1. 数据结构中散列存储和索引存储的区别！求教 最好能生动点
散列存储是直接将关键字的值做一个映射到存储地址
索引存储则是另外使用关键字来构建一个索引表（也可以是单级，也可以是多级的），先在索引表中找到存储位置后，再访问内容
2. Oracle中如何把表和索引放在不同的表空间里
尽量把表和索引的表空间存储在不同在磁盘上，把两类不同IO性质的数据分开放，这样可以提高磁盘的IO总体性能；
2）便于管理：
试想一下，如果索引的数据文件损坏，只要创建索引即可，不会引起数据丢失的问题。
3. 数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
(3)索引和表结构分开存储扩展阅读
顺序存储和链接存储的基本原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，还含有元素之间逻辑关系的信息。数据的链式存储结构可用链接表来表示。其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点的存储位置。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
4. mysql数据库引擎innodb的主索引文件和表文件分开吗
不分开，因为InnoDB表数据文件本身就是主索引，MyISAM引擎是分开的。
MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
而InnoDB是聚集索引，就是索引文件节点中就包含了完整的数据记录。
5. 聚集索引和非聚集索引的区别是什么
1、查询速度不同
聚集索引查询数据速度快。
非聚集索引查询数据速度慢。
2、占用内存大小不同：
聚集索引需要较少的内存来进行操作。
非聚集索引需要更多的内存用于操作。
适用情况
1、含有大量非重复值的列。
2、使用BETWEEN，>，>=，<或<=返回一个范围值的列
3、被连续访问的列
4、返回大型结果集的查询
5、经常被使用连接或GROUP BY子句的查询访问的列
以上内容参考：网络-聚集索引
6. mysql数据库引擎innodb的主索引文件和表文件分开吗如果不分开，那怎么查询
innodb的主索引文件和表文件没有分开，他们在同一个表空间。
7. Mysql数据库3种存储引擎有什么区别
Mysql数据库3种存储（MyISAM、MEMORY、InnoDB）引擎区别：
1、Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。MEMORY、InnoDB不是默认存储引擎。
2、InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
Mysql数据库3种存储（MyISAM、MEMORY、InnoDB）区别对比：
1、MyISAM
它不支持事务，也不支持外键，尤其是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表。
数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分配IO，获取更快的速度。要指定数据文件和索引文件的路径，需要在创建表的时候通过DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY语句指定，文件路径需要使用绝对路径。
2、MEMORY
memory使用存在内存中的内容来创建表。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件，格式是.frm。MEMORY类型的表访问非常快，因为它到数据是放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务器关闭，表中的数据就会丢失，但表还会继续存在。
默认情况下，memory数据表使用散列索引，利用这种索引进行“相等比较”非常快，但是对“范围比较”的速度就慢多了。因此，散列索引值适合使用在"="和"<=>"的操作符中，不适合使用在"<"或">"操作符中，也同样不适合用在order by字句里。如果确实要使用"<"或">"或betwen操作符，可以使用btree索引来加快速度。
存储在MEMORY数据表里的数据行使用的是长度不变的格式，因此加快处理速度，这意味着不能使用BLOB和TEXT这样的长度可变的数据类型。VARCHAR是一种长度可变的类型，但因为它在MySQL内部当作长度固定不变的CHAR类型，所以可以使用。
3、InnoDB
InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
（1)自动增长列：
InnoDB表的自动增长列可以手工插入，但是插入的如果是空或0，则实际插入到则是自动增长后到值。可以通过"ALTER TABLE...AUTO_INCREMENT=n;"语句强制设置自动增长值的起始值，默认为1，但是该强制到默认值是保存在内存中，数据库重启后该值将会丢失。
可以使用LAST_INSERT_ID()查询当前线程最后插入记录使用的值。如果一次插入多条记录，那么返回的是第一条记录使用的自动增长值。对于InnoDB表，自动增长列必须是索引。如果是组合索引，也必须是组合索引的第一列，但是对于MyISAM表，自动增长列可以是组合索引的其他列，这样插入记录后，自动增长列是按照组合索引到前面几列排序后递增的。
（2）外键约束：
MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB，在创建外键的时候，父表必须有对应的索引，子表在创建外键的时候也会自动创建对应的索引。
8. oracle中为什么把表和表的索引建在不同的表空间会提升效率
不能简单滴说表和索引分开表空间放就能提高效率（性能）。提高性能是有前提条件的，只有在数据表空间和索引表空间分开存放在不同磁盘的时候，由于减少了磁盘I/O的竞争，才表现出性能的提高。假如你只有一块磁盘那么即使分开存放了表和索引表空间，只是优化了存储管理，对性能没有什么提高。
9. 按照存储结构划分,索引分为哪两类各有何作用
聚集索引：对表在物理数据页中的数据排列进行排序，然后重新存储到磁盘上，表中的数据行只能以一种方式存储在磁盘上，故一个表只能有一个聚集索引。创建任何非聚集索引之前必须创建聚集索引。
非聚集索引：具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不会影响数据表中记录的实际存储顺序。
(9)索引和表结构分开存储扩展阅读
优点
1.大大加快数据的检索速度;
2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;
3.加速表和表之间的连接;
4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显着减少查询中分组和排序的时间。
缺点
1.索引需要占物理空间。
2.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
10. 说明在创建数据库时如何合理规划数据库的物理存储结构和逻辑存储结构
Oracle数据库的逻辑结构和物理结构
Oracle 数据库的逻辑结构是由一些数据库对象组成，如数据库表空间、表、索引、段、视图、存储过程、触发器等。数据库的逻辑存储结构(表空间等)决定了数据库的物理空间是如何被使用的，数据库对象如表、索引等分布在各个表空间中。
Oracle 数据库的物理结构从操作系统一级查看，是由一个个的文件组成，从物理上可划分为:数据文件、日志文件、控制文件和参数文件。数据文件中存放了所有的数据信息;日志文件存放数据库运行期间产生的日志信息，它被重复覆盖使用，若不采用归档方式的话，已被覆盖的日志信息将无法恢复;控制文件记录了整个数据库的关键结构信息，它若被破坏，整个数据库将无法工作和恢复;参数文件中设置了很多Oracle 数据库的配置参数，当数据库启动时，会读取这些信息。
逻辑结构的优化
逻辑结构优化用通俗的话来说就是通过增加、减少或调整逻辑结构来提高应用的效率，下面通过对基本表的设计及索引、聚簇的讨论来分析ORACLE逻辑结构的优化。
1、基本表扩展
数据库性能包括存储空间需求量的大小和查询响应时间的长短两个方面。为了优化数据库性能，需要对数据库中的表进行规范化。一般来说，逻辑数据库设计满足第三范式的表结构容易维护且基本满足实际应用的要求。所以，实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化，从而保证了数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联，以尽可能地降低数据冗余。但在实际应用中这种做法有时不利于系统运行性能的优化:如过程从多表获取数据时引发大量的连接操作，在需要部分数据时要扫描整个表等，这都消耗了磁盘的I/O 和CPU 时间。
为解决这一问题，在设计表时应同时考虑对某些表进行反规范化，方法有以下几种:一是分割表。分割表可分为水平分割表和垂直分割表两种:水平分割是按照行将一个表分割为多个表，这可以提高每个表的查询速度，但查询、更新时要选择不同的表，统计时要汇总多个表，因此应用程序会更复杂。垂直分割是对于一个列很多的表，若某些列的访问频率远远高于其它列，就可以将主键和这些列作为一个表，将主键和其它列作为另外一个表。通过减少列的宽度，增加了每个数据页的行数，一次I/O就可以扫描更多的行，从而提高了访问每一个表的速度。但是由于造成了多表连接，所以应该在同时查询或更新不同分割表中的列的情况比较少的情况下使用。二是保留冗余列。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的列，以避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。三是增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间。
因此，在数据库的设计中，数据应当按两种类别进行组织:频繁访问的数据和频繁修改的数据。对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。有时还需将规范化的表作为逻辑数据库设计的基础，然后再根据整个应用系统的需要，物理地非规范化数据。规范与反规范都是建立在实际的操作基础之上的约束，脱离了实际两者都没有意义。只有把两者合理地结合在一起，才能相互补充，发挥各自的优点。
2、索引和聚簇
创建索引是提高检索效率最有效的方法之一，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，能快速定位数据的物理地址，可以大大加快数据库的查询速度，一个建有合理索引的数据库应用系统可能比一个没有建立索引的数据库应用系统效率高几十倍，但并不是索引越多越好，在那些经常需要修改的数据列上建立索引，将导致索引B*树的不断重组，造成系统性能的下降和存储空间的浪费。对于一个大型表建立的索引，有时并不能改善数据查询速度，反而会影响整个数据库的性能。这主要是和SGA的数据管理方式有关，Oracle在进行数据块高速缓存管理时，索引数据比普通数据具有更高的驻留权限，在进行空间竞争时，Oracle会先移出普通数据，对建有索引的大型表进行数据查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，Oracle不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，所以，在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。
Oracle提供了另一种方法来提高查询速度，就是聚簇(Cluster)。所谓聚簇，简单地说就是把几个表放在一起，按一定公共属性混合存放。聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个Oracle块中，这时检索一组Oracle块就同时得到两个表的数据，这样就可以减少需要存储的Oracle块，从而提高应用程序的性能。
对于逻辑结构的优化，还应将表数据和索引数据分开表空间存储，分别使用独立的表空间。因为如果将表数据和索引数据放在一起，表数据的I/O操作和索引的I/O操作将产生影响系统性能的I/O竞争，降低系统的响应效率。将表数据和索引数据存放在不同的表空间中，并在物理层面将这两个表空间的数据文件放在不同的物理磁盘上，就可以避免这种竞争了。
物理结构的优化
数据库的数据最终是存储在物理磁盘上的，对数据进行访问就是对这些物理磁盘进行读写，因此对于这些物理存储的优化是系统优化的一个重要部分。对于物理存储结构优化，主要是合理地分配逻辑结构的物理存储地址，这样虽不能减少对物理存储的读写次数，但却可以使这些读写尽量并行，减少磁盘读写竞争，从而提高效率，也可以通过对物理存储进行精密的计算减少不必要的物理存储结构扩充，从而提高系统利用率。
1、磁盘读写并行优化
对于数据库的物理读写，Oracle系统本身会进行尽可能的并行优化，例如在一个最简单的表检索操作中，如果表结构和检索域上的索引不在一个物理结构上，那么在检索的过程中，对索引的检索和对表的检索就是并行进行的。
2、操作并行优化
操作并行的优化是基于操作语句的统计结果，首先是统计各个表的访问频率，表之间的连接频率，根据这些数据按如下原则分配表空间和物理磁盘，减少系统进程和用户进程的磁盘I/O竞争;把需要连接的表格在表空间/物理磁盘上分开;把高频访问的表格在表空间/物理磁盘上分开;把经常需要进行检索的表格的表结构和索引在表空间/物理磁盘上分开。
3、减少存储结构扩展
如果应用系统的数据库比较脆弱，并在不断地增长或缩小，这样的系统在非动态变化周期内效率合理，但是当在动态变化周期内的时候，性能却很差，这是由于Oracle的动态扩展造成的。在动态扩张的过程中，Oracle必须根据存储的要求，在创建行、行变化获取缺省值时，扩展和分配新的存储空间，而且表格的扩展往往并不是事情的终结，还可能导致数据文件、表空间的增长，这些扩展会导致在线系统反应缓慢。对于这样的系统，最好的办法就是在建立的时候预先分配足够的大小和合适的增长幅度。在一个对象建立的时候要根据应用充分地计算他们的大小，然后再根据这些数据来定义对象Initial、Next和Minextents的值，使数据库在物理存储上和动态增长次数上达到一个比较好的平衡点，使这些对象既不经常发生增长，也不过多地占用数据库。