本文內容 B-樹（B-tree） 散列（Hash） k-d 樹（k-d tree） 點四叉樹（Point Quadtree）

本文介紹關于 Oracle 索引的結構。大概了解 Oracle 索引底層的數據結構，從而更好地理解 Oracle 索引對增、刪、改、查的性能。

非索引的結構能滿足所有需要，但自平衡的 B-樹索引結構更能優化在大數據集上檢索的性能。每個 B-樹節點擁有多個鍵和指針。特定 B-樹支持的一個節點中鍵的最大數量是那顆樹的順序。每個節點都具有一個潛在的 order+1 指針，指向比它更低一級的節點。

例如，如圖 1 所示，order=2 的 B-樹具有三個指針，分別指向：比它第一個鍵小的子節點（最左邊的指針）；比它第一個鍵大，比第二個鍵小的子節點（中間的指針）；比它第二個鍵大的子節點（最右邊的指針）。因此，B-樹算法，最大限度地減少定位記錄所需的讀寫，通過傳遞比二叉樹算法更少的節點，二叉樹對每個確定的節點，用一個鍵和最多兩個子節點（二叉樹的結構是一個鍵值，左右兩個指針，B-樹是二叉樹的擴展）。下圖描述的是克努特變換（Knuth variation），它的索引由兩部分組成：一個順序集（Sequence set），提供快速順序的訪問數據；一個索引集（Index set），提供直接訪問順序集。

雖然，B-樹的節點，一般不包含相同數量的數據值，并且他們通常包含一定量的未使用空間，B-樹算法確保樹保持平衡，和葉節點在同一級上。

圖 2 散列

具有兩維的數據，例如經度和緯度，可用通過使用 k-d樹變換，稱為 2-d 樹，被有效地存儲和檢索。

在這個結構，每個節點的數據類型，是字段信息，兩個坐標，和指向兩個子節點的左指針和右指針。

圖 4 Point Quadtree 索引結構

點四叉樹跟 2-d 樹一樣也很容易實現。一個包含 k 個節點的四叉樹具有 k 高度，插入和查詢復雜。每個比較都要求在至少兩個坐標上進行。然而，實際中，從 root 到 leaf 的長度在點四叉樹中往往較短。

Python 3.3.0 (v3.3.0:bd8afb90ebf2, Sep 29 2012, 10:57:17) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> ================================ RESTART ================================>>> <?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?><!DOCTYPE svg PUBLIC "-//W3C//DTD SVG 1.1//EN" "http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" viewBox="0 0 400 400"> <g fill="none" stroke="blue"> <line x1="1" y1="1" x2="1" y2="399" /> <line x1="1" y1="399" x2="399" y2="399" /> <line x1="399" y1="399" x2="399" y2="1" /> <line x1="399" y1="1" x2="1" y2="1" /> <line x1="200" y1="1" x2="200" y2="399" /> <line x1="1" y1="200" x2="399" y2="200" /> <line x1="100" y1="1" x2="100" y2="200" /> <line x1="1" y1="100" x2="200" y2="100" /> <line x1="50" y1="1" x2="50" y2="100" />……

復制輸出的結果，命名為 .svg，.html 也行，用瀏覽器打開，會呈現下圖：

圖 5 一個 8*8 大小的點四叉樹區域

看這個圖，從左上角開始，順時針。你可以當做“根據需要，是否要點，不斷按 4 個分裂其中一個方塊”。

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