Transcript 第12章索引与散列

第12章: 索引与散列
 基本概念
 有序索引
 B+-Tree 索引文件
 B-Tree 索引文件
 静态散列
 动态散列
 有序索引与散列的比较
 SQL中的索引定义
 多键存取
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12.1
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基本概念
 索引机制用于加速对所需数据的存取.
 例如, 图书馆中的作者目录
 搜索键 – 用来在文件中查找记录的属性或属性集合.
 索引文件由如下形式的记录(称为索引项)组成
search-key
pointer
 索引文件一般比原始文件小的多
 两种基本索引:
 有序索引: 搜索键按顺序存储
 散列索引: 搜索键被“散列函数”一致地分配到若干“桶”中.
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12.2
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索引评价度量
对索引技术的评价是基于:
 有效支持的存取类型, 如
 在某属性上具有特定值的记录
 属性值落入指定范围的记录
 存取时间
 插入时间
 删除时间
 空间开销
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12.3
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有序索引
 有序索引: 索引项按搜索键值的顺序有序存储.
 主索引: 顺序文件的记录顺序正是索引搜索键的顺序.
 也称为聚簇索引
 主索引的搜索键通常是主键, 但并非必要.
 索引顺序文件: 带有主索引的顺序文件.
 次级索引: 索引搜索键的顺序与文件的记录顺序不同.
 也称为非聚簇索引
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12.4
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稠密索引文件
 稠密索引 — 对文件中的每个搜索键值都有索引记录.
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12.5
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稀疏索引文件
 稀疏索引: 只对某些搜索键值有索引记录.
 仅当文件记录按搜索键排序才可用
 为定位具有搜索键值K的记录:
 找到具有比K小的最大搜索键值的索引记录
 从该索引记录指向的文件记录开始顺序搜索文件
 对插入和删除需要较少空间与维护开销.
 查找记录一般比稠密索引慢.
 一个好的折衷:针对文件的每个块建立稀疏索引的索引项, 对应于该
块中的最小搜索键值.
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12.6
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稀疏索引文件例
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12.7
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多级索引
 如果主索引不能一次放入内存, 存取代价就会很大.
 为减少对索引记录的磁盘存取次数, 将主索引视为存储在磁盘上的
顺序文件并为它建立一个稀疏索引.
 外索引 – 主索引的稀疏索引
 内索引 – 主索引文件
 如果外索引仍太大而不能放入内存, 还可再为它创建另一层索引,
如此类推.
 当插入或删除文件记录时, 各层索引都必须更新.
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12.8
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多级索引(续)
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12.9
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索引更新: 删除
 如果被删除记录是文件中具有其搜索键值的唯一记录, 则需从索引
中删除该搜索键.
 单层索引删除:
 稠密索引 – 搜索键的删除类似于文件记录的删除.
 稀疏索引 – 如果存在该搜索键值的索引项, 则删除之并用文件中的下
一搜索键值(按搜索键顺序)代替. 如果下一搜索键值已经存在索引项,
则直接删除.
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12.10
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索引更新: 插入
 单层索引插入:
 用被插入记录的搜索键值执行一次查找.
 稠密索引 – 若该搜索键值在索引中不存在, 插入之.
 稀疏索引 – 若索引对每个文件块存有索引项, 则不必修改索引, 除非需
创建一个新块. 这时, 新块的第一个搜索键值插入到索引中.
 多级索引的插入和删除算法是对单层索引算法的简单扩展
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12.11
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次级索引
 经常需要查找某属性值(不是主索引的搜索键) 满足某种
条件的全体记录.
 例1: 在按账号顺序存储的account 数据库中, 可能希望查
找某分行的全体账户
 例2: 同上, 但希望查找具有指定余额或余额范围的全体账
户
 可建立次级索引, 它对每个搜索键值都有一索引记录; 索
引记录指向包含具有该搜索键值的所有实际记录的指针
的桶.
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12.12
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建立在balance字段上的次级索引
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12.13
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主索引与次级索引
 次级索引必须是稠密的
 索引对搜索文件记录很有益处.
 更新文件时, 该文件上的每个索引都必须更新. 更新索引是数据库
更新带来的开销.
 利用主索引做顺序扫描很高效, 但利用次级索引做顺序扫描则代价
昂贵
 因为对每个记录的存取都可能导致存取一个新的磁盘块
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12.14
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B+-树索引文件
B+-树索引是相对于索引顺序文件的另一选择.
 索引顺序文件的缺点: 当文件增大时性能降低, 因为可能创建许
多溢出块. 需要对整个文件进行周期性的重组.
 B+-树索引文件的优点: 插入与删除时仅以较少的局部的变化来
自动重组. 不需要整个文件重组来维持性能.
 B+-树索引的缺点: 额外的插入与删除开销, 空间开销.
 B+-树的优点超过了缺点, 因此被广泛使用.
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12.15
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B+-树索引文件 (续)
B+-树是满足下列性质的树:
 从根到叶的所有路径长度相同
 每个非根非叶节点有[n/2] 到n 个子节点.
 叶节点有[(n–1)/2] 到n–1 个值
 特殊情况:
 若根非叶, 则至少有2 个子节点.
 若根是叶(即树中没有其他节点), 则可有0 到(n–1) 个值.
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12.16
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B+-树节点结构
 典型节点
 Ki 是搜索键值
 Pi 是子节点指针 (非叶节点中)或记录/记录桶指针(叶节点).
 每个节点中搜索键是有序的
K1 < K2 < K3 < . . . < Kn–1
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12.17
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B+-树中的叶节点
叶节点的性质:
 对i = 1, 2, . . ., n–1, 指针Pi 要么指向具有搜索键值Ki 的文件记录,
要么指向一个具有搜索键值Ki 的所有文件记录的指针桶. 仅当搜索
键不构成主键时才需要桶结构.
 如果Li, Lj 是叶节点且i < j, 则Li 的搜索键值小于 Lj 的搜索键值
 Pn 指向按搜索键顺序的下一叶节点
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12.18
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B+-树中的非叶节点
 非叶节点形成了对叶节点的多级稀疏索引. 对具有m个指针的非叶
节点:
 P1指向的子树中的所有搜索键都小于K1
 对2  i  n – 1, Pi 指向的子树中的所有搜索键都大于Ki–1小于Km–1
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12.19
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B+-树例
account 文件的B+-树(n = 3)
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12.20
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B+-树例
account 文件的B+-树(n = 5)
 叶节点必须具有2到4个值(即(n–1)/2 和n –1, 这里n = 5).
 根以外的非叶节点必须具有3到5个子节点(即n/2 和n, 这
里n =5).
 根节点必须至少有2个子节点.
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12.21
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对B+-树的若干观察
 由于内节点通过指针相连, “逻辑上”相近的块在“物理上”不必靠近.
 B+-树的非叶层形成对叶节点的稀疏索引层.
 B+-树包含较少的层数(是主文件大小的对数), 因此可高效搜索.
 对主文件的插入和删除可高效处理, 因为索引可在对数时间内重构.
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12.22
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对B+-树的查询
 查找具有搜索键值k 的所有记录.
1. 从根节点开始
1. 查找节点中大于k 的最小搜索键值.
2. 如果存在这样的值, 假设为Kj . 则沿Pi 到相应子节点
3. 否则k  Km–1, 其中m 是节点指针数. 则沿 Pm 到相应子节点.
2. 若沿上述指针到达的节点不是叶节点, 则对该节点重复上述过程.
3. 最终到达叶节点. 若存在 i, 使键值Ki = k 则沿 Pi 到所需记录或桶
. 否则不存在具有搜索键值k 的记录.
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12.23
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对B+-树的查询 (续)
 处理查询时, 需遍历一条从根到叶的路径.
 若文件中有K 个搜索键值, 则路径长度不超过 logn/2(K).
 节点一般与磁盘块大小相同, 典型地为4KB, 则n 典型地为
100左右(设每个索引项40字节).
 若有1百万搜索键值且n =100, 则一次查询最多需存取
log50(1,000,000) = 4个节点.
 而用具有1百万个搜索键值的平衡二叉树则需存取大约20
个节点
 以上差别是巨大的, 因为每次存取节点都需要一次磁盘I/O,
花费大约20毫秒!
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12.24
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对B+-树的更新: 插入
 找到搜索键值可能出现的叶节点
 若搜索键值已经存在, 则向文件中增加记录, 并且如有必要还需向
桶中插入一个指针.
 若搜索键值不存在, 则向主文件增加记录, 并且如有必要创建一个
桶. 然后:
 如果该叶节点还有空间, 则在其中插入(键值, 指针)
 否则, 分裂节点.
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12.25
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B+-树的更新: 插入(续)
 分裂节点:
 将n 个(搜索键值, 指针)对排序. 将前  n/2  个放在原节点中, 其余放在
一个新节点中.
 设新节点为p, 并令k 是p 中最小的键值. 将(k,p) 插入到分裂节点的父
节点中. 若父节点满, 则继续分裂.
 向上进行节点分裂直至找到不满的节点. 最坏情况下导致根节点的
分裂, 树的高度加 1.
在包含Brighton和Downtown的节点中插入Clearview导致
分裂的结果
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12.26
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B+-树的更新: 插入(续)
插入“Clearview” 前后的B+-树
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12.27
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B+-树的更新: 删除
 找到待删除记录, 从主文件及桶(如果存在的话)中删除之
 如果没有桶或桶变成空则从叶节点中删除 (搜索键值, 指
针)
 若节点因删除导致索引项过少, 且该节点与一兄弟节点
的索引项可以放入一个节点中, 则
 将两个节点的所有搜索键值插入到一个节点中(左边的), 在
删除另一个节点.
 从父节点中删除 (Ki–1, Pi), 其中Pi 是指向被删除节点的指
针, 递归使用上述过程.
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12.28
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B+-树的更新: 删除(续)
 如果节点因删除导致索引项过少, 并且该节点与一兄弟节点的索引
项数不能放入一个节点中, 则
 在两个节点之间重新分配指针, 使两者都具有超过最低要求的索引项
数.
 更新父节点中对应的搜索键值.
 节点删除可能向上扩散直至找到一个具有n/2  或更多指针的节点
. 若删除后根节点只有一个指针, 则删除根节点而其唯一子节点成
为根.
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12.29
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B+-树删除例
“Downtown”删除前后
 删除包含“Downtown” 的叶节点并不导致其父节点具有
过少指针. 因此没有引起父节点的级联删除.
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12.30
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B+-树删除例 (续)
从前例中继续删除 “Perryridge”

“Perryridge”所在节点不满 (这里事实上为空)故与其兄弟合并.
 导致 “Perryridge” 的父节点也变成不满, 又与其兄弟节点合并 (又导致它们
的父节点删除一个索引项)
 根节点只有一个子节点, 从而被删除, 它的子节点成为新的根节点
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12.31
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B+-树的更新: 删除(续)
前例中删除 “Perryridge” 前后
 包含Perryridge的叶节点的父节点不满, 从其左兄弟借来一个指针
 父节点的父节点中的搜索键值要做相应改变
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12.32
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B+-树文件组织
 可用B+-树索引解决索引文件性能降低问题. 数据文件性能降
低问题可通过B+-树文件组织解决.
 B+-树文件组织中的叶节点存储数据记录, 而非指针.
 由于记录比指针大, 叶节点中可存储的最大记录数小于非叶
节点中的指针数.
 叶节点仍要求至少半满.
 插入与删除的处理方式与B+-树索引中索引项的插入与删除相
同.
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12.33
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B+-树文件组织 (续)
B+-树文件组织
 好的空间利用率是重要的, 因为记录比指针要用更多的空间.
 为改善空间利用率, 在分裂与合并重分配时考虑多个兄弟节点
 涉及2个兄弟的重分配(尽量避免分裂/合并)导致每个节点至少具有
个
索引项
2 n / 3 
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12.34
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B-树索引文件
 类似于B+-树, 但B-树允许搜索键值只出现一次; 消除搜索
键的冗余存储.
 非叶结点中的搜索键在B-树中的其他地方不出现; 对每个
非叶结点中的搜索键必须包含一个附加指针域.
 一般的B-树叶节点
 非叶结点 – 指针Bi 是桶或文件记录指针.
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12.35
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B-树索引文件例
同样数据上的B-树(上) 和B+-树(下)
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12.36
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B-树索引文件 (续)
 B-树索引的优点:
 与对应的B+-树相比可能使用较少树节点.
 有时可能在到达叶结点之前就找到搜索键值.
 B-树索引的缺点:
 只有小部分搜索键值可以早点找到
 非叶结点较大, 从而扇出减少. 因此B-树通常深度比对应的B+-树大
 插入和删除比B+-树复杂
 实现比B+-树难.
 典型地, B-树的优点抵不过缺点.
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12.37
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Static Hashing
 A bucket is a unit of storage containing one or more records (a
bucket is typically a disk block).
 In a hash file organization we obtain the bucket of a record
directly from its search-key value using a hash function.
 Hash function h is a function from the set of all search-key
values K to the set of all bucket addresses B.
 Hash function is used to locate records for access, insertion as
well as deletion.
 Records with different search-key values may be mapped to
the same bucket; thus entire bucket has to be searched
sequentially to locate a record.
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12.38
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Example of Hash File Organization (Cont.)
Hash file organization of account file, using branch-name as key
(See figure in next slide.)
 There are 10 buckets,
 The binary representation of the ith character is assumed to
be the integer i.
 The hash function returns the sum of the binary
representations of the characters modulo 10
 E.g. h(Perryridge) = 5
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h(Round Hill) = 3 h(Brighton) = 3
12.39
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Example of Hash File Organization
Hash file organization of account file, using branch-name as key
(see previous slide for details).
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12.40
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Hash Functions
 Worst has function maps all search-key values to the same
bucket; this makes access time proportional to the number of
search-key values in the file.
 An ideal hash function is uniform, i.e., each bucket is assigned
the same number of search-key values from the set of all
possible values.
 Ideal hash function is random, so each bucket will have the
same number of records assigned to it irrespective of the actual
distribution of search-key values in the file.
 Typical hash functions perform computation on the internal
binary representation of the search-key.
 For example, for a string search-key, the binary representations of
all the characters in the string could be added and the sum modulo
the number of buckets could be returned. .
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12.41
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Handling of Bucket Overflows
 Bucket overflow can occur because of
 Insufficient buckets
 Skew in distribution of records. This can occur due to two
reasons:
 multiple records have same search-key value
 chosen hash function produces non-uniform distribution of key
values
 Although the probability of bucket overflow can be reduced, it
cannot be eliminated; it is handled by using overflow buckets.
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12.42
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Handling of Bucket Overflows (Cont.)
 Overflow chaining – the overflow buckets of a given bucket are
chained together in a linked list.
 Above scheme is called closed hashing.
 An alternative, called open hashing, which does not use overflow
buckets, is not suitable for database applications.
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12.43
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Hash Indices
 Hashing can be used not only for file organization, but also for
index-structure creation.
 A hash index organizes the search keys, with their associated
record pointers, into a hash file structure.
 Strictly speaking, hash indices are always secondary indices
 if the file itself is organized using hashing, a separate primary hash
index on it using the same search-key is unnecessary.
 However, we use the term hash index to refer to both secondary
index structures and hash organized files.
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12.44
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Example of Hash Index
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12.45
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Deficiencies of Static Hashing
 In static hashing, function h maps search-key values to a fixed
set of B of bucket addresses.
 Databases grow with time. If initial number of buckets is too small,
performance will degrade due to too much overflows.
 If file size at some point in the future is anticipated and number of
buckets allocated accordingly, significant amount of space will be
wasted initially.
 If database shrinks, again space will be wasted.
 One option is periodic re-organization of the file with a new hash
function, but it is very expensive.
 These problems can be avoided by using techniques that allow
the number of buckets to be modified dynamically.
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12.46
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Dynamic Hashing
 Good for database that grows and shrinks in size
 Allows the hash function to be modified dynamically
 Extendable hashing – one form of dynamic hashing
 Hash function generates values over a large range — typically b-bit
integers, with b = 32.
 At any time use only a prefix of the hash function to index into a
table of bucket addresses.
 Let the length of the prefix be i bits, 0  i  32.
 Bucket address table size = 2i. Initially i = 0
 Value of i grows and shrinks as the size of the database grows and
shrinks.
 Multiple entries in the bucket address table may point to a bucket.
 Thus, actual number of buckets is < 2i
 The number of buckets also changes dynamically due to
coalescing and splitting of buckets.
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12.47
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General Extendable Hash Structure
In this structure, i2 = i3 = i, whereas i1 = i – 1 (see
next slide for details)
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12.48
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Use of Extendable Hash Structure
 Each bucket j stores a value ij; all the entries that point to the
same bucket have the same values on the first ij bits.
 To locate the bucket containing search-key Kj:
1. Compute h(Kj) = X
2. Use the first i high order bits of X as a displacement into bucket
address table, and follow the pointer to appropriate bucket
 To insert a record with search-key value Kj
 follow same procedure as look-up and locate the bucket, say j.
 If there is room in the bucket j insert record in the bucket.
 Else the bucket must be split and insertion re-attempted (next slide.)
 Overflow buckets used instead in some cases (will see shortly)
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12.49
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Updates in Extendable Hash Structure
To split a bucket j when inserting record with search-key value Kj:
 If i > ij (more than one pointer to bucket j)
 allocate a new bucket z, and set ij and iz to the old ij -+ 1.
 make the second half of the bucket address table entries pointing
to j to point to z
 remove and reinsert each record in bucket j.
 recompute new bucket for Kj and insert record in the bucket (further
splitting is required if the bucket is still full)
 If i = ij (only one pointer to bucket j)
 increment i and double the size of the bucket address table.
 replace each entry in the table by two entries that point to the same
bucket.
 recompute new bucket address table entry for Kj
Now i > ij so use the first case above.
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12.50
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Updates in Extendable Hash Structure
(Cont.)
 When inserting a value, if the bucket is full after several splits
(that is, i reaches some limit b) create an overflow bucket instead
of splitting bucket entry table further.
 To delete a key value,
 locate it in its bucket and remove it.
 The bucket itself can be removed if it becomes empty (with
appropriate updates to the bucket address table).
 Coalescing of buckets can be done (can coalesce only with a
“buddy” bucket having same value of ij and same ij –1 prefix, if it is
present)
 Decreasing bucket address table size is also possible
 Note: decreasing bucket address table size is an expensive
operation and should be done only if number of buckets becomes
much smaller than the size of the table
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12.51
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Use of Extendable Hash Structure:
Example
Initial Hash structure, bucket size = 2
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12.52
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Example (Cont.)
 Hash structure after insertion of one Brighton and two
Downtown records
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12.53
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Example (Cont.)
Hash structure after insertion of Mianus record
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12.54
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Example (Cont.)
Hash structure after insertion of three Perryridge records
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12.55
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Example (Cont.)
 Hash structure after insertion of Redwood and Round Hill
records
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12.56
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Extendable Hashing vs. Other Schemes
 Benefits of extendable hashing:
 Hash performance does not degrade with growth of file
 Minimal space overhead
 Disadvantages of extendable hashing
 Extra level of indirection to find desired record
 Bucket address table may itself become very big (larger than
memory)
 Need a tree structure to locate desired record in the structure!
 Changing size of bucket address table is an expensive operation
 Linear hashing is an alternative mechanism which avoids these
disadvantages at the possible cost of more bucket overflows
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12.57
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Comparison of Ordered Indexing and Hashing
 Cost of periodic re-organization
 Relative frequency of insertions and deletions
 Is it desirable to optimize average access time at the expense of
worst-case access time?
 Expected type of queries:
 Hashing is generally better at retrieving records having a specified
value of the key.
 If range queries are common, ordered indices are to be preferred
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12.58
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SQL中的索引定义
 创建索引
create index <索引名> on <关系名>(<属性列表>)
例如: create index b-index on branch(branch-name)
 用create unique index 可间接指定搜索键是候选键.
 如果支持SQL的 unique 完整性约束则不需要
 删除索引
drop index <index-name>
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12.59
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多键访问
 使用多个索引进行某些类型的查询.
 例如:
select account-number
from account
where branch-name = “Perryridge” and balance - 1000
 使用单个属性上的索引进行查询处理的可能策略:
1. 利用 branch-name 上的索引查找属于Perryridge分行的账号; 再测
试 balance = 1000.
2. 利用balance上的索引查找具有余额$1000的账户; 再测试 branchname = “Perryridge”.
3. 利用branch-name 索引找出所有指向 Perryridge 分行的记录的指
针. 类似地利用 balance上索引. 再求所得指针集合的交集.
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12.60
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多属性索引
假设我们在联合搜索键(branch-name, balance)上有一个索引.
 对于where子句
where branch-name = “Perryridge” and balance = 1000
联合搜索键上的索引将只取出两个条件都满足的记录.
利用分开的索引效率较差 — 因为只满足一个条件时我们可能
取出很多记录(或指针).
 也可以高效地处理
where branch-name - “Perryridge” and balance < 1000
 但是不能高效地处理
where branch-name < “Perryridge” and balance = 1000
可能取出很多满足第一个条件却不满足第二个条件的记录.
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12.61
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网格文件
 是一种用于加速处理涉及一个或多个比较运算的一般的多搜索
键查询的结构.
 网格文件(grid file) 只有一个网格数组, 并对每个搜索键属性有
一个线性标度. 网格数组的维数等于搜索键属性的个数.
 网格阵列的每个单元有一个指向桶的指针
 桶中包含搜索键的值和记录指针
 网格数组的多个单元可以指向同一个桶
 为找到某一搜索键值对应的桶, 利用线性标度定位单元的行和
列, 并沿指针找到
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12.62
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account的网格文件例
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12.63
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基于网格文件的查询
 两个属性A和B上的网格文件可以具有一定效率地处理所有下列形
式的查询
 (a1  A  a2)
 (b1  B  b2)
 (a1  A  a2  b1  B  b2)
 例如, 为回答 (a1  A  a2  b1  B  b2), 利用线性标度找到对应
的候选网个数组单元, 并查找所有被这些单元指向的桶.
Database System Concepts
12.64
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网格文件 (续)
 在插入时, 如果一个桶变满, 且有多个单元指向该桶, 则可以创建
新桶.
 思想类似于可扩展散列, 但针对的是多个维
 如果只有一个单元指向他, 要么必须创建一个溢出桶, 要么网格尺
寸必须增加
 线性标度必须选择得使记录在单元间一致分布.
 否则将会有太多溢出桶.
 定期重组以增加网格尺寸是有益的.
 但重组代价很大.
 网格数组的空间开销可能较高.
 R-树(Chapter 23) 是另一种方法
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12.65
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位图索引
 位图索引是一种特殊类型的索引, 用来实现高效的多键查询
 假设关系中的记录从0开始顺序编号
 给定数 n 必须很容易取得记录n
 如果是定长记录尤其容易
 适用于具有相对较少数目的不同值的属性
 例如性别, 国家, 州, …
 例如收入等级(收入分解成少数几个等级, 如0-9999, 10000-19999,
20000-50000, 50000- 无穷大)
 位图就是位的数组
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12.66
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位图索引(续)
 一个属性的最简单形式的位图索引对该属性的每个值都有一个位
图
 位图的位数等于记录个数
 在值v的位图中,如果记录在该属性上的值是v, 则对应的位为1, 否则为
0
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12.67
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位图索引 (续)
 位图索引对多属性查询很有用
 对单属性查询不是特别有用
 利用位图运算来解答查询
 交 (and)
 并 (or)
 补 (not)
 每个运算施加于两个大小相同的位图并对对应的位进行运算, 得到
结果位图
 例如 100110 AND 110011 = 100010
100110 OR 110011 = 110111
NOT 100110 = 011001
 收入等级为L1的男性: 10010 AND 10100 = 10000
 然后即可读取所需元组.
 匹配元组的计数更快
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12.68
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位图索引(续)
 与关系大小相比, 位图索引一般很小
 例如若记录为100字节, 单个位图的空间为是关系所用空间的1/800.
 若不同属性值的个数为8, 位图仅为关系大小的1%
 删除需要恰当地处理
 存在位图指示在一个记录位置是否有合法记录
 求补时需要
 not(A=v):
(NOT bitmap-A-v) AND ExistenceBitmap
 必须为所有值保存位图, 甚至包括空值
 为了对NOT(A=v)正确处理SQL空值语义:
 将上述结果与(NOT bitmap-A-Null)求交
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12.69
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位图运算的高效实现
 位图压缩成字; 单个字AND(基本CPU指令) 一次计算32或64位
 例如1百万位的位图可以仅用31,250条指令进行与
 计数1的个数有一个技巧快速完成:
 根据每个字节的值索引到一个预先计算的有256 个元素的数组中, 该
元素存储该值对应的二进制表示中的1的个数
 可利用字节对来加速, 但存储代价更高
 将所有计数值相加
 对具有大量匹配记录的值, 位图可替代元组标识列表而用于B+-树
的叶子层
 若超过记录的1/64都具有该值, 就是值得的(假设元组标识是64位的)
 上述技术结合了位图与B+-树索引的优点
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12.70
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End of Chapter
Partitioned Hashing
 Hash values are split into segments that depend on each
attribute of the search-key.
(A1, A2, . . . , An) for n attribute search-key
 Example: n = 2, for customer, search-key being
(customer-street, customer-city)
search-key value
(Main, Harrison)
(Main, Brooklyn)
(Park, Palo Alto)
(Spring, Brooklyn)
(Alma, Palo Alto)
hash value
101 111
101 001
010 010
001 001
110 010
 To answer equality query on single attribute, need to look
up multiple buckets. Similar in effect to grid files.
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12.72
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Sequential File For account Records
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Sample account File
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