数据库位图

『壹』 数据库索引文件一般采用什么数据结构

关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用树。

1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低。反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销。

2、非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高。（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）。

3、如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间。

(1)数据库位图扩展阅读：

1、选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯 一性的字 段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存 在同名现象， 从而降低查询速度。

2、尽量使用数据量少的索引 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索 需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

3、尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检 索会很浪费时 间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

『贰』 数据划分

评价数据库内存放的数据将支持资源评价的整个过程。为了能更好地管理库中数据，需要对整个过程中将用到的数据进行分类管理。具体分类方式如图3-1所示。

1.按照应用类型划分

按照数据在资源评价过程中的应用类型划分，可以划分为基础数据、参数数据和评价结果数据。

基础数据是指从勘探生产活动及认识中直接获取的原始数据，这些数据一般没有经过复杂的处理和计算过程。如分析化验数据、钻井地质数据、盆地基础数据等。这些数据是整个评价工作的基础。

图3-1 数据分类示意图

参数数据是指在评价过程中各种评价方法和软件直接使用的参数数据。

评价结果数据是指资源评价中产生的各种评价结果数据，如资源量结果数据、地质评价结果数据等。

2.按照评价对象划分

本次评价共分为大区、评价单元、计算单元三个层次，在研究中又使用了盆地、一级构造单元，在评价对象总体考虑中按照评价对象将数据划分为大区、评价单元、计算单元等类型。

3.按照获取方式划分

按照获取方式可以将数据分为直接获取、研究获取、间接获取几类。

4.按照存储类型划分

按照存储类型可以将数据划分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是指能够用现有的关系数据库系统直接管理的数据，进一步又可以分为定量数据和定性数据两类。

非结构化数据是指不能用现有的关系数据库系统直接管理和操作的数据，它必须借助于另外的工具管理和操作。如图件数据、文档数据等。

库中数据类型的划分共分六个层次逐次划分，包括：数据存储类型→资源类型—→评价对象→应用→获取方式→数据特征。

对于结构化存储的数据在应用层分为三类：基础数据、中间数据和结果数据，基础数据中包含用于类比的基础数据、用于统计分析的基础数据和直接用于公式运算的基础数据；

结构化存储的数据在获取方式上可以继续划分，其中，用于公式运算的数据可以细化为专家直接录入、由地质类比获取、通过生产过程获取、通过地质研究过程获取及其他方式。中间数据可以从以下方式获取：标准、统计、类比、参数的关联。结果数据的获取有两种方式：公式运算结果和通过钻井、地质、综合研究等提交的文字报告。

对于非结构化存储的数据在应用层分为两类：图形数据和文档数据；

图形数据在获取方式上可以继续划分成四种方式：通过工程测量数据获取（如地理图件、井位坐标数据等）、通过地质研究过程获取（如沉积相图、构造区划图等）、由综合研究获取（如综合评价图等）、其他方式获取。

图形数据在表现方式上又可以进一步分为有坐标意义的图形（如构造单元划分图、地理图、井位图等）、数值图（如产烃率曲线图、酐洛根热降解图等）和无坐标含义图（如剖面图）等。

文档数据是指评价过程中产生的各种报告、项目运行记录等。