內存數據庫數據結構研究
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內存數據庫在數據密集型行業領域的日常工作中起到了十分關鍵的作用，能夠實時、高效地滿足技術人員對于數據的訪問需求。本文分別對內存數據庫的記錄數據組織結構以及內存數據庫的索引數據結構進行了詳細地說明和分析，進而對內存數據庫的數據結構進行更好地掌握，來不斷提升內存數據庫的性能。
1內存數據庫的記錄數據結構
1.1區段式數據結構
從目前的發展情況來看，大部分內存數據都是數據在關系表的基礎上所建立的一種關系數據庫，而技術人員將數據存儲到內存數據庫中時，往往使用的是二維關系表來進行的，因此，二維關系表在當前的內存數據庫中也得到了廣泛的應用。一方面，利用二維關系表保存數據可以維護數據的描述信息。描述信息包含了數據的字段名、表名、索引、類型等內容，這些信息是用于描述數據在關系表中的信息。另一方面，利用二維關系表保存數據可以維護數據的記錄信息。記錄信息指的是數據被存儲在關系表中的每一條記錄內容。這類基于關系表的內存數據庫通常會采用區段式的數據組織結構，來將內存數據庫的共享內存劃分為若干個不同的分區，在每一個分區中存儲一個內存數據庫中的關系；而每一個分區又要分成若干個長度相等的段，這些段就是內存數據庫共享內存進行動態分配的一個單位，而內存數據庫中的數據，就是存儲在段中的一個記錄塊當中。在內存數據庫中采取區段式的數據組織結構，需要對每一項數據都標志其區號、斷號以及槽號。這樣一來，就可以快速查詢到數據在內存數據庫中的具體位置，大大提升了數據查詢的效率。值得注意的是，數據的分區號必須對應其關系表名；而數據的槽號要對數控在段內的偏移和長度進行記錄。
1.2基于對象的數據結構
近年來，基于對象的數據結構技術不斷進行發展，因此在內存數據庫中也得到了更加廣泛的應用，與區段式的數據組織結構成為了內存數據庫中兩種重要的數據結構。在內存數據庫中使用基于對象的數據組織結構時，無論是對數據的存儲、記錄，還是對數據的索引，都是要通過對象來完成。因此，基于對象的數據組織結構，是以對象為單位，來將內存數據庫的共享內存進行分配，主要記錄了對象與對象之間，以及索引對象之間的聯系，整個內存數據庫的運行都是通過對象自身來維持的。基于此，在內存數據庫中建立基于對象的數據組織結構時，需要利用指針來維持對象之間的聯系，進而達到對數據進行存儲、記錄、處理以及索引等目的。目前，在內存數據庫中應用基于對象的數據組織結構，主要是通過對象之間的聯系，來提升對于數據管理工作的效率和質量。相比較于區段式的數據組織結構來說，基于對象的數據組織結構更加簡單，只要為各項數據及其記錄建立相應的對象，就能夠實現對數據的管理工作。
1.3影子內存式數據結構
影子內存式數據組織結構在內存數據庫中主要包含了兩個部分，第一個部分就是數據在內存數據庫中的主拷貝；而另外一個部分，就是數據在內存數據庫中的影子拷貝。在內存數據的日常運行當中，每次技術人員在對數據進行查詢時，都會同時產生兩個地址，一個在內存數據庫的主拷貝當中，另一個是在內存數據庫的影子內存當中，所產生的雙地址先使對內存數據庫的影子內存進行試探，在試探失敗的情況下再對內粗數據庫的主拷貝進行試探。除此之外，在內存數據庫中建立影子內存式數據組織結構，在數據進行更新時，主要環節和流程都是在內存數據庫的影子內存當中進行，并在內存數據庫的活動日志中進行記錄；同時，在數據進行提交時，還會在內存數據庫的影子內存中產生一個后映像，并拷貝到內存數據庫的主拷貝當中。首先，影子內存式數據組織結構將后映像與用戶區進行了整合，減少了數據的日志緩沖區，提升了數據管理工作的效率。其次，影子內存式數據組織結構在內存數據庫產生故障，或是數據錯誤時，只刪除影子內存中的數據就可以，使數據管理工作更加便捷。
2內存數據庫的索引數據結構
2.1磁盤和內存
通常情況下，數據庫內部存儲的索引構成同磁盤系統中的索引構成存在差異，磁盤中的索引工作是對最小磁盤多次查找及對其內部空間的實際占用，內存中的索引工作不會對磁盤最小化進行多次查找，工作的重心全部放在內存中。因此，內存中的索引工作是最小程度占用內存并使整體時間減少，這種關系構建在磁盤內存的基礎上，在索引時不需要保存精確的數值，內在的存儲能夠為元組指明方向，必要的時候可以對這些指針進行查看以便能夠獲得精確的數值，這種做法有以下幾種優勢：第一，通過單一元組內部指針就能夠查找到其和內在的精確數值，在一定程度上能夠減少磁盤索引的實際大小。第二，在對長段字節索引時可以將長段字節進行壓縮，使搜索變得容易。第三，當需要更新磁盤中的索引時，可移動的指針價值會低于移動屬性數值。第四，獨立元組指針可以對內部任意字段展開訪問，索引中使用特別的方式多屬性要求將會變少。
2.2哈希索引
這種索引方式會對哈希函數進行定義，使用系統中數據搜索將其傳送到哈希函數相匹配的哈希數值進行計算，將索引項目同匹配的哈希數值在某種程度上建立聯系。因為儲存不同的哈希數值對應的索引數據地址通常是線性變化的，因此使用這種方式能夠更加迅速的找出不同哈希數值的第一個地址，通過哈希索引方式完成數據的準確查找往往只用常數復雜的時間。對不同的數據進行索引通常會獲得相同的答案，因此需要對不同的哈希值設置動態數據表，用來存儲對應的哈希數據搜索記錄。想要設置一條索引時，在其中運用哈希函數就可以輕易得到對應的數值，通過獲取的數值快速找到哈希值數據庫中的第一個地址，將地址信息傳送到數據鏈中。如果想要通過這種方式尋找特定的信息時，可以對索引中存在的數值使用哈希函數獲得哈希數值，通過這個數值找到對應的第一個地址，在數據鏈中找到想要獲得的真正地址數據。日常中對哈希索引進行建立和維護并不困難，但選擇正確的哈希函數卻十分困難，當哈希函數中的哈希數值過小，很可能會使數據鏈變長，最終導致數據鏈循環時間過久，工作效率降低。
2.3T樹索引
人們在過去使用的大多數磁盤中的數據庫都是運用B樹這種索引方式，使用B樹這種索引方式對數據進行查找能夠在一定程度上使磁盤實際查找次數得到減少，提升磁盤內部的I/0效率。在內部存儲數據中使用B樹方式，會使數據庫中實際的覆蓋比例降低。現階段，內部存儲數據中使用較多的索引是將B樹同AVL樹兩種相融合最終形成的T形樹。這種T形樹定點中有數據、指針兩種區域，其中數據區域又包括大量的目標，即按照一定順序組合不同的重要數值，指針區域包括一個父定點指向和兩個子定點指向，定點有著邊界數值（GLB）和邊界數值（LUB）。從內部定點角度說，GLB數值是進行相關操作時上一定點中的最大數據，LUB數值是進行相關操作時下一定點中的最小數據。T形樹是一種樹形結構，具備優秀的二叉索引屬性，在其內部獨立定點中存在不同的數據，同時具備著不錯的保存修改功能。T樹定點還具有兩種屬性：最小和最大兩種充滿度，充滿度含義為定點中所有信息值的數量。T樹在不同定點中存儲資料，避免出現大量資料在定點中保存導致數據范圍覆蓋比例小的狀況。定點中數據保存方式使樹形結構查詢數據總量變小，因為T樹型是AVL樹型的優化，具備后者的平衡優勢，提升實際索引功效。在使用T樹這種方式搜索時，主要索引操作有：中序遍歷、平衡、旋轉及定點維護。哈希索引在查找數值時速度相對較快，T樹這種索引方式具備樹形索引本身的二叉優勢，且內部設計擁有良好的存儲屬性，這兩種索引方式如今應用均較為頻繁。
2.4數組索引
用戶想要在短暫時間內查詢到需要的數據，索引是數據查詢中的必備條件。內部存儲數據中的索引不能夠保存精確的數據，存儲時將信息向元組指引，如果有需求可以通過這些指引獲得數值。將數組用作一種索引結構優勢為占用相對較小的內部空間，內部構成并不復雜，能夠在短暫時間完成搜索。這種方式同樣有一些缺點，在數據變換時移動的方式為O(n)，在不間斷移動的環境中效果相對較低，如果查詢的背景為相對靜止，這種方式為最優的選擇。數據索引過程中使用B樹結構，受其自身屬性影響在搜索時會接觸少量的定點。大多數系統運行中將B樹優化為B+樹，這種方式能夠將全部數據存儲在內部樹枝節點位置，但從內部存儲數據角度思考，B樹結構優勢大于B+樹結構，這是因為內部存儲時將數據分散保存會造成空間的浪費。B樹中內部存儲的利用效果較好，因此在內部存儲數據時多數使用這種方式。哈希結構連接多用于數據內部存儲平穩環境中，它是一種相對靜止的結構工作速度較快，但這種優勢也對其工作帶來一定局限，這種結構只可以在靜態環境中使用，如果背景轉換為動態它將不會運行，在補充哈希數據表格時需要嚴格參考其設定的大小，如果預計的數值過小運行的效果將會大幅度下降，如果數值過大將會浪費大量的運行空間。能夠擴展的哈希索引使用哈希動態表格，因此并不能知道設定的大小，一個哈希定點能夠存儲不同的數據，如果容量已滿將會自動形成兩個定點。
結論：
綜上所述，記錄數據組織結構和索引數據結構是內存數據庫中重要的組成部分，在實際應用的過程中，技術人員必須要根據實際情況來對內存數據庫的數據結構進行調整和完善；同時，技術人員在使用內存數據庫的同時，還要配以磁盤數據庫作為備份數據庫，進而更好地防止數據出現丟失、泄露等嚴重問題。
作者：陳露娟 令狐東楊 單位：貴州輕工職業技術學院