什么是 DBMS 中的阻塞因素，
我看到的是每条记录的块的下限值（所以 B/R 下限），其中 B 是块大小，R 是记录。我只是想知道，谁能告诉我它使用的主要原因，以及它是否真的是 FLOORED？
对于任何想知道的人来说，我对 FLOORED 的理解是 1.5 到 1.0。
【问题讨论】：
Yes, it means how many whole records fit into a block.
（块是底层存储系统（hdd、san fs 等）愿意处理的最小数据单位。它的大小传统上是硬盘驱动器的 512 字节。）
因为如果 100 条半记录适合，那么每个块只能存储 100 条记录。
阻塞因子在许多与 dbms 相关的计算中被大量使用。
例如：
我们有 10 000 000 条记录。 每条记录长 80 字节。 每条记录都包含一个唯一的密钥（假设是社会安全号码）。 我们希望通过社会安全号码快速查找某人。
我们需要一些东西来衡量性能。 花费最多时间的事情是从硬盘请求一个块。 你知道，它是一种机械装置。它必须重新定位它的头，然后blabla， 所以与 CPU 的速度相比，这确实是一个缓慢的操作， 或与操作内存 (RAM) 访问的速度相比。 好的，假设我们通过它需要多少磁盘访问来衡量操作的性能。我们希望尽量减少磁盘访问次数。 好的，现在我们知道如何判断某事是慢还是快。
许多磁盘访问 -> 错误
很少的磁盘访问 -> 好
假设在我们想象的硬件上，每个块是 5000 字节。我们要计算我们需要多少块。首先，我们需要知道一个块中有多少条记录：
Blocking factor = floored((Block size)/(Record size)) = floored(5000/80) = floored(62.5) = 62 record/block
我们有 10000000 条记录，所以我们需要ceiled(10000000/62)=ceiled(161290.32)=161291 块来存储所有这些数据。
如果要读取所有块以通过键（社会保险号）找到一条记录，那么这将需要 161291 次磁盘访问。不好。
我们可以做得更好。让我们建立一个索引文件。我们将建立一个sparse index。
数据库中的稀疏索引是具有键和指针对的文件 对于数据文件中的每个块。此文件中的每个键都关联 带有指向已排序数据文件中块的特定指针。在 具有重复键的聚集索引，稀疏索引指向 每个块中的最低搜索键。
好的，所以我们将在索引文件中为每个块创建一个指针和一个键。 假设在我们想象的硬件上，一个指针有 4 个字节长，而在我们想象的世界中，一个社会安全号码（密钥）占用 6 个字节。
因此，我们将为索引中的每个块存储一个 10 字节长的键指针对。 这些对中有多少对适合单个块？
Blocking factor of the index file = floored(5000/10) = 500
...所以这意味着 500 个关键指针对适合单个块。我们需要存储其中的 161291 个，因此索引文件将占用 ceiled(161291/500)=323 个块
索引文件是按key排序的，所以我们可以在里面进行二分查找，找到指向包含记录的块的指针。在索引文件中执行二进制搜索最多花费ceiled(log2(323))=9 磁盘访问。我们还需要+1磁盘访问才能真正读取索引记录指向的数据块。
哇，我们的查找可以在 10 次磁盘访问中工作。这真是太棒了。我们甚至可以做得更好。 :)
好的，所以你可以看到阻塞因子在这个计算中被大量使用。
【讨论】：