DBMS 如何存储数据？

数据库管理系统 (DBMS) 是当代数据检索和存储的基础，使企业能够有效地处理海量数据。DBMS 以有序、结构化的方式存储数据，便于访问和修改，这是其运行的关键。在本文中，我们将探讨 DBMS 如何存储数据。

在 DBMS 中存储数据

DBMS（数据库管理系统）使用关系型、层次型或面向对象等各种模型来存储数据，以确保快速的存储和检索。模式定义了表状组件的结构，确保了数据的真实性和系统化存储。规范化方法消除了数据冗余，并创建了数据完整性的依赖关系。使用物理存储，例如硬盘驱动器或固态驱动器，用于紧凑的数据结构。索引用于快速的搜索时间和查询性能。事务管理遵循 ACID 属性以保证数据完整性。备份和恢复计划可确保在系统停机期间保持一致状态。安全措施，例如访问控制、身份验证和数据加密，可保护数据免遭未经授权的访问。数据压缩和加密可优化存储空间并提供适当的安全性。分布式 DBMS 分布式系统使用分区和分片来实现可伸缩性和性能。

DBMS 中的存储结构

DBMS 是一个存储结构系统，其结构各不相同，以适应不同的数据类型并提高其性能。一些常见的存储结构包括：

堆文件

• 堆文件不按特定顺序组织文件中的数据。
• 记录与扩展名一起添加到文件末尾，可以快速追加记录。
• 但是，查找所需数据以检索可能需要更长的时间，包括全部数据，这会特别减慢大型数据的性能。

索引

• 索引是允许在极短时间内访问数据的结构，允许系统按键值检索数据。
• 索引的主要类型包括 B 树、散列 (*)、位图等。
• 重要的是，索引可以通过减少全表扫描来提供更有效的查询处理。

簇

• 分组是通过使用聚簇键来排列相关文档。聚簇算法根据此键或条件获取文档进行分组。
• 分区通过简化磁盘 I/O 操作，可以提高执行多个相关记录遍历操作的查询的响应速度。

分割

• 事实上，分区是将大型表或索引分解成更小的子集或分区的理想方法，可以最大限度地减少数据访问时间。
• 存在不同种类的分区，可以根据特定需求找到，例如范围分区、列表分区或哈希分区。
• 分区过程允许通过将数据分布到多个存储设备或服务器上来实现具有良好性能的可伸缩解决方案。

数据存储优化技术

除了使用不同的存储结构外，DBMS 还利用优化方法来帮助提高存储和检索数据的速度。

数据压缩

• 数据建模的第一个任务之一是将数据库分解成更易于管理的更小部分，并使用特殊的数据压缩技术，这有助于释放一些存储空间并提高随机输入输出操作 (I/O) 的性能。
• 游程编码或字典编码、霍夫曼编码以及 gzip 和 deflate (DEFLATE) 是最流行的压缩算法。

缓存

• DBMS 使用内存作为存储空间来存放经常访问的数据，从而减少使用磁盘的磁盘 I/O 操作。
• 通过 LRU（最近最少使用）和 LFU（最不常使用）等缓存管理算法，系统可以决定缓存哪些数据以及必要时逐出哪些数据。

查询优化

• DBMS 使用的查询优化方法可以提供更好的性能，因为它总是选择最优的查询执行计划。
• 诸如查询重写、基于成本的优化和索引选择等方法，在实施正确的查询执行方法方面确实至关重要。

结论

数据库管理系统 (DBMS) 构建在复杂数据存储机制之上，这是大型数据集功能得以保证的基础。数据库管理系统具有多种功能，包括将数据分类到结构化的表格中，使用各种存储结构，以及采用优化技术来确保快速可靠的数据存储和检索系统。对于数据库管理员、开发人员和分析人员来说，对数据库管理系统的组织结构进行研究是一项至关重要的任务，以便设计和实现高效的数据库解决方案，以应对可伸缩性和海量工作负载。