指標數量 = 43 80% = 34, 鍵值數量 = 33 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 32
33 Node Pointer 數量 存放鍵值數量 Root Level = =1122 Level = = Level 合計大於 因為樹深為 4, 索引的存取次數為 1~4 次, 若再加上一次記錄存取 ( 即 : 利用記錄指標將真正資料取出 ), 故 最多 存取 5 次 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 33
34 Ans: 續前題, 若採 B + tree, 最多需幾次區塊存取? 先求出 tree 的內部節點與葉節點的分支度 : Internal Node: (p 6) + (p-1) p = 64 因 node 只存 80%, 故區塊指標數量 = 64 80% = 51 Leaf Node: p leaf (10+8) p leaf = 56 因 node 只存 80%, 故 Node 內鍵值數量 = 56 80% = 44 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 34
35 Node Pointer 數量 存放鍵值數量 Root Level = =2550 Level = Leaf Level = 此層內所能存放的鍵值數已大於 50000, 故不適合再建立此一內部層, 應改設為 Leaf 層 因為樹深為 3 ( 包含 leaf), 索引的存取次數為 3 次, 若再加上一次記錄存取 ( 即 : 利用記錄指標將真正資料取出 ), 故 最多 存取 4 次 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 35
36 練習範例 2 A file has r = 20,000 STUDENT records of fixed length. Each record has the following fields: NAME(30 bytes), SSN(9 bytes), ADDRESS(40 bytes), PHONE(9 bytes), BIRTHDATE(8 bytes), SEX(1 bytes), MAJORDEPTCODE(4 bytes, integer), and DEGREEPROGRAM(3 bytes). An additional byte is used as a deletion marker. The file is stored on a disk whose block size is 512 bytes. Assuming an unspanned organization, what is the blocking factor? Ans: Blocking Factor(BFR): 每個區塊所能夠存放的記錄數目 區塊大小 (B) = 512 bytes 每筆記錄長 (R) = = 113 bytes BFR = B/R =4 BFR 為區塊大小除每筆記錄長, 若有餘數則無條件捨去到整數 ( 餘數表示無法塞下一筆完整記錄的剩餘空間 ) 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 36
37 練習範例 3 Consider a disk with block size B =512 bytes. A block pointer isp = 6bytes long, and a record pointer Pr = 7 bytes long. A file has r =30,000 EMPLOYEE records of fixed length. Each record has the following fields: NAME (30 bytes), SSN(9 bytes), DEPARTMENTCODE(9 bytes), ADDRESS(40 bytes), PHONE(9 bytes), BIRTHDATE(8 bytes), SEX(1 bytes), JOBCODE(4 bytes), SALARY(4 bytes, real number). An additional byte is used as a deletion marker. Suppose that the file is ordered by the key field SSN and we want to construct a primary index on SSN. What is the index blocking factor? Ans: Index Blocking Factor (BFRi): 每個區塊所能存放之索引記錄數目 索引記錄的組成 = Key Value + Block Pointer 每筆索引記錄的長度 (Ri) = SSN+P = 9+6 = 15 bytes Block Size (B) = 512 bytes Index Blocking Factor = B/Ri = 34 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 37
38 反轉檔 (Inverted File) 特性 : 表格中每個欄位都可建立次索引, 各擁有並維護其索引表 根據任何欄位來做檢索, 皆可容易地搜尋到相對應的記錄 每建立出一個索引表時, 其原資料表格中的相對應欄位可以刪除, 以節省空間 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 38
39 範例 : 原始學生成績資料表 記錄所在位址 學號 姓名 物理成績 化學成續 0010 S001 陳一 S002 林二 S003 張三 S004 李四 S005 王五 S006 周六 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 39
40 以姓名為索引 姓名索引表 姓名 指標 陳一 0010 林二 0013 張三 0210 李四 1005 王五 0021 周六 0120 學生成績資料表 記錄所在位址 學號 物理成績 化學成續 0010 S S S S S S 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 40
41 以物理成績為索引 物理成績索引表 物理成績 指標 , 學生成績資料表 記錄所在位址 學號 姓名 化學成續 0010 S001 陳一 S002 林二 S003 張三 S004 李四 S005 王五 S006 周六 100 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 41
42 以化學成績為索引 化學成績索引表 化學成績 指標 , 學生成績資料表 記錄所在位址 學號 姓名 物理成績 0010 S001 陳一 S002 林二 S003 張三 S004 李四 S005 王五 S006 周六 94 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 42
43 以姓名 物理成績 化學成績為索引 學生成績資料表 記錄所在位址 學號 0010 S S002 姓名索引表 0210 S003 姓名 指標 1005 S004 陳一 S005 林二 S006 張三 0210 李四 1005 王五 0021 周六 0120 物理成績索引表 物理成績 指標 , 化學成績索引表 化學成績 指標 , 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 43
44 完全反轉檔 關聯表格中有幾個欄位, 就建幾個索引檔 理論上, 表格中的每個欄位皆可建立其各自的索引表 然而, 在實務上礙於一個資料表格至少要有一個欄位存在的系統要求, 所以實作上無法將所有欄位皆刪除掉 優點 : 根據特定欄位的某個搜尋條件進行存取時, 十分迅速 適用於多重鍵之索引 缺點 : 當使用許多欄位建立多個索引表時, 若欲得到一筆完整記錄, 必須查詢所有次索引, 十分耗時 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 44
45 補充 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 45
46 Hashing ( 雜湊 ) Def: 為一種資料貯存與搜尋的技術 若要存取某筆資料 x, 則先將 x 經過 Hashing Function 計算, 得出 Hashing Address, 再到 Hash Table 對應的 Bucket 中進行存取 x 的動作 Hash Table 的結構 由一組 Buckets 所組成, 每個 Buckets 由一組 Slot 所組成, 每個 Slot 可存 一筆記錄 Hash Table 圖示 : Hash Table Size = b s Bucket ( 桶子 ) x Hashing Function 存 / 取 H(x) (Hash Address) b 個 Slot ( 槽 ) s 個 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 46
47 相關術語 Collision Def: 不同的資料 (e.g., x 與 y) 在經由 Hashing Function 計算, 竟得出相同的 Hashing Address ( 即 H(x) = H(y)) 稱之 Overflow Def: 當 Collision 產生, 且 Bucket 中無多餘的 Slot 可存資料稱之 w H(w) x H(x) y H(y) w x y z: Overflow z H(z) 有 Collision 並不一定有 Overflow, 但有 Overflow, 則必有 Collision 發生 若 Bucket 只有一個 Slot, 則 Collision = Overflow 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 47
48 4 種常見的 Overflow 處理方式 Linear Probing ( 線性探測 ) Quadratic Probing ( 二次方探測 ) Rehashing ( 再雜湊 ) Link List ( 鏈結串列, 或稱 Chain) 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 48
49 Linear Probing ( 線性探測 ) Def: 又稱 Linear Open Addressing 當 H(x) 發生 overflow, 則循著 H(x)+1, H(x)+2,, H(x)-1 順序, 逐步搜尋, 直到 : 遇見有空的 Bucket 已搜尋完一圈為止 ( 表示 Hash Table Full, 無法 store) 圖示 : x 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 49
50 Hash Table 有 11 個 buckets ( 編號 : 0~10), 每個 bucket 只有一個 slot, 假設 Hashing Function = x mod 11, 並採取 Linear Probing 處理 overflow 試依照下列資料次序存入 Hash Table, 會得到什麼結果? Sol: 屬於 5 的部落 原本應該屬於位置 6 的資料 17, 被擠到很遠的地方, 要翻山越嶺才能找到它!! Search Time 增加!! 5, 16, 33, 21, 22, 27, 38, H(33) H(22) H(5) H(16) H(27) H(38) H(17) H(21) 缺點 : 易形成資料群聚 (Clustering) 現象, 增加 Searching Time 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 50
51 Quadratic Probing ( 二次方探測 ) Def: 為改善 Clustering 現象而提出 當 H(x) 發生 overflow 時, 則探測 (H(x) ± i 2 ) mod b,b 為 bucket 數,1 i (b- 1)/2 圖示 : 空位的探測次序 : H(x) 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 51
52 承接上題, 並改採 Quadratic Probing 處理 overflow 則 Hash Table 內容為何? Sol: 5, 16, 33, 21, 22, 27, 38, H(33) H(22) H(5) H(16) H(27) H(38) H(17) H(21) 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 52
53 Rehashing ( 再雜湊 ) Def: 提供一系列的 Hashing Functions: f 1, f 2, f 3, f n 若使用 f 1 發生 overflow, 則改用 f 2 ; 以此類推, 直到 : 沒有 overflow 發生 全部 function 用完 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 53
54 Link List ( 鏈結串列, 或稱 Chain) 將具有相同 Hashing Address 的資料, 以 Link list 方式串連在同一 Bucket 中 承接上題, 並採 Link List 處理 overflow 則 Hash Table 內容為何? 5, 16, 33, 21, 22, 27, 38, 17 Sol: H(22) H(33) 0 33 H(38) H(27) H(16) H(5) H(17) H(21) 國立聯合大學資訊管理學系資料庫系統課程 ( 陳士杰 ) 54
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