非稠密索引英文解释翻译、非稠密索引的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 nondense index

分词翻译：

非的英语翻译：

blame; evildoing; have to; non-; not; wrong
【计】 negate; NOT; not that
【医】 non-

稠密索引的英语翻译：

【计】 dense index

专业解析

在汉英词典视角下，“非稠密索引”对应的英文术语为Non-Dense Index 或更常用的Sparse Index（稀疏索引）。它是一种数据库索引结构，其核心特征在于并非为数据文件中的每一条记录都创建一个索引项。

以下是其详细解释与特点：

定义与核心机制：
- 非稠密索引只为数据文件中每个存储块（或页）的第一个记录（或最后一个记录，取决于具体实现）的键值创建一个索引项。
- 每个索引项包含两部分：
  - 键值 (Key Value)：通常是该块中第一个（或锚定）记录的键。
  - 指针 (Pointer)：指向包含该键值记录的整个数据块的物理地址。
- 当需要查找特定键值 K 的记录时，系统首先在稀疏索引中查找。索引项按键值排序，系统会找到小于或等于 K 的最大键值对应的索引项。该索引项指向的块就是可能包含键值 K 的记录所在的块。然后，系统加载该整个数据块到内存，并在块内进行顺序（或二分）查找以定位具体的记录。
与稠密索引的对比：
- 稠密索引 (Dense Index)：为数据文件中的每一条记录都创建一个索引项，每个索引项包含记录的键值和指向该具体记录的指针。
- 非稠密索引 (Sparse Index)：只为每个数据块创建一个索引项（基于块的首记录键值），指向整个数据块。查找目标记录需要额外的块内搜索步骤。
主要特点与优势：
- 索引体积小：由于索引项数量远少于记录总数（等于数据块的数量），非稠密索引占用的存储空间显著小于稠密索引。
- 维护开销低：插入、删除或更新记录时，通常只需要修改受影响的块内的记录。只有当操作导致块的首记录键值改变或引起块的分裂/合并时，才需要更新索引本身，维护成本相对较低。
- 适用于有序文件：非稠密索引要求数据文件本身按索引键排序存储。索引项基于块的首记录键值，这依赖于数据在物理块内的有序性。
应用场景：
- 非稠密索引非常适合管理大型、有序的数据集，特别是在存储空间有限或需要最小化索引维护开销的场景。
- 它是数据库系统中多级索引的基础。例如，在B树或B+树结构中，非叶子节点层本质上就是一种稀疏索引，指向下一层的子树（相当于数据块）。
- 常用于主索引 (Primary Index)，因为主索引要求文件按主键有序存储。
潜在缺点：
- 需要块内搜索：定位到目标块后，仍需在块内进行二次查找（尽管块在内存中，查找很快），这比稠密索引的直接定位记录稍慢。
- 依赖数据有序性：数据文件必须按索引键排序，否则无法有效工作。

公式说明索引项位置：在有序数据文件中，假设每个块最多可容纳 C 条记录，则键值为 K 的记录所在的块，其对应的非稠密索引项的位置（键值）可通过以下公式估算： $$ text{索引项键值} approx text{小于或等于 } K text{ 的最大块首键值} $$ 更精确地说，索引项指向的是包含该 K 的块的首记录键值所在的块。查找时定位索引项满足： $$ text{IndexEntry}i.text{Key} leq K < text{IndexEntry}{i+1}.text{Key} quad (text{如果存在下一个索引项}) $$ 找到满足条件的 IndexEntry_i 后，即加载其指向的块进行内部查找。

权威参考来源：

Database System Concepts (数据库系统概念), Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan. (经典数据库教材，详细阐述索引结构)
Oracle Database Concepts Documentation (Oracle 数据库概念文档). (官方文档，解释索引原理)
Database Management Systems (数据库管理系统), Raghu Ramakrishnan, Johannes Gehrke. (另一本权威教材，深入讲解索引类型与实现)

网络扩展解释

非稠密索引（也称为稀疏索引）是数据库中的一种索引结构，其核心特点是为数据表中的部分搜索码值建立索引项，而非每个值都创建索引。以下是详细解释：

定义与特点

索引覆盖范围
非稠密索引仅对表中特定字段的部分值建立索引记录。例如，可能每隔一定数量的数据行或按特定规则（如区块）建立索引项。
存储效率
由于索引项数量少于数据记录，占用空间更小，适合存储海量数据。
查询过程
查询时需先通过索引定位到最近的关键值范围，再在该范围内顺序扫描具体记录。例如，若索引指向第100条记录，而目标值在第105条，则需从100开始向后遍历。

优缺点对比

优点	缺点
存储空间占用少	查询效率可能低于稠密索引（需二次扫描）
插入/删除数据时维护成本更低	不适用于高频随机查询场景

应用场景

有序数据表：若数据按索引字段排序，稀疏索引可通过范围定位快速缩小查询范围（如区块索引）。
非聚集索引：如MySQL的普通索引或复合索引，允许某些字段值为NULL，且不强制覆盖所有记录。

与稠密索引的对比

稠密索引：每个搜索码值都有对应的索引项，查询速度快但存储开销大。
非稠密索引：以空间换时间效率，更适合存储优化和大规模数据场景。

例如，若表中主键为有序的ID（1-1000），稠密索引会为每个ID建立索引，而非稠密索引可能每隔100个ID建立一个索引（如ID 100、200、300等）。查询ID 250时，先定位到ID 200的索引，再扫描200-300间的记录。