सूचकांक प्रकार अवलोकन ओरेकल, MySQL, PostgreSQL, एमएस एसक्यूएल

टिप्पणियों में से एक में आपको अनुक्रमणिका के बारे में अधिक बताने का अनुरोध किया गया था, और चूंकि रनट में विभिन्न DBMS के समर्थित अनुक्रमित पर व्यावहारिक रूप से कोई सारांश डेटा नहीं है, इस समीक्षा में मैं इस बात पर विचार करूंगा कि सबसे लोकप्रिय बहुराष्ट्रीय कंपनियों में किस प्रकार के सूचकांक का समर्थन किया जाता है।

बी-ट्री

बी-ट्री इंडेक्स परिवार सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार का इंडेक्स है, जिसे ऑर्डर की गई चाबियों के संतुलित पेड़ के रूप में व्यवस्थित किया जाता है। वे रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल, और लगभग सभी प्रकार के डेटा के लिए लगभग सभी डीबीएमएस द्वारा समर्थित हैं।







चूंकि अधिकांश शायद उन्हें अच्छी तरह से जानते हैं (या उनके बारे में पढ़ सकते हैं, उदाहरण के लिए, यहां ), केवल एक चीज जो, शायद, यहां ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस प्रकार का सूचकांक मूल्यों के उच्च वितरण और उच्च शक्ति (कार्डिनैलिटी) के साथ सेट के लिए इष्टतम है अद्वितीय मूल्यों के -number)।

स्थानिक सूचकांक

वर्तमान में, सभी DBMS डेटा में उनके साथ काम करने के लिए स्थानिक डेटा प्रकार और फ़ंक्शन हैं; Oracle के लिए, यह MDSYS स्कीमा में प्रकारों और कार्यों का एक सेट है, PostgreSQL के लिए, यह बिंदु, लाइन, lseg, बहुभुज, बॉक्स, पथ, बहुभुज, वृत्त, MySQL में है। - ज्योमेट्री, पॉइंट, लिनेस्ट्रिंग, पॉलीगॉन, मल्टीपॉइंट, मल्टीलिनेस्ट्रिंग, मल्टीलिऑन, ज्योमेट्रीकल्केशन, एमएस एसक्यूएल - पॉइंट, मल्टीपॉइंट, लाइनस्ट्रिंग, मल्टीलाइनरिंग, पॉलीगॉन, मल्टीपॉलीगॉन, ज्योमेट्रीकोलेक्शन।

स्थानिक क्वेरी ऑपरेशन योजना में, दो चरण या फ़िल्टरिंग के दो चरण आमतौर पर प्रतिष्ठित होते हैं। खराब स्थानिक समर्थन वाले DBMS केवल पहले चरण (मोटे फ़िल्टरिंग, MySQL) पर काम करते हैं। एक नियम के रूप में, इस स्तर पर वस्तुओं का अनुमानित, अनुमानित प्रतिनिधित्व उपयोग किया जाता है। सबसे सामान्य प्रकार का अनुमान न्यूनतम बाउंडिंग आयत [एमबीआर] [100] है।

स्थानिक डेटा प्रकारों के लिए, आर-ट्रीज़ (आर-ट्री इंडेक्स) और ग्रिड (ग्रिड-आधारित स्थानिक सूचकांक) पर आधारित विशेष अनुक्रमण विधियाँ हैं।

स्थानिक ग्रिड

स्थानिक ग्रिड इंडेक्स बी-ट्री के समान एक पेड़ की संरचना है, लेकिन इसका उपयोग स्थानिक डेटा तक पहुंच को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है, अर्थात् बहुआयामी जानकारी को अनुक्रमणित करने के लिए, जैसे, दो-आयामी निर्देशांक (अक्षांश और देशांतर) के साथ भौगोलिक डेटा )। इस संरचना में, पेड़ के नोड्स अंतरिक्ष की कोशिकाएं हैं। उदाहरण के लिए, दो-आयामी स्थान के लिए: पहले, पूरे मूल क्षेत्र को एक कड़ाई से परिभाषित रिज़ॉल्यूशन ग्रिड में विभाजित किया जाएगा, फिर प्रत्येक ग्रिड सेल जिसमें वस्तुओं की संख्या सेट की गई अधिकतम वस्तुओं से अधिक होती है, उन्हें अगले स्तर के सबग्रिड में विभाजित किया जाएगा। यह प्रक्रिया तब तक जारी रहेगी जब तक कि अधिकतम नेस्टिंग प्राप्त नहीं हो जाती है (यदि स्थापित है), या जब तक कि सब कुछ कोशिकाओं में विभाजित नहीं हो जाता है तब तक वस्तुओं की अधिकतम से अधिक नहीं।





त्रि-आयामी या बहुआयामी स्थान के मामले में, ये आयताकार समानांतर चतुर्भुज (क्यूबॉइड) या समांतर चतुर्भुज होंगे।

Quadtree

क्वाडट्री ग्रिड-आधारित स्थानिक सूचकांक का एक उपसमूह है, जिसमें मूल कोशिका में हमेशा 4 बच्चे होते हैं और ग्रिड रिज़ॉल्यूशन डेटा की प्रकृति या जटिलता के आधार पर भिन्न होता है।

आर-ट्री

आर-ट्री (रीजन्स ट्री) भी एक पेड़ की तरह डेटा संरचना है, जो कि स्पैटियल ग्रिड के समान है, जो कि 1984 में एंटोनिन दत्तमैन द्वारा प्रस्तावित है। यह डेटा संरचना भी अंतरिक्ष को कई पदानुक्रमित नेस्टेड कोशिकाओं में विभाजित करती है, लेकिन जो स्थानिक ग्रिड के विपरीत, मूल कोशिका को पूरी तरह से कवर करने के लिए आवश्यक नहीं है और यह अंतर हो सकता है।

विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग अतिप्रवाहित छोरों को विभाजित करने के लिए किया जा सकता है, जो आर-पेड़ों को उपप्रकारों में विभाजित करता है: द्विघात और रैखिक जटिलता के साथ (गुट्टमैन, निश्चित रूप से, घातीय जटिलता के साथ वर्णित है - बाहरी खोज, लेकिन वह निश्चित रूप से, कहीं भी उपयोग नहीं किया जाता है)।

द्विघात उपप्रकार को सभी वस्तुओं को कवर करने वाले न्यूनतम क्षेत्र के साथ दो आयतों में विभाजित किया गया है। रैखिक - अधिकतम दूरी से विभाजित।

HASH

हैश इंडेक्स आर्थर फुलर द्वारा प्रस्तावित किए गए थे, और वे स्वयं मूल्यों को संग्रहीत नहीं करते हैं, लेकिन उनके हैश, जो बड़े क्षेत्रों से अनुक्रमित की आकार (और तदनुसार, प्रसंस्करण गति बढ़ाता है) को कम करता है। इस प्रकार, जब एचएएसएच इंडेक्स का उपयोग करते हुए क्वेरी की जाती है, तो फील्ड मान से खोजे गए व्यक्ति की तुलना नहीं की जाएगी, लेकिन फील्ड हैश के साथ मांगे गए मूल्य से हैश।

हैश फ़ंक्शंस की अरेखीय प्रकृति के कारण, इस सूचकांक को मूल्य के आधार पर क्रमबद्ध नहीं किया जा सकता है, जिससे अधिक / कम उपयोग करना असंभव हो जाता है और तुलना में अशक्त होता है। इसके अलावा, चूंकि हैश अद्वितीय नहीं हैं, इसलिए मिलान हैश के लिए टक्कर रिज़ॉल्यूशन विधियों का उपयोग किया जाता है।

बिटमैप

बिटमैप इंडेक्स - बिट इंडेक्स की विधि प्रत्येक संभव स्तंभ मान के लिए अलग-अलग बिटमैप (0 और 1 का एक क्रम) बनाने के लिए है, जहां प्रत्येक बिट एक अनुक्रमित मूल्य के साथ एक पंक्ति से मेल खाती है, और 1 के बराबर इसके मूल्य का अर्थ है कि बिट स्थिति के अनुरूप रिकॉर्ड के लिए एक अनुक्रमित मान होता है। यह कॉलम या संपत्ति।

EmpID	पॉल
1	नर
2	महिला
3	महिला
4	नर
5	महिला

बिटमैप्स

मूल्य	शुरुआत	अंत	बिट मास्क
नर	पहली पंक्ति का पता	अंतिम पंक्ति का पता	10010
महिला	पहली पंक्ति का पता	अंतिम पंक्ति का पता	01101

बिट इंडेक्स का मुख्य लाभ यह है कि कम शक्ति वाले बड़े सेटों पर और उनके मूल्यों द्वारा अच्छी क्लस्टरिंग के साथ, इंडेक्स बी * -ट्री से कम होगा। ( यहां या यहां पढ़ें)

सूचकांक को उलट

रिवर्स इंडेक्स भी एक बी-ट्री इंडेक्स है, लेकिन ओएलटीपी सिस्टम में मुख्य रूप से नीरस रूप से बढ़ते मूल्यों (उदाहरण के लिए, एक ऑटो-इन्क्रीमेंट आइडेंटिफ़ायर) के लिए उपयोग की गई उलट कुंजी के साथ, इंडेक्स के अंतिम लीफ ब्लॉक के लिए प्रतिस्पर्धा को हटाने के लिए, क्योंकि मान को फ़्लिप करके, दो आसन्न सूचकांक प्रविष्टियाँ अलग-अलग सूचकांक ब्लॉकों में आती हैं। इसका उपयोग सीमा खोज के लिए नहीं किया जा सकता है।

एक उदाहरण:

तालिका में क्षेत्र (बिन)	अनुक्रमणिका कुंजी (बिन)
00000001	10000000
...	...
00001001	10010000
00001010	01010000
00001011	11010000

जैसा कि आप देख सकते हैं, सूचकांक में मूल्य तालिका में ही मूल्य से बहुत अधिक बदल जाता है, और इसलिए बी-ट्री संरचना में, वे विभिन्न ब्लॉकों में गिर जाएंगे।

उलटा सूचकांक

एक उलटा सूचकांक एक पूर्ण-पाठ सूचकांक है जो प्रत्येक कुंजी के लिए संग्रहीत करता है तालिका प्रविष्टियों के पते की क्रमबद्ध सूची को टोकन देता है जिसमें एक दी गई कुंजी होती है।

1	माँ ने फ्रेम धोया
2	पापा ने फ्रेम धोया
3	पिताजी ने कार धो दी
4	माँ ने कार को पॉलिश किया

सरलीकृत रूप में, यह इस तरह दिखेगा:

मां	1.4
साबुन	1
राम	1.2
पिता	2.3
पॉलिश	4
एक कार	3.4

आंशिक सूचकांक

आंशिक सूचकांक एक तालिका के एक भाग पर निर्मित एक सूचकांक है जो सूचकांक की एक निश्चित स्थिति को संतुष्ट करता है। यह इंडेक्स इंडेक्स के आकार को कम करने के लिए बनाया गया था।

समारोह आधारित सूचकांक

सबसे लचीले प्रकार के अनुक्रमित कार्यात्मक सूचकांक हैं, अर्थात, अनुक्रमित जिनकी चाबियाँ उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित कार्यों के परिणाम को संग्रहीत करती हैं। फ़ंक्शनल इंडेक्स को अक्सर उन फ़ील्ड्स के लिए बनाया जाता है जिनके मान SQL-कमांड में तुलना किए जाने से पहले पूर्व-संसाधित होते हैं। उदाहरण के लिए, केस सेंसिटिविटी के बिना स्ट्रिंग डेटा की तुलना करते समय, UPPER फ़ंक्शन का उपयोग अक्सर किया जाता है। UPPER फ़ंक्शन के साथ एक कार्यात्मक सूचकांक बनाने से इस तरह की तुलना की प्रभावशीलता में सुधार होता है।

इसके अलावा, एक कार्यात्मक इंडेक्स किसी दिए गए DBMS के लिए किसी अन्य लापता प्रकार के इंडेक्स को लागू करने में मदद कर सकता है (सिवाय, शायद, थोड़ा इंडेक्स, उदाहरण के लिए, ओरेकल के लिए हैश)

सूचकांक प्रकार सारांश तालिका

	MySQL	PostgreSQL	MS SQL	ओरेकल
बी-ट्री इंडेक्स	वहाँ है	वहाँ है	वहाँ है	वहाँ है
समर्थित स्थानिक सूचकांक	द्विघात आर-ट्री	Rtree_GiST (रैखिक विभाजन का उपयोग करता है)	4-स्तरीय ग्रिड-आधारित स्थानिक सूचकांक (भौगोलिक और भौगोलिक डेटा के लिए अलग)	द्विघात विभाजन के साथ आर-ट्री; Quadtree
हैश इंडेक्स	केवल मेमोरी जैसे टेबल में	वहाँ है	नहीं	नहीं
बिटमैप इंडेक्स	नहीं	वहाँ है	नहीं	वहाँ है
सूचकांक को उलट	नहीं	नहीं	नहीं	वहाँ है
उलटा सूचकांक	वहाँ है	वहाँ है	वहाँ है	वहाँ है
आंशिक सूचकांक	नहीं	वहाँ है	वहाँ है	नहीं
समारोह आधारित सूचकांक	नहीं	वहाँ है	वहाँ है	वहाँ है

यह ध्यान देने योग्य है कि PostgreSQL GiST में आप किसी भी देशी डेटा प्रकार के लिए R-Tree पर आधारित एक सूचकांक बनाने की अनुमति देते हैं। ऐसा करने के लिए, आपको आर-ट्री तंत्र के सभी 7 कार्यों को लागू करने की आवश्यकता है।



इसके अतिरिक्त आप यहाँ पढ़ सकते हैं:

Oracle स्थानिक उपयोगकर्ता की मार्गदर्शिका और संदर्भ

MS SQL में स्थानिक डेटा

MS SQL: स्थानिक अनुक्रमण अवलोकन

हिल्बर्ट आर-ट्री

PostgreSQL स्थानिक प्रकार

PostgreSQL स्थानिक कार्य

Microsoft SQL Server 2000 में स्थानिक डेटा को अनुक्रमित करना

पापड़ीदास डी।, थियोडोरिडिस टी। स्थानिक संबंध, न्यूनतम सीमाबद्ध आयतें और स्थानिक डेटा संरचनाएं // तकनीकी रिपोर्ट KDB-SLAB-TR-94-04,

फलॉटोस सी।, कामेल आई। हिल्बर्ट आर-ट्री: एन इम्प्रूव्ड आर-ट्री यूजिंगफ्रैक्टल्स // सीएस विभाग, मैरीलैंड विश्वविद्यालय, तकनीकी खोज रिपोर्ट TR-93-19,

हिल्बर्ट आर-ट्री

बाहरी मेमोरी सर्च के तरीके

आर्थर फुलर। हैश कुंजी का उपयोग कर बुद्धिमान डेटाबेस डिजाइन



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