db資料的四種演算法
在資料庫應用中,資料訪問方式對應資料在硬碟上的儲存格式和操作方法。在編寫應用時，選擇合適的演算法可以極大的提高運算速度。大多數資料庫都選用btree演算法，db也不例外，同時還提供hash演算法、recno演算法和queue演算法。berkeley db的強大之一是它為這幾種演算法提供了差不多相同的介面，這表明當你要使用另一種演算法時修改程式是簡單的。程式在需要對特殊資料結構和訪問模式操作時，通過不同的演算法可以輕易的解決。
大多數應用要麼在btree和hash演算法之間，要麼在queue和recno演算法之間選擇。
hash 還是 btree？
當記錄號不是用於資料訪問的主鍵時，應該使用 hash和btree演算法。 (如果記錄號是用於資料訪問的乙個二級關鍵字，那麼還是可以選擇btree演算法，因為它支援乙個主鍵和乙個記錄號同時訪問。)
btree中的主鍵是有序儲存，記錄間的關聯是依靠次序。並且其結構能隨資料的插入和刪除進行動態調整。為了**的簡單，db沒有實現對關鍵字的字首碼壓縮。btree支援對資料查詢、插入、刪除的常數級速度。關鍵字可以為任意的資料結構。 因此，當在主鍵有序時，btree演算法應該被使用。例如，如果主鍵是時間戳， 那麼8點時間戳後面跟隨的就是9點時間戳， 這種情況下，btree演算法一般是正確的選擇。再來個例子：如果主鍵是名字，應用需要取出所有同姓的記錄，那麼btree 訪問方法同樣是個好選擇。
hash 和 btree 兩種方式在小的資料集合上幾乎沒有效能的差別。不過，由於hash使用的是擴充套件線性hash演算法（extended linear hashing），可以根據hash表的增長進行適當的調整。所以當乙個資料集合足夠大且關鍵字為隨機分布時，採用hash演算法比較好。
queue 還是 recno？
當用記錄號作為資料訪問的主鍵時，應該使用 queue和recno訪問方法。記錄號由演算法本身生成。實際上，這和關係型資料庫中邏輯主鍵通常定義為int auto型是同乙個概念。兩者基本上都是建立在btree演算法之上，提供儲存有序資料的介面。queue的優勢在於：由於其記錄為定長，在插入操作時把記錄插入到佇列的尾部，所以速度最快，而且它執行上鎖和併發處理的水平也相當高。 recno 的長處在於它支援一些queue不能實現的特徵，比如可變長記錄和支援flat-text檔案。
記錄號可以是可變的或者不變的： 可變指的是當記錄被刪除或者插入記錄號發生變化；不變指的是記錄號無論資料庫如何操作，記錄號都不會發生改變。 基於記錄號訪問在btree方式下也是可行的。但是，記錄號是可變，當記錄刪除或插入時，資料庫內的其他記錄的記錄號都將發生改變。 queue訪問方法總是用固定的方式執行，不管資料庫如何操作，記錄號始終改變。 recno 可以被設定為不變和可變兩種形式。
另外，recno為資料庫提供支援flat-text檔案的永久儲存和資料在讀或修改時提供乙個快速的臨時儲存空間。
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