Интексар

▍ GiST

Корневой узел описывает весь диапазон координат в таблице базы данных, а каждый дочерний узел описывает подмножество этого диапазона.

Sorry: the page title you requested is not supported by our software. It is possible that the entry you are looking for is below; if not, please request it or add it yourself.

Titles can’t have a prefix (letters before a colon) that is an interwiki (includes language codes and project codes) or a namespace prefix (which would place pages in a different namespace), including aliases. Prefixes are not case-sensitive.

Many of the above characters have special meanings in wiki syntax or HTML markup.

Restrictions may apply to other characters:

This is a list of notable long words which were formed systematically, or which are mentioned in authoritative sources, but which do not yet meet Wiktionary’s Criteria for Inclusion.

Хэш-индекс — это разновидность методики индексирования баз данных, использующая хэш-функцию для сопоставления ключей индекса с местоположениями соответствующих записей данных. Это быстрый метод индексирования для запросов точного соответствия в одном столбце.

GiST (Generalized Search Tree, обобщённое поисковое дерево) — это техника индексирования баз данных, которая может использоваться для индексирования сложных типов данных, например, геометрических объектов, текста или массивов. Это сбалансированная древовидная структура, состоящая из узлов с множественными дочерними узлами. Каждый узел описывает диапазон или множество значений и связан с предикативной функцией, проверяющей, принадлежит ли значение диапазону или множеству. Предикативная функция зависит от типа индексируемых данных и может быть подстроена под разные типы данных.

▍ Как это работает

Поиск продолжается вниз по дереву и выбирает дочерний узел, содержащий значение из запроса.

Due to technical restrictions, some page names are not allowed on Wiktionary. Since Wiktionary uses the term being defined as the page name, there are thus some terms that cannot have their own entry. Some of these are collected here instead. (For more information on the technical restrictions, which are in the software that Wiktionary runs on, see the MediaWiki Handbook.)

Неиндексированная и индексированная базы данных

The non-printable control characters (0x00 to 0x1F inclusive and 0x7F, the «delete» character) are also unsupported.

Индексирование баз данных — это техника, повышающая скорость и эффективность запросов к базе данных. Она создаёт отдельную структуру данных, сопоставляющую значения в одном или нескольких столбцах таблицы с соответствующими местоположениями на физическом накопителе, что позволяет базе данных быстро находить строки по конкретному запросу без необходимости сканирования всей таблицы. Применяются разные типы индексов, однако они занимают пространство и должны обновляться при изменении данных. Важно тщательно продумывать стратегию индексирования базы данных и регулярно её оптимизировать.

Индексирование базы данных обычно выполняется при помощи алгоритма, определяющего, как должен создаваться и храниться индекс. Конкретный процесс создания индекса может варьироваться в зависимости от типа используемой системы базы данных, однако в целом общие этапы выглядят так:

Чтобы объяснить, как работает хэш-индекс, давайте рассмотрим пример. Допустим, у нас есть таблица базы данных, содержащая информацию о сотрудниках, в том числе, номера их пользовательских ID. Мы хотим создать хэш-индекс столбца пользовательских ID, чтобы получить возможность быстрого поиска данных пользователей на основании номера их ID.

1. Зададим множество предикатов и функций преобразования, специфичных для индексируемого типа пространственных данных. В данном случае мы должны задать предикат, проверяющий, находится ли заданная точка в ограничивающем прямоугольнике, описанном узлом в индексе, и функцию преобразования, преобразующую точку в набор ключей на основании её позиции в ограничивающем прямоугольнике.
2. Создаём файл индекса GiST, состоящий из множества узлов, каждый из которых описывает ограничивающий прямоугольник, охватывающий диапазон координат.

▍ Определение

Затем ключи вставляются в соответствующие узлы индекса, начиная с корневого узла.

Информация, размещенная в справочнике index.kodifikant.ru, носит исключительно справочный характер. Все почтовые индексы, государственные стандарты, образцы и проч. предназначены только для ознакомления и не являются официальными копиями последних. Обратная связь

B-дерево — это структура данных самобалансирующегося дерева, которая часто используется в качестве алгоритма индексирования в базах данных. Каждый узел дерева состоит из набора ключей и указателей на дочерние узлы; хранение данных осуществляется в иерархической структуре. Деревья B-узлов упорядочены таким образом, что позволяют быстро выполнять поиск, вставку и удаление данных.

No page title may be longer than 255 bytes (not characters) in UTF-8 encoding.

Самое большое преимущество алгоритма B-дерева заключается в минимизации количества дисковых операций ввода-вывода, необходимых для доступа к данным, потому что в B-дереве все узлы-листья находятся на одном уровне, а каждый узел может хранить множество ключей и указателей. Количество ключей и указателей, которое может храниться в узле, определяется параметром, называемым «порядок» дерева.

Алгоритм B-дерева работает следующим образом:

Чтобы проиллюстрировать принцип работы индекса GiST, рассмотрим пример индексирования пространственных данных. Допустим, у нас есть таблица базы данных, содержащая информацию о городах, в том числе их названия и координаты в формате широты и долготы.

Полнотекстовое индексирование — это методика индексирования баз данных, используемая для повышения эффективности поиска текстовых запросов. Это особый вид индекса, спроектированный для работы с текстовыми данными. В отличие от традиционных индексов, хранящих значения отдельных столбцов, полнотекстовый индекс хранит текстовое содержимое одного или нескольких столбцов как множества слов или токенов. Эти слова или токены используются при выполнении поискового запроса для быстрого нахождения релевантных строк.

▍ Определение

Полнотекстовое индексирование способно существенно улучшить производительность текстовых поисковых запросов, особенно при работе с большими объёмами текстовых данных. Однако оно требует дополнительного дискового пространства и вычислительных ресурсов, а также тщательной настройки параметров индексирования для обеспечения оптимальной производительности.

The following characters cannot be used at all:

Bitmap-индексирование — это методика индексирования данных, использующая битовые карты (bitmap) для обозначения наличия или отсутствия значения в таблице. Это успешная техника индексирования для таблиц с низкой кардинальностью, где количество уникальных значений в столбце довольно мало по сравнению с общим количеством строк.

Как говорилось выше, существует множество алгоритмов индексирования, используемых для оптимизации скорости операций получения данных при помощи создания индексов столбцов таблиц. Вот некоторые из самых популярных алгоритмов индексирования баз данных:

Bitmap-индексирование может быть очень эффективным для столбцов с низкой кардинальностью, поскольку битовые карты крайне компактны и их можно быстро сканировать для извлечения данных. Bitmap-индексы очень удобны для применения в хранилищах данных, где необходимо быстро сканировать огромные объёмы данных. Кроме того, они полезны для баз данных, в которых много операций чтения, но мало обновлений или вставок.

Сопоставление ключей индекса с местоположениями соответствующих записей данных позволяет выполнять быстрый поиск и вставки за постоянное время O(1). Однако этот метод плохо работает с запросами диапазонов или частичными совпадениями и может страдать от коллизий, с которыми можно справляться при помощи различных техник разрешения коллизий.

Процесс полнотекстового индексирования состоит из нескольких этапов:

Индексирование баз данных — критически важная технология, повышающая эффективность запросов к базам данных. Оно заключается в создании специальных структур данных, обеспечивающих эффективный поиск и извлечение данных на основании одного или нескольких столбцов таблицы. Для оптимизации запросов под различные типы данных и сценарии использования применяются разные типы алгоритмов индексирования, например, B-деревья, bitmap-индексы, хэш-индексы и GiST-индексы.

▍ Bitmap-индексирование

Затем ключи сравниваются с предикатами, связанными с каждым узлом индекса, начиная с корневого узла.

Подробнее об индексировании баз данных можно узнать из следующих ресурсов:

▍ Как это работает

▍ Определение

▍ Определение

B-дерево

Источники:

https://index.kodifikant.ru/ru/&rut=af0070547f967ce89515abea568f4d76f17626664ec7ddc642c8caf9b8e6814a
https://belpost.by/Uznatpochtovyykod28indek&rut=e45ff84666b2e8b30248222fab832f0adbcc41eae7547f0916e377ac9062b5bb
https://www.avatrade.mn/indices/what-are-indices&rut=c7f91d98552ef4055e5b982b1c2a4b0b523a8f27f84ab59247fbd39f121c9bac
https://ru.tradingview.com/symbols/RUS-IRUS2/&rut=2c298b14b9909fd00921e4652cc16170733d83f90a36d6edc84e6a61e3470fee
https://en.m.wiktionary.org/wiki/%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81&rut=20840824f8eb5dfdb3ececb65020706020af232daf861dc809d19af5e42bcb04
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/724066/&rut=d2b6eaf1978247124add2ea88400c6900a49fe4dfd166d207e1895ce25f11823
https://bg.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81&rut=3f82f3a17196fd9b30a4d629c12f852c2687ef784248af711b6c03a4456bb67d
https://www.kommersant.ru/doc/7198644&rut=22fd9fb9f3b730fd33dd2381bd1865c895ba2df35fc1b2c5f12e20778f854201
https://tov.gov.mn/beta/93/item/441&rut=892032656e054ce038e3257e789bcfde5396ae2230b52619ba22cebcf8f0b2a0