数据库叶子页指哪些，数据库中什么是叶结点

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1，数据库中什么是叶结点
2，数据库b树叶节点是存储数据页吗
3，再谈mysql中MYISAM索引和INODB索引的区别
4，怎么看db2数据库sql执行计划图
5，数据库中的页PAGE到底是个什么概念

1，数据库中什么是叶结点

你说的应该是叶子节点吧？这是树形结构用到的！叶节点就是某个节点的子节点就像某个部门A有一个上级部门AA，那么A就是叶子节点！

节点就是一个数据点，里面存储有一定的数据。包括真实数据和用于工作的附加数据，如指针。根节点就是指开头的那个节点，前件和后件是值某一个节点的前一个，后一个节点。

数据库中什么是叶结点

2，数据库b树叶节点是存储数据页吗

B+ 树是一种树数据结构，是一个n叉树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。B+ 树通常用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入。

也许是的。

数据库b树叶节点是存储数据页吗

3，再谈mysql中MYISAM索引和INODB索引的区别

mysql中的索引是在存储引擎中实现的，mysql有很多存储引擎但是大部分都采用B+tree作为索引结构的其中包括myisam和innodb。myisam索引文件和数据文件是分离的，myisam索引的存储方式是非聚合的，索引文件存储在MYI文件。innodb 索引和数据文件是保存在一起的；数据共享的话会放在ibdata，独享的话会放在ibdinnodb每个表只有一个聚集索引。如果木有主键,则会选择一个非空唯一索引来代替主键；如果再不存在则会定义一个隐藏的主键进行聚集。所谓聚集和非聚集：非聚集索引叶子页包含一个指向表中的记录的指针地址，记录的物理顺序和索引的顺序不一致；聚集索引则数据行和键值一起保存在叶子页而且记录的排列顺序与索引的排列顺序一致。

nnodb和myisam是许多人在使用mysql时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：myisam类型不支持事务处理等高级处理，而innodb类型支持。myisam类型的表强调的是性能，其执行数度比innodb类型更快，但是不提供事务支持，而innodb提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。以下是一些细节和具体实现的差别：◆1.innodb不支持fulltext类型的索引。◆2.innodb 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，innodb要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是myisam只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。◆3.对于auto_increment类型的字段，innodb中必须包含只有该字段的索引，但是在myisam表中，可以和其他字段一起建立联合索引。◆4.delete from table时，innodb不会重新建立表，而是一行一行的删除。◆5.load table from master操作对innodb是不起作用的，解决方法是首先把innodb表改成myisam表，导入数据后再改成innodb表，但是对于使用的额外的innodb特性(例如外键)的表不适用。另外，innodb表的行锁也不是绝对的，假如在执行一个sql语句时mysql不能确定要扫描的范围，innodb表同样会锁全表，例如update table set num=1 where name like “%aaa%”两种类型最主要的差别就是innodb 支持事务处理与外键和行级锁.而myisam不支持.所以myisam往往就容易被人认为只适合在小项目中使用。我作为使用mysql的用户角度出发，innodb和myisam都是比较喜欢的，但是从我目前运维的数据库平台要达到需求：99.9%的稳定性，方便的扩展性和高可用性来说的话，myisam绝对是我的首选。

再谈mysql中MYISAM索引和INODB索引的区别

4，怎么看db2数据库sql执行计划图

DB2数据库和ORACLE数据库一样，DB2数据库里面也是通过优化器来分析你的SQL，生成它认为最优的执行计划（Access Plan）。DB2的优化器实际上是一个标准规则集合，一般来说我们只要告诉DB2要检索什么，而不是如何检索。那么DB2的优化器是根据什么来判断SQL的最优存取路径呢?DB2的优化器是基于成本的优化器，也就是CBO(Cost Based Optmizer)。也就是说DB2优化器会应用查询成本公式，该公式对每条可能的存取路径的四个因素进行评估和权衡:CPU成本、I/O成本、DB2系统目录中的统计信息和实际的SQL语句。那么我们来简单看一下DB2的优化器的工作流程:1.DB2的优化器，在接收到SQL语句后，会首先校验SQL的语法，确保是正确的SQL2.根据当前的系统环境信息，生成最优的执行计划来优化SQL语句3.把SQL翻译成计算机指令语言，并执行这个优化后的SQL4.返回结果，或者存储它们，以便将来的执行在我们看来，DB2系统目录中统计信息是让DB2优化器正确工作的一个非常重要的依据。这些统计信息向优化器提供了与正在被优化的SQL语句将要访问的表状态相关的信息。这些信息主要包括:Table--包括表的记录数、PAGE、PCTFREE以及COMPRESS等信息，相关的系统视图是:sysstat.tables、syscat.tablesColumns—包括COLUMNS的数量、长度、分布特征以及COMPRESS等信息,相关的系统视图是:sysstat.columns、syscat. columnsIndex--包括是否存在索引、索引的组织(叶子页的数量和级别的数量)、索引键的离散值的数量以及是否群集索引，相关的系统视图是:sysstat.indexes、syscat. indexes其他的还有分区/节点组信息和表空间的信息如何及时更新这些信息呢?保证DB2优化器正确的工作，在DB2里面提供了以下的办法。RUNSTATS与REOGCHKRunstats这个命令的功能主要就是收集数据库对象的状态信息，这对数据库使用合理的ACCESS PLAN是至关重要的。一般来说，以下几种情况下面，我们需要用runstats来收集统计信息:

打开pl/sql developer软件，请确保plsql能够成功连接到一个oracle数据库。在pl/sql developer中写好一段sql代码，按f5，或者点击“执行执行计划”图标，pl/sql developer会自动打开执行计划窗口，显示该sql的执行计划。可以看到窗口上方是sql语句，下方显示执行计划表格。表格的列主要包含描述、用户、对象、成本花费、io开销等，表格，当然表格列还可以自定义。表格的行包含了查询逻辑的执行顺序和各个步骤信息。执行计划表格内容的执行顺序是：按照从左至右，从上至下的步骤执行，具体是指执行计划按照层次逐步缩进，从左至右看，缩进最多的那一步最先执行，如果缩进量相同，则按照从上而下的方法判断执行顺序。通过查看执行计划表格的cost列，即成本花费能够知道哪个步骤花费的成本高，通过查看执行计划表格的行中的objectname列，能够知道是否使用到表中的索引。

5，数据库中的页PAGE到底是个什么概念

表是数据存放的最小单位页则是与内存(memory)有关, 2K, 4K指的是每批资料在内存上存放单位

最小函数依赖集就是把函数依赖集依据化简规则消除不必要的/重复的函数依赖。求最小函数依赖集分三步:1.将f中的所有依赖右边化为单一元素此题fd=2.去掉f中的所有依赖左边的冗余属性.作法是属性中去掉其中的一个,看看是否依然可以推导此题:abd->e,去掉a,则(bd)+不含e,故不能去掉,同理b,d都不是冗余属性ab->g,也没有cj->i,因为c+=f=3.去掉f中所有冗余依赖关系.做法为从f中去掉某关系,如去掉(x->y),然后在f中求x+,如果y在x+中,则表明x->是多余的.需要去掉.此题如果f去掉abd->e,f将等于同理(ab)+=b+=c->i,g->h多不能去掉.所以所求最小函数依赖集为 f=最小函数依赖集定义：如果函数依赖集f满足下列条件，则称f为最小函数依赖集或最小覆盖。① f中的任何一个函数依赖的右部仅含有一个属性；② f中不存在这样一个函数依赖x→a，使得f与f-③ f中不存在这样一个函数依赖x→a，x有真子集z使得f-算法：计算最小函数依赖集。输入一个函数依赖集输出 f的一个等价的最小函数依赖集g步骤：① 用分解的法则，使f中的任何一个函数依赖的右部仅含有一个属性；② 去掉多余的函数依赖：从第一个函数依赖x→y开始将其从f中去掉，然后在剩下的函数依赖中求x的闭包x+，看x+是否包含y，若是，则去掉x→y；否则不能去掉，依次做下去。直到找不到冗余的函数依赖；③ 去掉各依赖左部多余的属性。一个一个地检查函数依赖左部非单个属性的依赖。例如xy→a，若要判y为多余的，则以x→a代替xy→a是否等价？若a属于(x)+，则y是多余属性，可以去掉。举例：已知关系模式r，u=解1：利用算法求解，使得其满足三个条件① 利用分解规则，将所有的函数依赖变成右边都是单个属性的函数依赖，得f为：f=② 去掉f中多余的函数依赖a．设ab→c为冗余的函数依赖，则去掉ab→c，得：f1=计算(ab)f1+：设x(0)=ab计算x(1)：扫描f1中各个函数依赖，找到左部为ab或ab子集的函数依赖，因为找不到这样的函数依赖。故有x(1)=x(0)=ab，算法终止。(ab)f1+= ab不包含c，故ab→c不是冗余的函数依赖，不能从f1中去掉。b．设cg→b为冗余的函数依赖，则去掉cg→b，得：f2=计算(cg)f2+：设x(0)=cg计算x(1)：扫描f2中的各个函数依赖，找到左部为cg或cg子集的函数依赖，得到一个c→a函数依赖。故有x(1)=x(0)∪a=cga=acg。计算x(2)：扫描f2中的各个函数依赖，找到左部为acg或acg子集的函数依赖，得到一个cg→d函数依赖。故有x(2)=x(1)∪d=acdg。计算x(3)：扫描f2中的各个函数依赖，找到左部为acdg或acdg子集的函数依赖，得到两个acd→b和d→e函数依赖。故有x(3)=x(2)∪be=abcdeg，因为x(3)=u，算法终止。(cg)f2+=abcdeg包含b，故cg→b是冗余的函数依赖，从f2中去掉。c．设cg→d为冗余的函数依赖，则去掉cg→d，得：f3=计算(cg)f3+：设x(0)=cg计算x(1)：扫描f3中的各个函数依赖，找到左部为cg或cg子集的函数依赖，得到一个c→a函数依赖。故有x(1)=x(0)∪a=cga=acg。计算x(2)：扫描f3中的各个函数依赖，找到左部为acg或acg子集的函数依赖，因为找不到这样的函数依赖。故有x(2)=x(1)，算法终止。(cg)f3+=acg。(cg)f3+=acg不包含d，故cg→d不是冗余的函数依赖，不能从f3中去掉。d．设ce→a为冗余的函数依赖，则去掉ce→a，得：f4=计算(cg)f4+：设x(0)=ce计算x(1)：扫描f4中的各个函数依赖，找到左部为ce或ce子集的函数依赖，得到一个c→a函数依赖。故有x(1)=x(0)∪a=cea=ace。计算x(2)：扫描f4中的各个函数依赖，找到左部为ace或ace子集的函数依赖，得到一个ce→g函数依赖。故有x(2)=x(1)∪g=aceg。计算x(3)：扫描f4中的各个函数依赖，找到左部为aceg或aceg子集的函数依赖，得到一个cg→d函数依赖。故有x(3)=x(2)∪d=acdeg。计算x(4)：扫描f4中的各个函数依赖，找到左部为acdeg或acdeg子集的函数依赖，得到一个acd→b函数依赖。故有x(4)=x(3)∪b=abcdeg。因为x(4)=u，算法终止。(ce)f4+=abcdeg包含a，故ce→a是冗余的函数依赖，从f4中去掉。③ 去掉f4中各函数依赖左边多余的属性（只检查左部不是单个属性的函数依赖）由于c→a，函数依赖acd→b中的属性a是多余的，去掉a得cd→b。故最小函数依赖集为：f={ab→c,d→e,d→g,c→a,be→c,bc→d,cg→d,cd→b,ce→g}