FoxPro单字索引的建立与应用

一、单字索引的原理及实现 1.单字索引原理 建立起某一单字与标准名称中所有出现该单字记录的对应关系,如图1所示。 当按某一字检索标准名称时,首先在单字索引中找出满足条件的记录地址,再通过记录地址迅速调出满足条件记录的所有标准信息。当输入的条件是字符串时,只需进行字符     

FoxPro2.5索引文件探密

使用数据库索引文件,不仅能对数据库表中的记录按指定字段表达式进行排序,而且大大提高了数据检索的效率,特别是FoxPro2.5,增加了紧缩格式的单入口索引文件和多入口的复合索引文件CDX,使用户对索引文件的管理和维护变得更加方便。那么索引文件是如何工作的呢?这对许多人还是个谜,有人曾奇怪为什么建立一个紧缩格式的索引文件反而比     

第四章 索引结构

<正> 前两章讲了顺序文件的各种存取方法及对于随机文件直接存取的散列方法。此处还有一种既可用于顺序文件也可用于随机文件的索引结构,这也是更好地组织文件,提高查找效率的一种基本方法。一般的索引结构通常包括关键字和指针,由指针可找到含有此关键字的数据记录。一个常见的例子是:在许多书的后面都有一个索引,列出了书中出现的关键词,并指出是在哪页上出现的.一旦我们对某个数据文件建立了索引,当需要随机地查找文件的某些记录时,就可由索引方便地找到相应的部分,而不必对整个文件进行顺序地查找。特别是对于一个大     

FoxPro 2.5系列讲座 第六讲——FoxPro中的SQL

SQL(Structured Query Language)是从七十年代中期发展起来的关系数据语言,该语言是以英语关键字为基础,为数据处理中的非专业人员以及专业程序人员的使用而设计的。目前该语言的国际标准已经颁布,根据SQL标准,在FoxPro系统中数据文件的关系在SQL中称为表(TABLE)。为统一起见,本文将TABLE也称为数据文件。     

FoxPro for WidnowsOLE的数据管理机制

本文通过分析子ＦｏｘＰｒｏｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ（以下简称ＦＰＷ）中对象数据文件ＦＴＰ及ＦｏｘＰｒｏ数据库文件ＤＢＦ，揭示了二者之间的内在联系以及对象链接，嵌入，静态化，删除等操作的内部机制，指出了ＰＡＣＫ命令在ＦＰＷ中的新作用。     

对Visual FoxPro3.0多用户机制的再认识

VFP(Visual FoxPro)提供了崭新的多用户处理机制,即它提供了一种内部缓冲器的机制,这种缓冲器机制就是在用户的工作站内存中建立一个数据表的临时表,用户编辑数据,实际上是在临时表上操作,在未保存之前,对原数据表没有影响,保障了数据的安全。 缓冲器又分为行缓冲和表缓冲,当用户编辑一条记录时,选择行缓冲,当用户编辑多条记录时,选择表缓冲,与此相应地,VFP提供了自动锁定记录机制,分为乐观锁定和悲观锁     

FoxPro for Windows OLE的数据管理机制

本文通过分析ＦｏｘＰｒｏｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ（以下简称ＦＰＷ）中对象数据文件ＦＰＴ及Ｆｏｘ－Ｐｒｏ数据库文件ＤＢＦ，揭示了二者之间的内在联系以及对象链接、嵌入、静态化、删除等操作的内部机制．指出了ＰＡＣＫ命令在ＦＰＷ中的新作用     

非结构化数据存储管理的实用化方法

针对目前广泛采用的非结构化数据文件与其属性数据分开存储的机制中的不安全性问题,本文从实用化角度给出一个“监控”策略和实现方法,通过软件实现可以约束非法的或意外的对非结构化数据源文件的破坏,并且保证了源文件与其在数据库中的索引的一致性。     

FoxPro for windows技巧65例（续）

17.多库查询的优化 为更有效率地进行多库查询,应基于联结条件对被查询的各数据库分别进行排序。 18.索引与查询 如果没有指定数据库的索引,系统将自动优化对它的查询。因此,你可执行不带对象名的SETORDER TO命令,移去指定的索引,以优化查询。 如果你需要执行SET DELETE ON,便于以后的数据库操作对已被作删除标记的记录不发生作用,则你应该建立一个基于DELETED()表达式的.CDX索引标记,这样可提高查询的速度。     

kμ-Tree:一种空间有效的嵌入式闪存数据库索引

μ-Tree是直接建立在闪存之上的索引,它克服了传统B+树应用于闪存时引起的"游走树"现象,避免更新一页累及多页的现象.但μ-Tree也存在缺点:占用空间比传统B+树多.为克服μ-Tree存在的缺点,本文提出一套机制改进μ-Tree:k分法模型.在此模型中,我们分析了在给定扇出度F时,k值与总记录数n的关系,以及给定记录数n时,不同大小的索引记录项对k的影响;给出了确定k值的基本方法.实验结果表明,k比例划分可以有效地节省索引所占空间,空间节省最大达50%左右,平均可达39%.所提方法在空间资源受限的环境下具有良好的空间特性.     

B树及其变态的基本算法(下)

<正> 五、前缀B 树我们考虑B~+树的索引码值及记录值是由字符串组成的,由于B~+树中的索引部分的码值仅仅起分隔左、右子树的作用,这样当索引是字符串时,我们就可以在同样起到分隔作用的字符串前缀上打主意,以提高B~+树的d(秩)。这种以字符串前缀来构成分隔元,进而索引字符串记录的B~+树结构我们称为前级B 树。图5—1是一棵前缀B 树:     

FoxPro编程快速入门系列讲座 第五讲 RQBE的使用方法

查询是敏据库管理中的一项极为频繁的操作,FoxPro提供了多种查询方法,如顺序查询、索引查询,以及单记录查询、多记录查询等这些查询方式可根据查询需要分别选用,使用方法较为简单。FoxPro2.6版还提供了一种关系式举例查询,即RQBE,通过它可以方便而多方式地查询各种数据,并以不同的方式输出。本讲将介绍RQBE的使用方法     

XML密文数据库检索模型的研究

针对外包XML数据库安全性差、密文检索效率低等问题,提出一种XML数据库密文检索模型,通过建立密文数据库的值索引和结构索引,并采用分桶管理策略记录值索引和结构索引中的入口地址,实现对XML数据的快速检索。此模型安全性高,通过支持范围的查询,容易实现数据的更新,可以有效地提高密文检索性能。     

FoxPro2.5索引文件的使用技巧和应注意的一些问题

高效率地设计出速度高、适应性好的数据库应用系统,就必须正确、灵活地运用FoxPro的索引机制。本文结合FoxPro索引理论和实际使用的体会,举出了一些使用索引的技巧和应注意的问题。     

BASIC随机数据文件向数据库DBF文件的转换

BASIC和数据库(DBASE、FOXBASE)都是交互性语言软件,功能丰富,使用方便,应用十分广泛。工作中有时需要将BASIC的数据文件转换为数据库的DBF数据文件。BASIC的顺序数据文件(用WRITE语句生成)可以直接进行这种转换,随机数据文件则不能。而BASIC的数据文件中,大量都是随机文件。为了解决此问题,笔者探索出两种转换方法,概述如下。 设BASIC的随机文件含有三个字段,宽度分别为6、2、6;共四个记录;文件名为SD.DAT。转换前,先建一个相应格式的数据库DBF头文件(即记录数为零的空库,设库名为DD.DBF)。 方法一:用APPEND语句进行转换。它要求待转换的数据文件必须是符合一定格式的文本文件,即每个字段用双引号括起来,字段之间用逗号分隔,第一行由回车换行结束,文件结束符为1AH。为此,用程序一     

FoxPro编程小技巧

一、BROWSE中口令的使用 在实际应用中,当使用FoxPro强大的BROWSE功能时,为了数据的安全性,往往需要设置口令。如在有些仓库管理系统中,输入人员只能输入和修改当天的内容,对以前输入的记录只能浏览而不能修改,只有那些具有特殊权限的人才可以修改整个数据库,为此我们需要设置输入密码。如果专门设计一个口令输入模块将完全没有必要,此时可以设计一个模块,当在等待的时间内(比如一秒,此时间可以调整)没有按下相应的键(一般用组合键),则程序进入不可修改状态;如果在等待时间内按下了设置的口令键,则可进入修改状态。由于等待时间可以设置得很短,对程序的执行速度影响很小。此方法简便易行,非常实用。     

Visual FoxPro应用程序中数据库的维护

Visual FoxPro(VFP)应用系统在运行时的各种异常情况可导致损坏或删除数据库、数据表及其相关文件(比如备注文件、索引文件等),还可能出现数据库容器无效、数据表从数据库中跑出成为自由表等情况。针对各种可能的情况,可以采用以下措施来维护数据库。 (1)当一个数据表拥有同名的结构化索引文件,在用use命令打开该数据表时,结构化索     

连续不确定XML数据索引技术研究

针对连续不确定XML数据的概率阈值查询,提出CPTI(Continuous Probabilistic Threshold Index)索引技术,包括CPTI结构索引和CPTI值索引。CPTI结构索引扩展了结构索引F-index支持连续不确定XML数据,通过CPTI结构索引查询twig小枝,并确定小枝的路径概率;CPTI值索引是一个二维表,记录cont类节点的概率信息,通过CPTI值索引过滤与查询无关的元素以减少查询中需要处理的元素数目。实验表明,此索引技术可极大地提高查询处理的性能。     

基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

针对实际密文数据库的应用,在全文检索倒排索引技术的基础上,设计了一种通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法。密文索引文件中主要包含有索引项、相对应的记录主键等信息。检索时,通过用检索词匹配索引文件中的索引项,找到对应的记录主键集合,再根据记录主键集合查询密文数据库,获取相应的密文数据,进行解密即可获取明文数据信息。整个检索过程中不对数据库进行解密,从而实现了在不解密的情况下对密文数据库的快速检索。     

C语言中大数据文件的排序方法

在用Ｃ语言开发应用软件时，为便于管理数据以及提高查找速度，往往需要将大容量数据文件进行排序。由于数据量很大（可能含有几万甚至几十万条记录），而Ｃ语言中可用内存容量有限，因此采用通常的内排序方法无法达到目的，必须将内排序与外排序结合起来才行。下面以图书管理软件中图书数据库文件的排序为例，来说明Ｃ语言大容量数据文件排序的通用方法，并给出相应的源程序。 １　大数据文件的排序方法 图书数据库文件是由大量记录组成的二进制文件，每条记录为一个结构体，表示一本图书的有关信息。记录所含字段（成员）可根据实际情况定…