原创《数据库索引技术概述》：本论文为您写索引毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
摘 要：随着数据库技术的发展,数据库索引技术面临着巨大的挑战,为了了解数据库索引技术的发展方向,文章对数据库索引技术的发展现状进行了简要概述.文章从数据库技术的发展出发,阐述了数据库索引技术发展的必然方向,简单说明了传统的数据库索引技术,例如ISAM索引、b+树、Hash索引,并对可能成第三阶段数据库主流的面向对象数据库的索引技术,例如结构索引、路径索引、多重索引进行了阐述.文章重点对当前大数据时代下,基于大数据的数据库索引技术进行梳理和总结,指出大数据环境中为应对数据容量大、速度快、种类多、价值密度低的4v特点而发展出的索引机制的特点.文章最后对数据库索引的发展方向进行思考讨论,进一步说明数据库索引技术下一步的发展可能方向.
关键词：数据库索引；ISAM索引；b+树；Hash索引；结构索引；路径索引；多重索引；大数据
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）25-0009-03
Abstract： With the development of database technology, database indexing technology is facing great challenges. In order to understand the development direction of database indexing technology, this paper gives a brief overview of the development of database indexing technology. Based on the development of database technology, this paper expounds the inevitable direction of the development of database indexing technology, and briefly describes the traditional database indexing technology, such as ISAM index, b + tree, Hash index, and elaborates the indexing techniques of object-oriented database which may be the mainstream of the third stage database, such as structural indexing, path indexing, multiple indexes. This paper focuses on the database indexing technology Based on large data in the current large data age, and points out that the index mechani developed in the large data environment to cope with the 4v characteristics of data capacity, speed, variety and low value density specialty. Finally, the article discusses the development direction of the database index, and further explains the possible direction of the development of the database indexing technology.
Key words： Database index； ISAM index； b + tree；Hash index； structure index； path index； multiple index； large data
數据库索引是数据库查询优化的重要方法,它的一个主要目的就是加快检索表中数据,亦即能协助信息搜索者尽快地找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构[1].数据库自1962年发展至今,历时50多年,共三个阶段.第一个阶段为数据独立性低,编程复杂度高,用户使用难度大的层次和网状数据库.第二个阶段也是当前仍然作为主流数据库技术的关系数据库,它以1970年E.F.Codd博士提出的关系模型为数学基础[2],数据独立性高,用户使用通用的SQL语言操作简单.从20世纪80年代以来,关系数据库系统逐渐代替网状数据库系统和层次数据库系统而占领了市场[3].近年,随着互联网技术的发展以及应用领域对数据库技术的需求,层次和网状数据库和关系数据库这类传统的数据库技术已经难以满足当今的现实需求.为了适应数据的复杂性,处理的复杂性,数据结构的动态性,数据的时间性等[4],产生了新一代数据库技术,例如：用于存储二维,三维或更高维空间的空间坐标以及空间范围相关的空间数据的空间数据库技术[5]；用于海量交易数据,海量交互数据,海量处理数据的非关系型数据库[6]；数据库技术与面向对象技术结合的面向对象数据库技术[7]；应对多媒体信息存取需求日益增多的多媒体数据库[8]等.这些新型数据库在数据模型,数据存储方面与传统型数据库有着本质的差别,因此,传统数据库所用到的索引技术已经不再适合新型数据库.
1 传统数据库索引技术
传统数据库索引技术根据数据存放的物理结构不同可分为聚集索引和非聚集索引[9],聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快[10].在传统数据库索引技术中常用的索引数据结构主要有ISAM索引,HASH索引,和B+树索引[11].
索引论文参考资料：
结论：数据库索引技术概述为关于索引方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关索引论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
