可扩展哈希与B+树存储解析及SQL查询优化

这篇内容涉及到的是数据库管理系统的相关知识，包括可扩展哈希（Extendible Hashing）和B+树的数据结构，以及SQL查询优化。在可扩展哈希部分，有两个练习，分别要求根据给定的元素序列利用哈希函数进行存储，并在桶满时进行分裂。而在B+树部分，需要理解插入和删除操作对B+树结构的影响。最后，还涉及到了SQL查询，包括关系代数表达式和查询计划优化。 详细说明： 1. 可扩展哈希（ Extendible Hashing）是一种动态哈希方法，用于处理数据量变化的情况。在第一个练习中，给定的元素序列是3,5,7,12,16，使用h(x)=x mod 8作为哈希函数，初始索引位d=1。按照规则，当桶满时，会分裂并增加d的值。具体过程需要手动计算和绘制，但这里可以理解为，随着元素的增加，哈希表会自动扩展以适应更多元素，保持每个桶内元素不超过2个。 2. 第二个练习与第一个类似，但元素序列不同，为3,16,20,21,30,44,47,61，哈希函数变为h(x)=x mod 16。同样地，需要计算和绘制哈希表的最终结构，确保每个桶最多容纳2个元素。 3. B+树是一种广泛用于数据库和文件系统中的自平衡查找树，特别适合于大容量数据的存储。在第三部分，需要分析B+树在插入键值35和删除键值13之后的变化。B+树在插入新节点时可能需要重新分配节点和调整树结构，而删除操作可能导致节点合并或调整。 4. SQL查询和关系代数部分，用户想要找到选修了"数据库"课程的所有学生姓名。给出的SQL语句是一个连接查询，通过关系S（学生），SC（选课）和C（课程）来获取结果。关系代数表达式表示了这个查询的过程。优化查询计划通常包括选择更高效的连接顺序，例如，先执行基数较小的关系之间的连接。 在查询计划优化中，优化前的查询计划可能按照原始关系代数顺序执行，优化后的计划可能会考虑表的大小和数据分布，例如，先执行S与SC的连接，然后再与基数较小的C表连接，这样可以减少中间结果的大小，提高查询效率。优化后的查询计划的执行时间取决于元组数量，比如SC表10000条，C表50条，S表1000条，且选修"数据库"的元组数为150。比较优化前后的执行时间，可以评估优化效果。 总结来说，这部分内容涵盖了数据库系统的核心概念，包括数据存储（可扩展哈希）、数据索引（B+树）以及查询优化（SQL和关系代数）。理解这些知识点对于数据库设计和管理至关重要。