Oracle 11g Release (11.1) 索引底層的資料結構

本文內容 B-樹（B-tree） 散列（Hash） k-d 樹（k-d tree） 點四叉樹（Point Quadtree）

本文介紹關於 Oracle 索引的結構。大概瞭解 Oracle 索引底層的資料結構，從而更好地理解 Oracle 索引對增、刪、改、查的效能。

B-樹（B-tree）

非索引的結構能滿足所有需要，但自平衡的 B-樹索引結構更能最佳化在大資料集上檢索的效能。每個 B-樹節點擁有多個鍵和指標。特定 B-樹支援的一個節點中鍵的最大數量是那顆樹的順序。每個節點都具有一個潛在的 order+1 指標，指向比它更低一級的節點。

例如， 1 所示，order=2 的 B-樹具有三個指標，分別指向：比它第一個鍵小的子節點（最左邊的指標）；比它第一個鍵大，比第二個鍵小的子節點（中間的指標）；比它第二個鍵大的子節點（最右邊的指標）。因此，B-樹演算法，最大限度地減少定位記錄所需的讀寫，通過傳遞比二叉樹演算法更少的節點，二叉樹對每個確定的節點，用一個鍵和最多兩個子節點（二叉樹的結構是一個索引值，左右兩個指標，B-樹是二叉樹的擴充）。描述的是克努特變換（Knuth variation），它的索引由兩部分組成：一個順序集（Sequence set），提供快速順序的訪問資料；一個索引集（Index set），提供直接存取順序集。

雖然，B-樹的節點，一般不包含相同數量的資料值，並且他們通常包含一定量的未使用空間，B-樹演算法確保樹保持平衡，和分葉節點在同一級上。

圖 1 B-樹

散列（Hash）

散列根據一個給定欄位值快速直接地訪問一個特定的已儲存的記錄。每個記錄被放置的位置是根據同一個函數，記錄的一些欄位域的Function Compute的。並用相同的函數插入和更新。

散列的問題是記錄的物理順序與它們的邏輯順序沒有任何關係。另外，散列會在磁碟上存在大量未使用的地區。

圖 2 散列

k-d 樹（k-d tree）

具有兩維的資料，例如經度和緯度，可用通過使用 k-d樹變換，稱為 2-d 樹，被有效地儲存和檢索。

在這個結構，每個節點的資料類型，是欄位資訊，兩個座標，和指向兩個子節點的左指標和右指標。

圖 3 2-d 樹

這種結構利於範圍查詢。也就是說，如果使用者指定一個點(xx, xx)和一個距離，那麼，查詢會返回在這個指定的原來點距離內的所有點集合。

2-d 樹很容易實現。但是因為，一個包含 k 個節點的 2-d 樹具有 k 高度，因此，插入和查詢複雜。

點四叉樹（Point Quadtree）

點四叉樹，在圖 4 所示，也用來表示在一個兩維空間中的點資料，但這些結構把地區劃分為四個部分，而 2-d 樹劃分為兩個。節點記錄類型的欄位由屬性資訊組成，包括兩個座標和指向四個子節點的方位點，按順時針，如西北NW，西南SW，東北NE，東南SE。

圖 4 Point Quadtree 索引結構

點四叉樹跟 2-d 樹一樣也很容易實現。一個包含 k 個節點的四叉樹具有 k 高度，插入和查詢複雜。每個比較都要求在至少兩個座標上進行。然而，實際中，從 root 到 leaf 的長度在點四叉樹中往往較短。

複製上面第二個連結裡邊提供的 Python 代碼，做適當修改。因為，網頁提供的代碼只能運行在較低版本 Python。Python 3 之後的版本跟之前的差異較大。因此，下載本文最後原始碼，並在 Python 3.3 的 IDLE 運行。會得到如下輸出：

Python 3.3.0 (v3.3.0:bd8afb90ebf2, Sep 29 2012, 10:57:17) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32

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 <line x1="1" y1="1" x2="1" y2="399" />

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 <line x1="50" y1="1" x2="50" y2="100" />

……

複製輸出的結果，命名為 .svg，.html 也行，用瀏覽器開啟，會呈現：

圖 5 一個 8*8 大小的點四叉樹地區

看這個圖，從左上方開始，順時針。你可以當做“根據需要，是否要點，不斷按 4 個分裂其中一個方塊”。

下載 Point Qudatree Python 示範