寻找一种适合内存数据的索引算法

lazycatwang 2003-10-24 02:23:06

现在在预研一个算法，当将数据库中数据加载到内存中后（存放在一个大数组中），由于
没有对改内存数据做索引，导致数据处理速度比较慢，先在想研究一种适合这种内存数据的索引算法，有知道的请指教，谢谢！
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哈希索引哈希索引(hash index)基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码(hash code), 哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。在MySQL中，只有Memory引擎显式支持哈希索引。这也是Memory引擎...

一、数据结构及算法理论 Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树，下面介绍几种数据结构，一步步阐述为什么要使用B+树 1.1 B+树索引的构造类似于二叉树，根据键值快速找到数据。但是B+树种的B不是代表二叉，而是代表平衡。注意：B+树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找，最后查到数据。下面介绍二分查找

海量数据的处理算法海量数据处理，就是基于海量数据上的存储、处理、操作。海量就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是无法一次性装入内存。解决办法: （1）针对时间，可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Hash/bitmap/堆/倒排索引/trie树；（2）针对空间，大而化小：分而治之/hash映射，把规模大化为规模小的，各个击破。一、海量数据中的最值问题： 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。思路：分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆

1.1、索引概述：MySQL官方对索引的定义：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有效），在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。简而言之：帮助MySQL高效的查询出数据的数据结构叫做索引。一般来说，索引本身也很大，不可能全部都存储在内存中，因此索引一般都是以索引文件的形式存储在磁盘上。索引是数据库用来提高性能最好的方式。 1.2、索引优劣势优势：索引

最基础的遍历无序列表的查找算法顺序查找又称为线性查找，是一种最简单的查找方法。适用于线性表的顺序存储结构和链式存储结构。该算法的时间复杂度为O(n)二分查找（Binary Search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的查找算法。查找过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则查找过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

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