存储逻辑结构设计

A. 什么叫数据的逻辑结构 什么叫数据的存储结构

一、数据的逻辑结构。

系统的逻辑结构是从思想的角度上对系统分类，把系统分成若干个逻辑单元，不同逻辑单元分别实现自己的功能。数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分为以下四种：

1、集合结构：集合结构的集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系，组织形式松散。

2、线性结构：数据结构中线性结构指的是数据元素之间存在着“一对一”的线性关系的数据结构。

3、树状结构：树状结构是一个或多个节点的有限集合。

4、网络结构：网络结构是指通信系统的整体设计，它为网络硬件、软件、协议、存取控制和拓扑提供标准。

二、数据的存储结构。

数据的存储结构是指数据的逻辑结构在计算机中的表示。数据的存储结构分为顺序存储结构和链接存储结构两种。

1、顺序存储结构：顺序存储方法它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。

2、链接存储结构：链接存储方法它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。

(1)存储逻辑结构设计扩展阅读：

顺序储存结构的原理

在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i－1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i＋1。

B. 如何根据一个数据的逻辑结构设计存储结构

数据的逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据。它与数据的存储无关，是独立于计算机的。数据的逻辑结构分为线性结构和非线性结构，线性表是典型的线性结构；集合、树和图是典型的非线性结构。

• 集合结构中的数据元素之间除了 “同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。

• 线性结构结构中的数据元素之间只存在一对一的关系。

• 树形结构结构中的数据元素之间存在一对多的关系。

• 图状结构或网状结构结构中的数据元素之间存在多对多的关系。

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C. 搞不懂逻辑结构和存储结构之间的关系。

存储结构是数据的逻辑结构在计算机中的表示。

逻辑结构：

系统的逻辑结构是对整个系统从思想的分类，把系统分成若干个逻辑单元，分别实现自己的功能。一般在系统开发时，逻辑结构往往都由架构师完成。系统的逻辑结构对系统的开发起到重要性的决定。

存储结构：

数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。数据的存储结构是指数据的逻辑结构在计算机中的表示。

(3)存储逻辑结构设计扩展阅读：

逻辑结构元素决定输入、存储、发送、处理和信息传递的基本操作功能，常将逻辑结构元素称为逻辑模块。逻辑结构元素可以是计算机操作系统、终端模块、通信程序模块等。

逻辑结构元素还可以是相关的几个逻辑模块联合起来的更复杂的实体。分析逻辑结构元素的相互作用，应考虑整个系统的操作，研究处理与信息流有关的进程，并决定系统的逻辑资源。

D. 逻辑结构和存储结构的区别和相同点

复制的有意思伐。。。解释你自己看上面那个复制的，不多说了。
数据的逻辑结构也称为数据结构，分两大类：线性结构和非线性结构。
存储结构分四类：顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储。
线性结构中，包括了顺序算法，和链表。也就是说，存储结构的前两种用的是线性结构的算法，非线性结构至少存在一个数据元素,它具有两个或者两个以上的前驱或后继.典型的就是树和二叉树。而索引算法用的就是树的结构，也即是说他属于非线性结构算法。最好是散列存储，典型例子就是hash（哈希）用的是随即散列函数，当然是非线性结构算法。
由此可见，存储结构用的是不同的逻辑结构，也就是用了两种不同的算法。这个就是他们两者的关系。
答案补充
解释看他复制的内容。最好补充一点，数据结构是算法，包含了顺序算法，链表，树，hash，等，存贮结构就是用了上述的算法来设计存储。
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E. 简述数据的逻辑结构和存储结构的区别与联系，它们如何影响算法的设计与实现

数据结构的存储结构是和相应的数据在内存中的物理地址之间的关系有关。而逻辑结构只是描述数据之间的关系（三大逻辑结构的一种）。举例说，线性表（元素之间的逻辑关系是线性的）可以是顺序存储的方式，即所有元素相邻存放，在物理地址上是连续的（存储结构）；而对于链式存储的线性表，他的所有元素之间不一定是线性相连的，可能是第一个结点（元素）的地址为0x123,而第二个元素又出现在物理地址0x100上。也就是说逻辑结构是线性的但是存储结构不一定就是线性的了。

F. 说明在创建数据库时如何合理规划数据库的物理存储结构和逻辑存储结构

Oracle数据库的逻辑结构和物理结构

Oracle 数据库的逻辑结构是由一些数据库对象组成，如数据库表空间、表、索引、段、视图、存储过程、触发器等。数据库的逻辑存储结构(表空间等)决定了数据库的物理空间是如何被使用的，数据库对象如表、索引等分布在各个表空间中。

Oracle 数据库的物理结构从操作系统一级查看，是由一个个的文件组成，从物理上可划分为:数据文件、日志文件、控制文件和参数文件。数据文件中存放了所有的数据信息;日志文件存放数据库运行期间产生的日志信息，它被重复覆盖使用，若不采用归档方式的话，已被覆盖的日志信息将无法恢复;控制文件记录了整个数据库的关键结构信息，它若被破坏，整个数据库将无法工作和恢复;参数文件中设置了很多Oracle 数据库的配置参数，当数据库启动时，会读取这些信息。

逻辑结构的优化

逻辑结构优化用通俗的话来说就是通过增加、减少或调整逻辑结构来提高应用的效率，下面通过对基本表的设计及索引、聚簇的讨论来分析ORACLE逻辑结构的优化。

1、基本表扩展

数据库性能包括存储空间需求量的大小和查询响应时间的长短两个方面。为了优化数据库性能，需要对数据库中的表进行规范化。一般来说，逻辑数据库设计满足第三范式的表结构容易维护且基本满足实际应用的要求。所以，实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化，从而保证了数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联，以尽可能地降低数据冗余。但在实际应用中这种做法有时不利于系统运行性能的优化:如过程从多表获取数据时引发大量的连接操作，在需要部分数据时要扫描整个表等，这都消耗了磁盘的I/O 和CPU 时间。

为解决这一问题，在设计表时应同时考虑对某些表进行反规范化，方法有以下几种:一是分割表。分割表可分为水平分割表和垂直分割表两种:水平分割是按照行将一个表分割为多个表，这可以提高每个表的查询速度，但查询、更新时要选择不同的表，统计时要汇总多个表，因此应用程序会更复杂。垂直分割是对于一个列很多的表，若某些列的访问频率远远高于其它列，就可以将主键和这些列作为一个表，将主键和其它列作为另外一个表。通过减少列的宽度，增加了每个数据页的行数，一次I/O就可以扫描更多的行，从而提高了访问每一个表的速度。但是由于造成了多表连接，所以应该在同时查询或更新不同分割表中的列的情况比较少的情况下使用。二是保留冗余列。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的列，以避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。三是增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间。

因此，在数据库的设计中，数据应当按两种类别进行组织:频繁访问的数据和频繁修改的数据。对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。有时还需将规范化的表作为逻辑数据库设计的基础，然后再根据整个应用系统的需要，物理地非规范化数据。规范与反规范都是建立在实际的操作基础之上的约束，脱离了实际两者都没有意义。只有把两者合理地结合在一起，才能相互补充，发挥各自的优点。

2、索引和聚簇

创建索引是提高检索效率最有效的方法之一，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，能快速定位数据的物理地址，可以大大加快数据库的查询速度，一个建有合理索引的数据库应用系统可能比一个没有建立索引的数据库应用系统效率高几十倍，但并不是索引越多越好，在那些经常需要修改的数据列上建立索引，将导致索引B*树的不断重组，造成系统性能的下降和存储空间的浪费。对于一个大型表建立的索引，有时并不能改善数据查询速度，反而会影响整个数据库的性能。这主要是和SGA的数据管理方式有关，Oracle在进行数据块高速缓存管理时，索引数据比普通数据具有更高的驻留权限，在进行空间竞争时，Oracle会先移出普通数据，对建有索引的大型表进行数据查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，Oracle不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，所以，在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。

Oracle提供了另一种方法来提高查询速度，就是聚簇(Cluster)。所谓聚簇，简单地说就是把几个表放在一起，按一定公共属性混合存放。聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个Oracle块中，这时检索一组Oracle块就同时得到两个表的数据，这样就可以减少需要存储的Oracle块，从而提高应用程序的性能。

对于逻辑结构的优化，还应将表数据和索引数据分开表空间存储，分别使用独立的表空间。因为如果将表数据和索引数据放在一起，表数据的I/O操作和索引的I/O操作将产生影响系统性能的I/O竞争，降低系统的响应效率。将表数据和索引数据存放在不同的表空间中，并在物理层面将这两个表空间的数据文件放在不同的物理磁盘上，就可以避免这种竞争了。

物理结构的优化

数据库的数据最终是存储在物理磁盘上的，对数据进行访问就是对这些物理磁盘进行读写，因此对于这些物理存储的优化是系统优化的一个重要部分。对于物理存储结构优化，主要是合理地分配逻辑结构的物理存储地址，这样虽不能减少对物理存储的读写次数，但却可以使这些读写尽量并行，减少磁盘读写竞争，从而提高效率，也可以通过对物理存储进行精密的计算减少不必要的物理存储结构扩充，从而提高系统利用率。

1、磁盘读写并行优化

对于数据库的物理读写，Oracle系统本身会进行尽可能的并行优化，例如在一个最简单的表检索操作中，如果表结构和检索域上的索引不在一个物理结构上，那么在检索的过程中，对索引的检索和对表的检索就是并行进行的。

2、操作并行优化

操作并行的优化是基于操作语句的统计结果，首先是统计各个表的访问频率，表之间的连接频率，根据这些数据按如下原则分配表空间和物理磁盘，减少系统进程和用户进程的磁盘I/O竞争;把需要连接的表格在表空间/物理磁盘上分开;把高频访问的表格在表空间/物理磁盘上分开;把经常需要进行检索的表格的表结构和索引在表空间/物理磁盘上分开。

3、减少存储结构扩展

如果应用系统的数据库比较脆弱，并在不断地增长或缩小，这样的系统在非动态变化周期内效率合理，但是当在动态变化周期内的时候，性能却很差，这是由于Oracle的动态扩展造成的。在动态扩张的过程中，Oracle必须根据存储的要求，在创建行、行变化获取缺省值时，扩展和分配新的存储空间，而且表格的扩展往往并不是事情的终结，还可能导致数据文件、表空间的增长，这些扩展会导致在线系统反应缓慢。对于这样的系统，最好的办法就是在建立的时候预先分配足够的大小和合适的增长幅度。在一个对象建立的时候要根据应用充分地计算他们的大小，然后再根据这些数据来定义对象Initial、Next和Minextents的值，使数据库在物理存储上和动态增长次数上达到一个比较好的平衡点，使这些对象既不经常发生增长，也不过多地占用数据库。

G. 何谓数据的逻辑结构何谓数据的存储结构两者有何联系

逻辑结构指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括：

1、集合结构：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系。

2、线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系。

3、树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系。

4、图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。

存储结构指数据元素连同其逻辑关系在存储器上的存放形式，主要的有四类：顺序、链接、索引、散列。一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。

两者的关系在于：逻辑结构用于设计算法，存储结构用于算法编码实现。具体而言某种存储结构与某种逻辑结构没有必然的联系，算法的实现效率越高、解决问题越方便。

(7)存储逻辑结构设计扩展阅读

数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。

数据的逻辑结构是从具体问题抽象出来的数学模型，是描述数据元素及其关系的数学特性的，有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构是在计算机存储中的映像，形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。

根据数据元素间关系的不同特性，通常有下列四类基本的结构：集合结构、线性结构、树型结构、图形结构。

线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系，数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的，或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。

线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。 它有两种存储方法：顺序存储和链式存储，它的主要基本操作是插入、删除和检索等。

数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。

1、顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。

2、链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现

3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。

4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。

数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。

线性结构的顺序存储结构是一种顺序存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种随机存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。

H. 如何根据数据的逻辑结构设计相应的存储结构

逻辑结构将的是关系,比如集合,线性,非线性,都是元素或者结点之间的关系,而存储结构讲的是数据元素的表示和关系的表示.前一个是抽象的,后一个是具体的,可以实现的.
同一种逻辑结构采用不同的存储方法,可以得到不同的存储结构.比如线性结构采用采用顺序存储方法,就可以得到顺序表,采用链式存储方法就可以得到链表.