CN100452043C - 一种多索引散列表的存储和检索方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对现有的大数据量检索中存在的空间浪费大，占用主机资源多，维护困难的问题，公开了一种高效简明的多索引散列表的存储和检索方法，它包括A、使一份数据拷贝对应多散列索引和B、将数据与索引分开存储管理，每个多散列索引的结构又包括有二种结构。具有占用空间小，数据的维护(增、删、改)容易且不会造成数据不一致的优点。

Description

一种多索引散列表的存储和检索方法

技术领域

本发明涉及一种软件系统中大数据量的存储和检索方法，尤其是一种一种多索引散列表的存储和检索方法。

背景技术

目前，随着软件技术的发展，以及要处理的数据量越来越庞大，这时对软件系统存储和检索处理的效率提出了很高的要求。在这方面有很多高效快速的算法，散列表在这方便尤其表现出色。

散列表通过散列函数计算存储或查找的节点的散列键值，从而可以通过键值和散列数组直接得到数据存储的地址，非常高效的实现数据存储检索，如果采用链地址法解决冲突，散列表的存储结构如图1所示。

但是，在实际应用中常常需要根据节点的不同元素进行检索，如：

Struct Node

{

   Int   id；

   Int attr_id；

   ...

}

对于这种节点如果我们需要根据id和attr_id进行查询，这时我们就需要建立多个散列表。内存中就需要建立多份相同的数据拷贝。

这种数据结构的缺点有：

一、造成空间的浪费。如果数据量庞大，会对主机资源造成巨大的压力。

二、存在多份数据拷贝，对数据的维护(增、删、改)非常复杂而容易造成数据不一致。

发明内容

本发明的目的是针对现有的大数据量检索中存在的空间浪费大，占用主机资源多，维护困难的问题提供一种高效简明的多索引散列表的存储和检索方法。

本发明的技术方案是：

一种多索引散列表的存储和检索方法，其特征是：

A、使一份数据拷贝可以创建多个散列索引；

B、将数据与索引分开存储管理。

上述的数据和索引可分开存储管理，只存在一份数据拷贝，同时创建多个散列索引，索引只保存数据的指针或引用。

所述的多散列索引可采用以下方法建立，它包括：

a、创建索引：

输入索引用户产生散列键值的散列函数及比较函数并按以下步骤操作：

●创建索引实例；

●创建散列索引数组；

●根据散列函数将数据链中的元素产生散列键值依次插入散列索引数组或者散列索引冲突链；

b、删除索引：

处理步骤：

●删除散列索引冲突链；

●删除散列索引数组；

●删除此索引实例；

c、插入数据：

输入待插入的数据，处理步骤：

●将此数据插入数据链；

●用散列索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●根据键值将此元素在数据链的指针或引用插入到此索引的散列数组或冲突链；

●对其他索引以相同的步骤处理；

d、查找数据：

输入待查询的样例元素、用于查询的索引标识，处理步骤：

●根据索引标识取得散列索引实例；

●用此索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●通过键值到相应的散列数组或冲突链中查询数据；

●用比较函数进行判断个元素是否符合查询条件；

e、遍历数据：

处理步骤：

●依次输出数据链中的数据；

f、删除数据：

输入清除数据的样例元素及所用的索引标识，处理步骤：

●根据索引标识取得散列索引实例；

●用此索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●通过键值到相应的冲突链中查询数据；

●用比较函数进行判断个元素是否符合查询条件；

●对满足条件的数据，删除此数据在其他索引的信息；

●再在数据链中删除此元素的实例；

●最后删除本索引中的信息；

g、清除数据：

清除所有索引中元素的信息；

清除数据链中的所有数据信息。

本发明的有益效果：

一、占用空间小。即使数据量庞大，也不会对主机资源造成巨大的压力。

二、无需多份数据拷贝，对数据的维护(增、删、改)容易且不会造成数据不一致。

附图说明

图1是现有的散列表的存储结构示意图。

图2是本发明的多索引散列表的存储结构示意图。

图3是本发明实施例的数据链的存储结构示意图。

图4是本发明实施例的按id建立的hash索引结构示意图。

图5是本发明实施例的按attr_id建立的索引结构示意图。

图6是本发明实施例的按hash键值取得的冲突链的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图2所示。

一种多索引散列表的存储和检索方法，包括：

A、使一份数据拷贝对应多散列索引；

B、将数据与索引分开存储管理。

多散列索引的结构包括有二种结构，如图2所示。

所述的多散列索引的建立步骤包括：

a、创建索引：

输入索引用户产生散列键值的散列函数及比较函数并按以下步骤操作：

●创建索引实例；

●根据散列函数将数据链中的元素产生散列键值依次插入散列索引数组或者散列索引冲突链；

b、删除索引：

处理步骤：

●删除散列索引冲突链；

●删除散列索引数组；

●删除此索引实例；

c、插入数据：

输入待插入的数据，处理步骤：

●将此数据插入数据链；

●将元素用每个散列索引的散列函数进行计算产生散列键值，插入此索引的散列数组或冲突链；

d、查找数据：

输入待查询的样例元素、用于查询的索引标识，处理步骤：

●根据索引标识取得散列索引实例；

●用此索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●通过键值到相应的冲突链中查询数据；

●用比较函数进行判断个元素是否查询条件；

e、遍历数据：

处理步骤：

●依次输出数据链中的数据；

f、删除数据：

输入清除数据的样例元素及所用的索引标识，处理步骤：

●根据索引标识取得散列索引实例；

●用此索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●通过键值到相应的冲突链中查询数据；

●用比较函数进行判断个元素是否查询条件；

●对满足条件的数据，删除此数据在其他索引的信息；

●再在数据链中删除此元素；

●最后删除本索引中的信息；

g、清除数据：

清除所有索引中元素的信息；

清除数据链中的所有数据信息。

以下以一个具体的多索引散列表为例对其存储和检索的方法作一具体的说明：

元素数据结构

struct

{

    int id；

    int attr_id；

}

为方便直观的表示，对每个数据编号，示例数据如下表所示：

数据链结构

数据顺序插入数据链，数据链的存储结构如图3所示。

建立hash索引

步骤

数据节点按hash键值产生函数计算hash_key

将数据节点的指针插入hash_key所指示hash数组中的冲突链

循环以上两步将所有数据节点的指针插入hash索引

设定hash数组的大小为hash_size＝11

●按id建立hash索引

Hash键值产生函数为：id对hash_size求余，即hash_key＝id％hash_size链节点中的数字表示所指向的数据节点的编号，索引结构如图4所示。

●按attr_id建立索引

Hash键值产生函数为：attr_id对hash_size求余，即hash_key＝attr_id％hash_size

索引结构如图5所示。

数据检索

按id进行检索

例：查询id＝35的数据节点

计算hash键值：Hash_key＝35％hash_size＝35％11＝2

按hash键值取得冲突链(如图6)。

遍历此冲突链，取出id＝35的节点，通过比较编号为16的数据节点的id＝35

返回编号16的数据节点.

Claims (1)

1、一种多索引散列表的存储和检索方法，其特征是：

使一份数据拷贝可以创建多个散列索引；

将数据与索引分开存储管理；

所述的数据和索引分开存储管理，是指只存一份数据拷贝，同时创建多个散列索引，索引只保存数据的指针或引用；

所述的散列索引的建立步骤包括：

a、创建索引：

输入该索引产生散列键值的散列函数及比较函数并按以下步骤操作：

●创建索引实例；

●创建散列索引数组；

●依次将数据链中的元素根据散列函数产生的散列键值插入散列索引数组或者散列索引冲突链中相应的位置；

b、删除索引：

处理步骤：

●删除散列索引冲突链；

●删除散列索引数组；

●删除此索引实例；

c、插入数据：

输入待插入的数据，处理步骤：

●将此数据插入数据链；

●用散列索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●根据键值将此元素在数据链的指针或引用插入到此索引的散列数组或冲突链；

●对其他索引以相同的步骤处理；

d、删除数据：

输入清除数据的样例元素及所用的索引标识，处理步骤：

●根据索引标识取得散列索引；

●用此索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●通过键值到相应的散列数组或冲突链中查询数据；

●用比较函数进行判断此元素是否符合查询条件；

●对满足条件的数据，删除此数据在其他索引中的信息；

●再在数据链中删除此元素；

●最后删除本索引中所述数据的信息；

e、清除数据：

●清除所有索引中元素的信息；

●清除数据链中的所有数据信息；

多索引散列表的检索步骤包括：

a、查找数据：

输入待查询的样例元素、用于查询的索引标识，然后作如下处理：

●根据索引标识取得索引实例；

●用此索引的散列函数计算此元素的散列键值；

●通过键值到相应的散列数组或冲突链中查询数据；

●用比较函数进行判断此元素是否符合查询条件；

b、遍历数据：

处理步骤：

●依次输出数据链中的数据。

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