稀疏矩阵与稠密矩阵的优缺点，散列索引与顺序索引的区别，聚集与非聚集索引

1. 稀疏索引和稠密索引

• 稀疏索引

  在稀疏索引中，不会为每个搜索关键字创建索引记录。此处的索引记录包含搜索键和指向磁盘上数据的实际指针。要搜索记录，我们首先按索引记录进行操作，然后到达数据的实际位置。如果我们要寻找的数据不是我们通过遵循索引直接到达的位置，那么系统将开始顺序搜索，直到找到所需的数据为止。

  

• 稠密索引

  在密集索引中，数据库中的每个搜索键值都有一个索引记录。这样可以加快搜索速度，但需要更多空间来存储索引记录本身。索引记录包含搜索键值和指向磁盘上实际记录的指针。

  

• 稀疏矩阵与稠密矩阵的优缺点

  1. 稀疏矩阵占用的空间小，但是速度慢，精确率相对于稠密索引慢。
  2. 稠密索引相对来说占用的空间大，但是速度快。

2. 顺序索引

**搜索码：**用于在文件中查找记录的属性或属性集称为搜索码，可以将其简单的理解为主键。

id	username
1	神原拓也
2	源辉二

顺序索引就是按顺序存储搜索码的值

2.1 聚集索引

如果包含记录的文件按照某个搜索码按指定的顺序排序，也就是说除了搜索码，记录也是按序存储的，那么改搜索码对应的索引称为聚集索引，也叫做主索引。稀疏索引的适用范围是聚集索引。

2.2 非聚集索引

如果搜索码指定的顺序和记录的顺序不同则叫做非聚集索引，也叫做辅助索引

辅助索引必须是稠密索引

拓展

3. 散列索引

实现：散列索引
散列

有M个桶，每个桶是有相同容量的存储块(可以是内存页，也可以是磁盘块)

内存数据可采用散列确定存储页，主文件可采用散列确定存储块，索引亦可采用散列确定索引项的存储块
Ｍ个桶。一个桶可以是一个存储块，亦可是若干个连续的存储块。
散列函数 h(k)，可以将键值k映射到 {0,1,…,M-1}中的某一个值

将具有键值k的记录Record(k)存储在对应h(k)编号的桶中

在键值几倍于桶的数目时，每个散列值都可能多于一个桶，形成一个主桶和多个溢出桶的列表，此时需要二次检索：先散列找到主桶号，再依据链表逐一找到每个溢出桶。

散列索引的好处，还可以进行集合运算，即对每个桶进行集合运算

—————————
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43934607/article/details/110210706

3.1 散列索引与顺序索引的区别

1. 存储方式不同
2. 应用场景不同

4. 非顺序索引——B+树索引文件

二叉搜索树、平衡树、红黑树、B-树、B+树