Ⅰ 什么是系统中存放数据的基本方式
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。顺序存储方式把逻辑上相邻的节点存储在物理位置撒花姑娘相邻的存储单元里，节点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或结构数组来描述。
2、链接存储方式：链接存储方式比较灵活，不要求逻辑上相邻的节点在物理位置上相邻，节点间的逻辑关系由附加的引用字段来表示。一个节点的引用字段往往指向下一个节点的存放位置。链接存储方式也成为链式存储结构。
3、索引存储方式：索引存储方式是采用附加的索引表的方式来存储节点信息的一种存储方式。索引表由若干索引项组成。索引存储方式中索引项的一般形式为(关键字、地址)。其中，关键字是能够唯一标识一个节点的数据项。索引存储方式还可以细分为如下两类。
稠密索引：这种方式中每个节点在索引表中都有一个索引项，其中索引项的地址知识节点所在的存储位置。
稀疏索引：这种方式中一组节点在索引表中只对应一个索引项。其中，索引项的地址指示一组节点的起始存储位置。
4、散列存储方式：散列存储方式是根据节点的关键字直接计算出该节点的存储地址的一种存储方式。
在实际应用中，往往需要根据具体的数据结构来决定采用哪种存储方式。同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。而且者4中基本存储方法，既可以单独使用，也可以组合起来对数据结构进行存储描述。
Ⅱ 计算机有哪些存储结构
计算机存储来说一般有四种方式：
(1)顺序存储方法
该方法把逻辑上相邻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关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构
(Sequential
Storage
Structure)，通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。
(2)链接存储方法
该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构(Linked
Storage Structure),通常借助于程序语言的指针类型描述。
(3)索引存储方法
该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引(Dense Index)。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(Spare
Index)。索引项的一般形式是：
关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置;稀疏索引中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
该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。
Ⅲ 索引是什么意思
索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。
(3)索引存储结构的范围扩展阅读：
1、作用
（1）快速取数据。
（2）实现表与表之间的参照完整性。
（3）可以减少排序和分组的时间。
2、类型
（1）普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性之类的限制。
（2）非聚集索引：数据库表中记录的物理顺序与索引顺序可以不相同。
（3）修改索引：对于已经建立的索引，如果需要对其重新命名，可以使用ALTER INDEX 语句。
3、注意事项
（1）每一列都是索引可以选择的对象。
（2）对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。
（3）避免在单个表上有很多索引。
Ⅳ 计算机有哪些存储结构
计算机存储来说一般有四种方式：
(1)顺序存储方法
该方法把逻辑上相邻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关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构 (Sequential Storage Structure)，通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。 (2)链接存储方法
该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构(Linked StorageStructure),通常借助于程序语言的指针类型描述。
(3)索引存储方法
该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。 索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引(DenseIndex)。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(Spare Index)。索引项的一般形式是：
关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置;稀疏索引中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
该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。
Ⅳ ClickHouse存储结构及索引详解
本文基于ClickHouse 20.8.5.45版本编写，操作系统使用的是CentOS 7.5，主要介绍MergeTree表引擎的存储结构以及索引过程。
刚刚创建的表只在数据目录下生成了一个名为 test_merge_tree 文件夹(具体路径为data/default/test_merge_tree)，并没有任何数据，接下来往该表里面插入一条数据，看看会生成哪些文件。
在test_merge_tree目录下使用tree命令可以看到刚刚的那条命令生成了一个名为 200002_1_1_0 的文件夹。
在介绍这些文件之前先介绍一下200002_1_1_0这个目录的命名规则
当分区发生合并时，新的分区目录名称命名规则将会在接下来介绍，这里不做详述。
在介绍这部分之前，需要先将min_compress_block_size配置改小，以方便分析mrk2和bin文件，其默认值为65535。
修改方法为在 users.xml 文件的 profiles 里面增加以下配置
修改完后重启clickhouse-server服务，然后再用以下命令查看是否修改成功
刚刚已经插入了一条数据，但是那一条数据不具有代表性，所以这次决定多插入几条数据再来分析。
上面这条命令产生了个新的分区目录 200002_2_2_0 ，此目录下的文件前面已经讲过，现在重点分析以下几个文件的存储格式
MergeTree表会按照主键字段生成primary.idx，用于加快表查询。前面创建表时使用的是(Id, Name)两个字段作为主键，所以每隔index_granularity行数据就会取(Id, Name)的值作为索引值，由于index_granularity被设置为2，所以每隔两行数据就会生成一个索引。也就是说会使用(3,'Lisa'), (6,'Meimei'), (31,'vincent')作为索引值。
这里我只介绍第一个索引(3,'Lisa')的存储格式，剩下的可以自己去梳理。Id是UInt64类型的，所以使用8字节来存储。从上图可以看出前8个字节为0x03，以小端模式来存储，接下来我们可以看到其它文件都是以小端模式来存储。Name是String类型，属于变长字段，所以会先使用1个字节来描述String的长度，由于Lisa的长度是4，所以第9个字节为0x04，再接下来就是Lisa的ASCII码。
mrk2文件格式比较固定，primary.idx文件中的每个索引在此文件中都有一个对应的Mark，Mark的格式如下图所示：
通过primary.idx中的索引寻找mrk2文件中对应的Mark非常简单，如果要寻找第n(从0开始)个index，则对应的Mark在mrk2文件中的偏移为n*24，从这个偏移处开始读取24 Bytes即可得到相应的Mark。
bin文件由若干个Block组成，由上图可知Id.bin文件中包含两个Block。每个Block主要由头部的Checksum以及若干个Granule组成，Block的格式如下图所示：
每个Block都会包含若干个Granule，具体有多少个Granule是由参数min_compress_block_size控制，每次Block中写完一个Granule的数据时，它会检查当前Block Size是否大于等于min_compress_block_size，如果满足则会把当前Block进行压缩然后写到磁盘中，不满足会继续等待下一个Granule。结合上面的INSERT语句，当插入第一个Granule(3, 4)时，数据的的size为16，由于16 < 24所以会等第二个Granule，当插入第二个Granule(6, 12)后数据的size为32，由于32 > 24所以会把(3, 4, 6, 12)压缩放到第一个Block里面。最后面的那个31由于是最后一条数据，就放到第二个Block里面。
partition.dat文件里面存放的是分区表达式的值，该分区表达式生成的值为200002，UInt32类型，转换成16进制就是0x00030d42。
minmax文件里面存放的是该分区里分区字段的最小最大值。分区字段Birthday的类型为Date，其底层由UInt16实现，存的是从1970年1月1号到现在所经过的天数。通过上面的INSERT语句我们可以知道Birthday的最小值为2000-02-03，最大值为2000-02-08。这两个时间转换成天数分别为10990和10995，再转换成16进制就是0x2aee和0x2af3。
属于同一个分区的不同目录，ClickHouse会在分区目录创建后的一段时间自动进行合并，合并之后会生成一个全新的目录，以前老的分区目录不会立马删除，而是在合并后过一段时间再删除。新的分区目录名称遵循以下规则：
所以上面的两个分区目录200002_1_1_0和200002_2_2_0在过一段时间后最终会变成一个新的分区目录200002_1_2_1。由此可见如果你频繁插入数据会产生很多分区目录，在合并的时候会占用很多资源。所以最好一次插入很多条数据，尽量降低插入的频率。
通过上面的介绍相信大家已经对ClickHouse的索引结构有所了解，接下来用一张图简要描述Id字段的索引过程。
其它列的索引过程类似，这里就不一一赘述了，有兴趣的朋友可以自己去研究。
本文通过一个简单的例子来分析ClickHouse的存储结构，整个逻辑力求简洁明了，希望通过本文能够让喜欢ClickHouse的朋友对它的索引有个清晰的认识。
Ⅵ 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。
(6)索引存储结构的范围扩展阅读
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。
Ⅶ 索引是什么
索引是什么
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。索引是针对表而建立的，它是由数据页面以外的索引页面组成的，每个索引页面中的行都会含有逻辑指针，以便加速检索物理数据。
在数据库关系图中，可以在选定表的"索引/键"属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。
索引的作用
在数据库系统中建立索引主要有以下作用:
(1)快速取数据;
(2)保证数据记录的唯一性;
(3)实现表与表之间的参照完整性;
(4)在使用ORDER by、group by子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。
当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作;第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。
Ⅷ 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。
(8)索引存储结构的范围扩展阅读
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。