数据库存放的对象，数据库中的对象最终都以什么形式存在外存

***：主要探讨数据库存放的对象以及这些对象最终在外存的存在形式。数据库存放着多种对象，如数据表、视图、索引等各类数据相关元素。这些对象在外存中的存在形式是多样的，像数据表的数据可能以文件形式存储，索引可能以特定结构的文件或者数据块的形式存在于外存，以方便数据的管理、查询和快速检索，视图可能通过存储其定义的相关信息等形式存在。

《数据库中的对象在外存的存在形式：深入剖析》

一、引言

在数据库系统中，存在着各种各样的对象，如数据表、索引、视图、存储过程等，这些对象在数据库的运行和数据管理中起着至关重要的作用，而数据库中的这些对象最终都是以特定的形式存在于外存（通常是磁盘等大容量存储设备）中的，理解这些对象在外存的存在形式，对于数据库的性能优化、数据存储管理、数据恢复等方面有着深远的意义。

二、数据表的外存存在形式

1、文件形式

- 在关系型数据库中，数据表通常以文件的形式存储在外存中，在MySQL中，InnoDB存储引擎下的数据表以.ibd文件（如果是独立表空间模式）或者与系统表空间相关的文件（如果是共享表空间模式）存在，这些文件包含了表的数据页、索引页等信息，数据页是存储数据记录的基本单元，通常具有固定的大小，如常见的16KB。

- 每个数据页内部按照一定的结构组织数据，以行存储为例，数据记录按照行的顺序依次存储在数据页中，行的结构包含了字段值以及一些用于管理行的元数据，如行的标识、事务相关的标记等，这种以文件形式存储数据表的方式有利于数据库管理系统对数据进行高效的读写操作。

2、数据块与簇

- 在一些数据库系统中，数据不是以单个记录为单位进行磁盘存储，而是以数据块或簇为单位，在Oracle数据库中，数据以数据块为基本存储单元，数据块的大小是预先设定的，如常见的8KB，多个连续的数据块可以组成一个簇，当向表中插入数据时，数据库会将数据存储到合适的数据块中。

- 这种组织方式有助于减少磁盘I/O操作，因为如果以单个记录为单位进行磁盘读写，会产生大量的小I/O操作，效率低下，而以数据块或簇为单位进行存储和读写，可以在一次I/O操作中处理多个记录，提高了磁盘I/O的效率。

3、存储布局与行存储、列存储

- 行存储是传统的存储方式，即表中的一行数据在磁盘上是连续存储的，这种方式对于事务处理型应用比较有利，因为在查询一行数据的多个列时，可以一次性读取整行数据，在一个包含客户信息（姓名、年龄、地址等）的表中，如果经常需要查询某个客户的所有信息，行存储可以快速地获取整行数据。

- 列存储则是将表中的每一列数据单独存储，这种方式在数据仓库等分析型应用中有很大优势，在一个销售数据仓库中，如果要对销售额这一列进行聚合计算，列存储只需要读取销售额这一列的数据，而不需要读取整行数据，大大减少了磁盘I/O量，一些数据库系统，如Vertica，就采用了列存储技术来提高数据分析的效率。

三、索引的外存存在形式

1、B - 树索引结构

- B - 树索引是数据库中最常用的索引结构之一，它以树状结构存储在外存中，B - 树的每个节点对应磁盘上的一个数据块，根节点位于树的顶部，叶节点位于树的底部。

- 在B - 树索引中，非叶节点存储索引键值和指向子节点的指针，叶节点存储索引键值和对应的记录指针（在数据表中的位置指针），在一个以员工工号为索引键的B - 树索引中，非叶节点存储部分工号值和指向子节点的指针，叶节点存储完整的工号值和指向员工记录在数据表中的存储位置的指针。

- 这种结构使得在进行索引查找时，可以通过不断比较索引键值，沿着树的路径快速定位到目标记录，由于B - 树的高度相对较低（与数据量相比），所以查找效率较高，B - 树索引的节点大小通常与磁盘数据块大小相匹配，减少了磁盘I/O操作。

2、哈希索引结构

- 哈希索引是另一种索引存在形式，哈希索引通过对索引键值进行哈希运算，将键值映射到一个哈希桶中，哈希桶在磁盘上也是以特定的结构存储的。

- 在哈希索引中，每个哈希桶存储一个或多个具有相同哈希值（经过哈希函数计算后）的索引键值及其对应的记录指针，当进行哈希索引查找时，首先对查找键值进行哈希运算，然后直接定位到对应的哈希桶，在桶内查找目标记录，哈希索引的优点是查找速度非常快，特别是对于等值查询，哈希索引不适合范围查询，因为哈希函数的随机性导致哈希桶中的键值没有顺序关系。

四、视图的外存存在形式

1、视图定义存储

- 视图本身并不实际存储数据，而是存储视图的定义，在数据库中，视图的定义以一种类似于元数据的形式存储在外存中，在SQL Server中，视图的定义信息存储在系统表中，视图的定义包含了从哪些基表获取数据、对基表数据进行的操作（如筛选、连接等）等信息。

- 当查询视图时，数据库管理系统会根据视图的定义，动态地从基表中获取数据并进行处理，这种存储方式节省了存储空间，因为不需要为视图单独存储数据副本，它也保证了视图数据与基表数据的一致性，因为视图数据总是根据基表数据实时计算得到的。

2、查询优化相关存储

- 为了提高视图查询的效率，数据库管理系统可能会对视图的查询计划进行存储，这个查询计划是根据视图的定义和数据库的统计信息生成的，当再次查询视图时，如果相关的基表数据没有发生太大变化，数据库可以直接使用已存储的查询计划进行查询，减少了查询优化的时间，查询计划存储的形式也是与数据库的查询优化模块相关的元数据形式，存储在系统特定的存储区域中。

五、存储过程的外存存在形式

1、代码存储

- 存储过程是一组预编译的SQL语句和控制流语句的集合，存储过程以代码的形式存储在外存中，在大多数数据库系统中，存储过程的代码存储在系统表或者专门的存储过程存储区域中，在Oracle数据库中，存储过程的代码存储在数据字典中。

- 存储过程的代码在存储时会进行一定的编译和优化处理，当调用存储过程时，数据库管理系统会直接执行已经编译好的代码，而不需要再次解析和编译SQL语句，从而提高了执行效率。

2、依赖关系存储

- 存储过程可能会依赖于其他数据库对象，如数据表、视图等，数据库系统会存储存储过程与这些依赖对象之间的关系，这种关系以元数据的形式存储在外存中，在MySQL中，通过系统表可以查询到存储过程所依赖的表、视图等对象的信息。

- 这种依赖关系存储有助于数据库管理系统在对相关对象进行修改时，进行必要的检查和处理，如果一个存储过程依赖的表结构发生了改变，数据库可以根据存储的依赖关系，提示用户对存储过程进行相应的修改或者重新编译。

六、数据库对象外存存在形式对数据库管理的影响

1、性能优化方面

- 数据表的存储布局（行存储或列存储）、索引结构（B - 树或哈希）等外存存在形式直接影响数据库的查询和写入性能，合理选择数据存储布局和索引结构可以大大减少磁盘I/O操作，提高查询响应速度，对于一个以数据分析为主的数据库应用，采用列存储的数据表和合适的索引结构可以显著提高聚合查询的效率。

- 视图的存储形式（视图定义和可能的查询计划存储）影响视图查询的效率，如果能够有效地利用存储的查询计划，视图查询可以快速执行，存储过程的代码存储和依赖关系存储有助于提高存储过程的执行效率，减少编译时间，同时也方便数据库管理系统对存储过程的管理和维护。

2、数据存储管理方面

- 了解数据库对象在外存的存在形式有助于进行数据存储的规划，根据数据表的增长趋势和数据块大小，可以合理规划磁盘空间的分配，对于索引，根据索引的结构和数据分布，可以确定索引文件的大小和增长速度，从而进行有效的磁盘空间管理。

- 对于视图和存储过程，虽然它们不直接存储大量数据，但它们的元数据存储也需要占用一定的磁盘空间，通过合理管理这些元数据，可以避免不必要的磁盘空间浪费。

3、数据恢复方面

- 在数据库发生故障时，了解数据库对象在外存的存在形式对于数据恢复至关重要，数据表的文件结构和数据块组织方式决定了如何从磁盘备份中恢复数据，索引的结构有助于在数据恢复后快速重建索引，提高数据库的可用性，视图和存储过程的定义存储可以确保在数据恢复后，这些对象能够正常使用，因为可以根据存储的定义重新创建它们。

七、结论

数据库中的对象，无论是数据表、索引、视图还是存储过程，都以各自独特的形式存在于外存中，这些存在形式是数据库管理系统为了实现高效的数据存储、查询、管理和恢复等功能而精心设计的，深入理解这些对象在外存的存在形式，对于数据库管理员、开发人员以及任何涉及数据库管理和优化的人员来说，都是非常重要的知识基础，只有掌握了这些知识，才能更好地进行数据库性能优化、数据存储管理和数据恢复等工作，从而确保数据库系统的高效、稳定运行。