30/05/2014© Robert Godin. Tous droits réservés.1 8 Organisations unidimentionnelles : indexage et...

11/04/23 © Robert Godin. Tous droits réservés. 1

8 Organisations unidimentionnelles : indexage et hachage

Sélection basée sur une clé d'accès – recherche associative

– Ex: Chercher le plant dont le noCatalogue = 10 Sériel

– lire tout le fichier en pire cas

– O(N)

Indexage– O(log(N))

– sélection par intervalle

Hachage– ~O(1)


8.1 Indexage Index et clé d'index (index key)

– valeur de la clé =>adresse de(s) l'enregistrementNum érode bloc

Num érod'enregistrem ent

relatif

0

1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 Cèdre en boule 10.99

40

90

60

50

Epinette bleue

Pom m ier

Erable argenté

Chêne

25.99

25.99

15.99

22.99

26.99

12.99

10.99

15.99

Poirier

Sapin

Herbe à puce

Génév rier

80

20

70

95

25.99Catalpa81

10 0

20 8

40 1

50 4

60 3

70 7

80 9

81 5

90 2

95 6

Index

Index dense secondaire


Fichier séquentiel indexé

Non dense

Index plus petit

Accès séquentiel rapide

Primaire

10 0

70 1

IndexNum érode bloc

Num érod'enregistrem ent

relatif

0

1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


20

40

50

60

Sapin

Epinette bleue

Chêne

Erable argenté

12.99

25.99

22.99

15.99

15.99

25.00

25.99

26.99

Génév rier

Pom m ier

Catalpa

Poirier

95

90

81

80

10.99Herbe à puce70


Index séquentiel hiérarchique

Ex: ISAM de IBM Zone de débordement

Réorganisations chroniques


20

40

50

Sapin

Epinette bleue

Chêne

12.99

25.99

22.99

60 Erable argenté 15.99

10.99Herbe à puce70

25.99

26.99

Catalpa

Poirier

81

80

15.99

25.00

Génév rier

Pom m ier

95

90

10

40

Niveau 2d'index

60

80

90

... ...

10

80

... ...

Niveau 1d'index


8.1.1 Indexage par Arbre-B et variantes Arbre-B (B-arbre, B-tree)

– forme d ’index hiérarchique

– équilibré

– O(log(N)) en pire cas

Réorganisation dynamique

– division/fusion des blocs

– taux d ’occupation minimum de 50%


8.1.2 Arbre-B+

Hypothèse initiale : clé simple et unique

Nœud = bloc

10

Bloc 0

20

25 40 45

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

43 44 60

Bloc 4

7050

Bloc 5

53

60

Bloc 6

50

Bloc 7

45 48

Bloc 8


Structure d ’une feuille

1. Remplie à moitié au minimum FBMf/2 ≤ n = nombre de clés ≤ FBMf

2. Clés triées : i < j Ci < Cj

3. Clés d'une feuille < clés de la suivante

4. Au même niveau (équilibré)

Ci : Clé

Ri : reste de l'enregistrement ou référence

S : Pointeur sur le bloc suivant dans la liste des feuilles

C 1 R 1 ... C n R n SEspace

libre


Structure d’un bloc interne

1. Remplie à moitié au minimum:

– OrdreI /2 ≤ n = nombre de pointeurs ≤ OrdreI

2. Clés triées : i < j Ci < Cj

3. Ci-1 <= Clés sous Pi-1 < Ci

P 1 C 1 ... P n-1 C n-1 P nP 2 ... C i-1 P i-1 C i

C i-1 <= C < C i

Espacelibre

C < C 1 C n-1 <= C


8.1.2.1 Recherche dans un arbre-B+

RechercherClé (noBloc, clé, indice)

EntréenoBloc : typeNuméroBloc {numéro du bloc à chercher; racine au premier appel}clé : typeClé {la clé à chercher}

SortienoBloc : typeNuméroBloc {numéro du bloc où est la clé }indice : 1..FBMf { si clé trouvée, indice de la clé dans le tableauClés du bloc}valeur de retour : BOOLÉEN;{vrai si clé a été trouvée}

Pré-condition : arbre n'est pas vide

DÉBUTlireBloc(fichierArbre-BPlus, noBloc, bloc);TANT QUE bloc n'est pas une feuille

indice := l'indice de la plus petite clé de tableauClés plus grande que clé (ou n);noBloc:= tableauEnfants[indice];lireBloc(fichierArbre-BPlus, noBloc, bloc);

FIN TANT QUE;SI la clé est présente dans tableauClés

indice := l'indice de la clé dans le tableauClés;retourner VRAI;

SINONretourner FAUX

FIN SIFIN


Rechercher 43

10

Bloc 0

20

25 40 45

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

43 44 60

Bloc 4

7050

Bloc 5

53

60

Bloc 6

50

Bloc 7

45 48

Bloc 8


8.1.2.2 Complexité de la recherche et hauteur de l'arbre

FBMf = 20 et OrdreI = 200 Hauteur = nombre de niveaux Hauteur 2 N 2 * 10 = 20 clés (pire cas) Hauteur 3 N 2 * 100 * 10 = 2 000 clés Hauteur 4 N 2 * 100 * 100 * 10 = 200 000 clés Hauteur 5 N 2 * 100 * 100 * 100 * 10 = 20 000 000

clés

Hauteur H N 2*OrdreI /2H-2 * FBMf/2 pour H 2

H 2 + log OrdreI /2 (N /(2*FBMf/2))– O(log N)


Hauteur moyenne

H ~ 1 + log OrdreMoyenI (N / FBf)

– OrdreMoyenI = 2/3 OrdreI

– FBf = 2/3 FBMf

Index secondaire

– FBf ~ OrdreMoyenI

– H = log OrdreMoyenI (N)


8.1.2.3 Insertion dans un arbre-B+

FBM = 3, OrdreI = 4

40 ...

B loc 0

20 ... 40 ...

B loc 0

20 ... 40 ... 60 ...

B loc 0


Débordement et division

Insertion de 30 Débordement et la division du bloc 0 40 est promue Nouvelle racine

20 ... 40 ... 60 ...

B loc 0

20 ... 30 ...

B loc 0

40 ... 60 ...

B loc 1

40

Bloc 2


Insertion de 25

20 ... 30 ...

B loc 0

40 ... 60 ...

B loc 1

40

Bloc 2

40

Bloc 2

20

Bloc 0

25 30 40

Bloc 1

60


Insertion de 10

40

Bloc 2

20

Bloc 0

25 30 40

Bloc 1

60

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60

Débordement et la division du bloc 0 25 est promue


Insertion de 70

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60 70


Insertion de 50

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60 70

10

Bloc 0

20

25 40 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

50 60

Bloc 4

70

Débordement et la division du bloc 1 60 est promue


Insertion de 53

10

Bloc 0

20

25 40 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

50 60

Bloc 4

70

10

Bloc 0

20

25 40 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

50 53 60

Bloc 4

70


Insertion de 45

10

Bloc 0

20

25 40 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

50 53 60

Bloc 4

70

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

45 60

Bloc 4

7050

Bloc 5

53

60

Bloc 6

50

Bloc 7

Division du bloc 1 50 est promue Division de la racine


8.1.2.4Suppression dans un arbre-B+ Cas simple

– minimum préservé– pas la première

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60 70

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60


Première clé du bloc et pas la première feuille Remplacer dans le parent (si pas «

aîné »)

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

60 70

10

Bloc 0

20

25 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 60

Bloc 1

70


Première clé du bloc et pas la première feuille Remonter tant que l'enfant est l ’«

aîné »

10

Bloc 0

20

25 40 45

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

43 44 60

Bloc 4

7050

Bloc 5

53 55

60

Bloc 6

50

Bloc 7

45 48

Bloc 8

10

Bloc 0

20

25 40 45

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

43 44 60

Bloc 4

7053

Bloc 5

55

60

Bloc 6

53

Bloc 7

45 48

Bloc 8


Violation du minimum : redistribution si possible Ajuster séparateur40

Bloc 2

20

Bloc 0

25 30 40

Bloc 1

60

30

Bloc 2

20

Bloc 0

25 30

Bloc 1

60


Violation du minimum : fusion

Fusion des deux frères

10

Bloc 0

20

25 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 60

Bloc 1

70

10

Bloc 0

25 30

60

Bloc 2

60

Bloc 1

70

Violation de larègle du minimum


Cas de fusion de feuilles et de redistribution au niveau du parent

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

45 60

Bloc 4

7050

Bloc 5

53

60

Bloc 6

50

Bloc 7


10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70

60

Bloc 6

50

Bloc 7


Redistribution



Cas de fusion de feuilles et de redistribution au niveau du parent (suite)

10

Bloc 0

20

25 40

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70

60

Bloc 6

50

Bloc 7


Redistribution

10

Bloc 0

20

25

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70

50

Bloc 6

40

Bloc 7


Cas de fusion en cascade


10

Bloc 0

20

25

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70

50

Bloc 6

40

Bloc 7



10

Bloc 0

25 30

25

Bloc 2

40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70

50

Bloc 6

40

Bloc 7Violation de la

règle du minimum


Cas de fusion en cascade (suite) : réduction de la hauteur


10

Bloc 0

25 30

25

Bloc 2

40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70

50

Bloc 6

40

Bloc 7Violation de la

règle du minimum

10

Bloc 0

25 30

40 50

Bloc 2

40

Bloc 1

45 50

Bloc 5

60 70


8.1.3 Arbre-B

40

25 60

30 50 53 7010 20

Bloc 0 Bloc 3 Bloc 1 Bloc 4

Bloc 2 Bloc 5

Bloc 6

10

Bloc 0

20

25 40 60

Bloc 2

25

Bloc 3

30 40

Bloc 1

50 53 60

Bloc 4

70

Arbre-B

Arbre-B+

Clés non dupliquées Ordre < Hauteur >


8.1.4 Autres variantes du concept d'arbre-B Redistribuer plutôt que diviser

– occupation moyenne 67% => 86% Diviser deux en trois

– Arbre-B* Ordre variable

– clés de taille variable Arbre B préfixe

– comprimer les clés diminue la hauteur Algorithme de chargement en lot

– feuilles consécutives– taux de remplissage prédéterminé


Cas d'une clé non unique

Arbre-B+ primaire sur une clé non unique– IDE difficile

Arbre B+ secondaire avec clés répétées– clé d ’accès + pointeur (unique)

Arbre B+ secondaire avec collection de références– listes inversées dans les feuilles

Arbre B+ secondaire avec référence à une collection d'enregistrements– Index groupant (“ clustering index ”)

organisation primaire par grappe et index secondaire sur même clé

Arbre B+ secondaire avec référence à collection de références– listes inversées à part

Arbre B+ avec vecteurs booléens– index « bitmap »


8.1.5 Réalisation de l'accès par IDE à l'aide d'une organisation par index

Index primaire– IDE = id_fichier, valeur de la clé

unique– nécessite le passage par l ’index

IDE logique– index secondaire– clé d ’index = IDE


8.1.6 Sélection par intervalle ou préfixe Arbre B+

– recherche de la valeur minimale– parcours des feuilles jusqu ’à la valeur maximale

...

...

...

...

.........

Feuilles à transférer


8.1.7 Index sur une clé composée Clé composée ~ clé simple formée

de la concaténation des champs Sélection par préfixe de la clé

composée


indice noPermis sexe couleurYeux bitmapsexe = M

bitmapsexe = F

bitmapcouleurYeux= bleu

bitmapcouleurYeux= brun

bitmapcouleurYeux= rouge

1 G111 M brun 1 0 0 1 02 G555 M bleu 1 0 1 0 03 G222 F brun 0 1 0 1 04 G888 M brun 1 0 0 1 05 G777 F brun 0 1 0 1 06 G666 M rouge 1 0 0 0 17 G333 F bleu 0 1 1 0 08 G444 F brun 0 1 0 1 0

8.1.8 Index bitmap

couleurYeux = brun et sexe = M– 10111001 ET 11010100 = 10010000


8.2Arbre digital (trie)

Chaque niveau : position d'un symbole de la clé vue comme une séquence de symboles s1s2…sn

«ACB»

A B C

«A»

A C

«AA»

A B

«ACA»

«BA»

A

«C»

B

«BB»


8.3 Hachage Hachage ou adressage dispersé (hashing)

Fonction h(clé de hachage) => l'adresse d'un paquet

Fichier = tableau de paquets (bucket)

– ~ARRAY paquet [0..TH-1]

– TH : taille de l'espace d'adressage primaire

Habituellement paquet = bloc

Pas d ’index à traverser : O(1) en meilleur cas

Sélection par égalité (pas intervalle)


8.3.1 Hachage statique


90 Pom m ier 25.99

81 Catalpa 25.99

70 Herbe à puce 10.99

40 Epinette bleue 25.99


20 Sapin 12.99

50 Chêne 22.99

95 Génév rier 15.99

80 Poirier 26.99

0

1

2

clé = 10

h (10) = 10 M O D 3 = 1


8.3.1.1 Problème de débordement dû aux collisions

Méthode de résolution des collisions– Adressage ouvert

AC+1, AC+2,....., n-1, 0, 1, ....AC-1– Chaînage


90 Pom m ier 25.99

81 Catalpa 25.99




43 Magnolia 28.99

20 Sapin 12.99

50 Chêne 22.99


80 Poirier 26.99

0

1

2

52 Pin 18.99

Hachage Cuckoo

Combiner 2 organisations par hachage– - 2 fonctions différentes

Si collision– Prendre la place– Pousser la clé déjà présente dans l’autre organisation

Répéter au besoin Si plus de place

– Réorganiser … Garantie de 2 accès

– Occupation sous 50%



Fonction de hachage

Répartition uniforme des clés dans [0..TH-1] – h(clé) = clé MOD TH

TH est premier

– h(clé) = clé p MOD TH TH et p sont relativement premiers

– h(clé) = (∑ si) MOD TH si est une sous-séquence des bits de la clé

Clé non numérique– représentation binaire vue comme un entier


Hachage vs indexage

O(1) en meilleur cas vs O(log(N)) Pas d ’espace supplémentaire d ’index Gaspillage d ’espace si TH trop > Performance dégradée si TH trop < Gestion plus délicate

– déterminer h et TH– maintenance : réorganisations

Clé non numérique ?– représentation binaire vue comme un entier

Connaissances à priori sur les clés Calculer une fonction de hachage

adaptée Hachage parfait Hachage minimal parfait Hachage qui préserve l’ordre



Calcul d ’espace

Heuristique : Taux d ’occupation moyen ~ 80%– TauxOccupation = N/(TH FB) 0.8

Taux de débordement moyen sous distribution uniforme [Merrett, 1984 #217] :– FB = 1 ~ 30%– FB = 10 ~ 5%– FB = 100 ~1%


8.3.2 Hachage dynamique

Adaptation de TH et h aux variations du volume des données

~ arbre-B– division et fusion de paquets (blocs)

Deux variantes de base – linéaire– extensible


8.3.2.1Hachage linéaire

Adaptation de TH– suite d ’expansions

Début de dième expansion, d {0, 1, …}– TH passera de 2d à 2d+1

– adresse du paquet : hd(clé) = bd-1, bd-2,…, b1, b0

101002 11101 2

00001 2

110102 011112

110112

002 012 102 112

p

d = 2


Insertion de h(clé) = 101012

10100 2 11101 2

00001 2

11010 2 01111 2

11011 2

002 012 102 112

p

11101 2

00001 2

11010 2 01111 2

11011 2

0002 012 102 112

p

10101 2

10100 2

Zône primaire Zône d'expansion

1002

Division du b loc 00 2

Bloc #012 déborde

Division du bloc p = #002 (pas #012)

p := p+1

FONCTION AdresseLinéaire (clé)DÉBUT

SI hd(clé) >= p Retourner hd(clé)SINON Retourner hd+1(clé) FINSI

FIN



111012

000012

110102 011112

110112

0002 012 102 112

p

101012

10100 2

1002

Bloc #112 déborde

00001 2 11010 2 01111 2

11011 2

000 2 001 2 10 2 11 2

p

10111 2

10100 2


100 2

Division du bloc 01 2 (p = 01 2)

10101 2

11101 2

101 2


Insertion de 110002, 110012 et 101102

00001 2 11010 2 01111 2

11011 2

000 2 0012 102 112

p

10111 2

10100 2

100 2

10101 2

11101 2

101 2

11000 2 00001 2

11001 2

11010 2

10110 2

01111 2

11011 2

000 2 0012 102 112

p

10111 2

10100 2


100 2

10101 2

11101 2

101 2


Insertion de 100102

11000 2 00001 2

11001 2

11010 2

10010 2

01111 2

11011 2

0002 0012 0102 112

p

10111 2

10100 2


1002

Division du b loc 10 2 (p = 10 2)

10101 2

11101 2

1012

10110 2

1102

11000 2 00001 2

11001 2

11010 2

10110 2

01111 2

11011 2

000 2 0012 102 112

p

10111 2

10100 2

100 2

10101 2

11101 2

101 2

Bloc #102 déborde et est divisé


Insertion de 011012

110002 000012

110012

110102

100102

011112

110112

0002 0012 0102 112

p

101112

10100 2

1002

101012

111012

1012

101102

1102

Bloc #1012 déborde– zone d ’expansion !

Fin de l ’expansion p := 0 d := d+1 = 3

11000 2 00001 2

11001 2

11010 2

10010 2

11011 2

000 2 0012 010 2 0112

p

10100 2

Zone primaire

100 2

Division du b loc 11 2

10101 2

11101 2

101 2

10110 2

1102

01101 2

01111 2

10111 2

1112

d = 3


8.3.2.1.1 Variantes du hachage linéaire Variante du contrôle de la division

– algorithme de base débordement => division : taux d ’occupation ~ 60%

– division/fusion contrôlée par taux d ’occupation Variante de gestion des débordements

– hachage linéaire au niveau suivant Variante de division

– biais dans les chaînages (à droite de p)– expansions partielles

diviser n blocs en n+1– fonction de hachage exponentielle

Gestion de l ’espace d ’adressage primaire– préserver la contiguïté de l ’espace malgré expansions ?


8.3.2.2 Hachage extensible

Ajoute un niveau d ’indirection Répertoire d'adresses de paquets

– espace supplémentaire– accès disque supplémentaire pour

répertoire antémémoire

Bloc qui déborde est divisé– pas de dégradation due au chaînage– pire cas : 2 transferts


Analogie avec arbre digital

Répertoire vu comme arbre digital Chemin = suffixe

Pas de lien direct entre suffixe et #bloc

101002

110002

0 1

010102

011102

0 110001 2

11101 2

Bloc 0

B loc 1

B loc 2



Débordement et division du bloc #1 Utilisation d ’un bit de plus

101002

110002

0 1

010102

011102

0 110001 2

11101 2

Bloc 0

B loc 1

B loc 2

101002

110002

0 1

010102

011102

0 1

100012

111012

Bloc 0 B loc 1B loc 2

0 1

100112

Bloc 3


«Remplacer» l'arbre digital par un répertoire

101002

110002

0 1

010102

011102

0 110001 2

11101 2

Bloc 0

B loc 1

B loc 2

101002

110002

0 1

010102

011102

0 1

100012

111012


0 1

« Compléter » l ’arbre


Arbre digital => un répertoire

101002

110002

0 1

010102

011102

0 1

100012

111012


0 1

Bijection chemin <-> indice

101002

110002

Bloc 0

2100012

111012

Bloc 1

1010102

011102

Bloc 2

2

2

002 012 102 112

Profondeurglobale du

répertoire (d)

Profondeurlocale du

bloc

Sens de lecture des indices



avec répertoire

10100 2

11000 2

Bloc 0

210001 2

11101 2

Bloc 1

101010 2

01110 2

Bloc 2

2

2

002 012 102 112


répertoire (d)

Profondeurlocale du

bloc

101002

110002

Bloc 0

2100012

111012

Bloc 1

2010102

011102

Bloc 2

2

2

002 012 102 112


répertoire (d)

Profondeurlocale du

bloc100112

Bloc 3

2


Cas de dédoublement de répertoire : insertion de h(clé) = 101102

10100 2

11000 2

Bloc 0

210001 2

11101 2

Bloc 1

101010 2

01110 2

Bloc 2

2

2

002 012 102 112


répertoire (d)

Profondeurlocale du

bloc101002

110002

0 1

010102

011102

0 110001 2

11101 2

Bloc 0

B loc 1

B loc 2

101002

110002

0 1

0 1100012

111012

Bloc 0

Bloc 1

010102 011102

101102

0 1

Bloc 2 Bloc 3

10100 2

11000 2

0 1

0 1

10001 2

11101 2

Bloc 0 B loc 1

01010 2 01110 2

10110 2

0 1

Bloc 2 B loc 3

0 10 1

0 1

0 1101002

110002

Bloc 0

2100012

111012

Bloc 1

1010102

Bloc 2

3

3

0002 0012 0102 0112 1002 1012 1102 1112

011102

101102

Bloc 3

3

Profondeur locale dépasse profondeur globale


Hachage extensible (suite)

Occupation d ’espace– comportement oscillatoire assez

prononcé entre .53 et .94 moyenne : ln 2 = .69

Variation– contrôle de la division par taux

d ’occupation– gestion des débordements


8.3.3 Réalisation de l'accès par IDE avec le hachage

Hachage statique– bloc d ’ancrage fixe– IDE = idFichier, #blocAncrage,

#séquence HASH CLUSTER d ’Oracle

– applicable dans le cas non unique Cas d ’une clé de hachage unique

– IDE = id_fichier, valeur de la clé unique– nécessaire avec hachage dynamique


8.3.4 Hachage sur une clé non unique et effet de grappe

Regroupement des mêmes valeurs de clé– v1 = v2 h(v1) = h(v2)


90 Pom m ier 25.99

81 Catalpa 25.99




43 Magnolia 28.99

20 Sapin 12.99

50 Chêne 22.99


80 Poirier 26.990

1

2

15

20

1

6

20

6

15

1

15

1

5

52 Pin 18.99 15

h (ta ille ) = ta ille M O D 3

ta ille


8.3.5 Hachage secondaire

Hachage sur– (clé de hachage, IDE)


8.4 Tableau comparatif des organisations

Critère Sériel Arbre-B+ primaire

Arbre-B+ secondaire

Hachage statique

Hachage dynamique

Sélection par égalité sur clé unique

O(N/ FB) Cas moyen : O(N/ FB/ 2)

O(log (N)) O(log (N)) Meilleur cas :O(1) Pire cas : O(N/ FB)

Meilleur cas :O(1) Pire cas : O(N/ FB)

Sélection par égalité sur clé non unique

O(N/ FB) O(log (Card(clé))+ Sel/ FB)

Approche par duplication O(log (N)+ Sel)

Meilleur cas : O(Sel/ FB) Pire cas : O(N/ FB)

Meilleur cas : O(Sel/ FB) Pire cas : O(N/ FB)

Sélection par intervalle O(N/ FB) O(log (Card(clé))+ Sel/ FB)

O(log (N)+ Sel)

O(N/ FB) O(N/ FB)

Itération sérielle O(N/ FB) O(N/ FB) O(N/ FB) O(N/ FB) Itération séquentielle O(tri) O(N/ FB) O(N) O(tri) O(tri) Insertion/ suppression O(1) O(log N) O(log N) Meilleur cas

:O(1) Pire cas : O(N/ FB)

Meilleur cas :O(1) Pire cas : O(N/ FB)

Taux d'occupation mémoire secondaire

Maximal approche 100%

En moyennne : 66% (2/ 3)

Ajouter à l'organisation primaire

~80% À ajuster Pire cas non borné

~69% (ln 2) Peut augmenter au prix d'une diminution de performance.

Autres considérations Support difficile de l'accès par IDE et donc des organisations secondaires

Peut y avoir plusieurs index secondaires sur la même table

Distribution des clés par fonction de hachage ? Problème avec tables volatiles Stress du DBA

Disponibilité restreinte

30/05/2014© Robert Godin. Tous droits réservés.1 8 Organisations unidimentionnelles : indexage et...

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