技术问题积累

1. 什么是Hash映射和Hash表的设计原理和优势

一般的线性表、树中，记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系，在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在“比较”的基础上，查找的效率与比较次数密切相关。理想的情况是能直接找到需要的记录，因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f，使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。因而查找时，只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上，由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。在此，称这个对应关系f为哈希函数，按这个思想建立的表为哈希表（又称为杂凑法或散列表），建立的映射叫做哈希映射。
　　哈希表不可避免冲突(collision)现象：对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词(synonym)。 因此，在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数，而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表：根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置，这种表被称为哈希表。
　　注：这个函数f(key)为哈希函数。(注意：这个函数并不一定是数学函数) 哈希函数是一个映象，即：将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。 现实中哈希函数是需要构造的，并且构造的好才能使用的好。
　　对于动态查找表而言，1) 表长不确定；2)在设计查找表时，只知道关键字所属范围，而不知道确切的关键字。因此，一般情况需建立一个函数关系，以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置，通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意：这个函数并不一定是数学函数)
　　哈希函数是一个映象，即：将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。
　　现实中哈希函数是需要构造的，并且构造的好才能使用的好。
　　用途：加密，解决冲突问题。。。。

2. 存储过程是指什么？怎么用呢？

存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象，任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。

存储过程是利用SQL Server所提供的Transact-SQL语言所编写的程序。Transact-SQL语言是SQL Server提供专为设计数据库应用程序的语言，它是应用程序和SQL Server数据库间的主要程序式设计界面。它好比Oracle数据库系统中的Pro-SQL和Informix的数据库系统能够中的Informix- 4GL语言一样。这类语言主要提供以下功能，让用户可以设计出符合引用需求的程序。

　　1)、变量说明
　　2)、ANSI兼容的SQL命令(如Select,Update….)
　　3)、一般流程控制命令(if…else…、while….)
　　4)、内部函数

　　

====================== 使用存贮过程的优点 ==========================

* 存储过程的能力大大增强了SQL语言的功能和灵活性。存储过程可以用流控制语句编写，有很强的灵活性，可以完成复杂的判断和较复杂的 运算。

　　* 可保证数据的安全性和完整性。

　　# 通过存储过程可以使没有权限的用户在控制之下间接地存取数据库，从而保证数据的安全。

　　# 通过存储过程可以使相关的动作在一起发生，从而可以维护数据库的完整性。

　　* 在运行存储过程前，数据库已对其进行了语法和句法分析，并给出了优化执行方案。这种已经编译好的过程可极大地改善SQL语句的性能。由于执行SQL语句的大部分工作已经完成，所以存储过程能以极快的速度执行。

　　* 可以降低网络的通信量。

　　* 使体现企业规则的运算程序放入数据库服务器中，以便：

　　# 集中控制。

　　# 当企业规则发生变化时在服务器中改变存储过程即可，无须修改任何应用程序。企业规则的特点是要经常变化，如果把体现企业规则的运算程序放入应用程序中，则当企业规则发生变化时，就需要修改应用程序工作量非常之大（修改、发行和安装应用程序）。如果把体现企业规则的运算放入存储过程中，则当企业规则发生变化时，只要修改存储过程就可以了，应用程序无须任何变化

具体可访问: http://baike.baidu.com/view/68525.htm

3. 聚集索引和非聚集索引的区别

<1> 聚集索引：表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率比普通索引高,但对数据新增/修改/删除的影响比较大
特点：
　 (1) 一个表可以最多可以创建249个索引
　 (2) 先建聚集索引才能创建非聚集索引
(3) 非聚集索引数据与索引不同序
(4) 数据与索引在不同位置
(5) 索引在叶节点上存储,在叶节点上有一个＂指针＂直接指向要查询的数据区域
(6) 数据不会根据索引键的顺序重新排列数据

创建聚集索引的语法：
create NONCLUSTERED INDEX idximpID ON EMP(empID)

<2> 非聚集索引：不影响表中的数据存储顺序,检索效率比聚集索引低,对数据新增/修改/删除的影响很少
特点：
(1) 无索引，数据无序
(2) 有索引，数据与索引同序
(3) 数据会根据索引键的顺序重新排列数据
(4) 一个表只能有一个索引
(5) 叶节点的指针指向的数据也在同一位置存储

语法：
create CLUSTERED INDEX idxempID on emp(empID)

<3> 惟一索引：惟一索引可以确保索引列不包含重复的值.
可以用多个列，但是索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的
姓 名
李 二
张 三
王 五
语法： create unique index idxempid on emp(姓，名)

<4> 复合索引：如果在两上以上的列上创建一个索引，则称为复合索引。
那么，不可能有两行的姓和名是重复的
语法：
create index indxfullname on addressbook(firstname,lastname)

<5> 系统自建的索引:在使用T_sql语句创建表的时候使用PRIMARY KEY或UNIQUE约束时，会在表上自动创建一个惟一索引
自动创建的索引是无法删除的
语法：
create table ABc
( empID int primary key,
firstname varchar(50)UNIQUE,
lastname varchar(50)UNIQUE,
)
这样的结果就出来了三个索引，但只有一个聚集索引哦

聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样.

聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本.

当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束

使用非聚集索引

非聚集索引与课本中的索引类似。数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置。索引中的项目按索引键值的顺序存储，而表中的信息按另一种顺序存储（这可以由聚集索引规定）。如果在表中未创建聚集索引，则无法保证这些行具有任何特定的顺序。

与使用书中索引的方式相似，Microsoft® SQL Server™ 2000 在搜索数据值时，先对非聚集索引进行搜索，找到数据值在表中的位置，然后从该位置直接检索数据。这使非聚集索引成为精确匹配查询的最佳方法，因为索引包含描述查询所搜索的数据值在表中的精确位置的条目。如果基础表使用聚集索引排序，则该位置为聚集键值；否则，该位置为包含行的文件号、页号和槽号的行 ID (RID)。例如，对于在 emp_id 列上有非聚集索引的表，如要搜索其雇员 ID (emp_id)，SQL Server 会在索引中查找这样一个条目，该条目精确列出匹配的 emp_id 列在表中的页和行，然后直接转到该页该行.

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