B-树 什么是B-树? B树是一种查找树,我们知道,这一类树(比如二叉搜索树,红黑树等等)最初生成的目的都是为了解决某种系统中,查找效率低的问题.B树也是如此,它最初启发于二叉搜索树,二叉搜索树的特点是每个非叶节点都只有两个孩子节点.然而这种做法会导致当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多.如果这些节点存储在外存储器中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率. 这里有一个基本

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文

概述 对于磁盘的读写分为两种模式,顺序IO和随机IO. 随机IO存在一个寻址的过程,所以效率比较低.而顺序IO,相当于有一个物理索引,在读取的时候不需要寻找地址,效率很高. 基本流程 总体结构 我们编写的用户程序读写文件时必须经过的OS和硬件交互的内存模型 读文件 用户程序通过编程语言提供的读取文件api发起对某个文件读取.此时程序切换到内核态,用户程序处于阻塞状态.由于读取的内容还不在内核缓冲区中,导致触发OS缺页中断异常.然后由OS负责发起对磁盘文件的数据读取.读取到数据后,先存放在OS内核

这个问题来源于我书中引用的一幅图: 我们从图中明显可以看某性能测试的结果表明普通机械磁盘的顺序I/O性能指标是53.2M values/s,SSD的顺序I/O性能指标是42.2M values/s,而内存的随机I/O性能指标是36.7M values/s.虽然图中没有给出values的具体含义,但既然使用了相同的单位,应该是它们是可以比较的.由此似乎可以得出结论:磁盘的顺序I/O性能要强于内存的随机I/O性能. 当初引入这幅图的主要目的是想说明Kafka顺序访问磁盘(特别是顺序写入)的性能并不像

用法举例: # 16个io线程 # 随机读写10GB的测试文件 echo "{nThreads:16,fileSizeMB:10000,r:true,w:true}" | mongoperf   # 先创建10GB的测试文件 9GB... testing... ... # IO跑满后,得出ops和吞吐量 new thread, total running : 16 read:1 write:1 7670 ops/sec 29 MB/sec # 可以使用iostat观察磁盘io状态 io

假设磁盘每秒可以做100个随机I/O操作,并且可以完成每秒10MB的顺序读取(这大概是消费级磁盘现在能达到的水平).如果每行100字节,随机读每秒可以读100行(相当于每秒10000字节=10KB),相比之下顺序读每秒读50000行(50MB/100B=50000),是随机读取的5000倍,或者几个数量级的差别. 顺序访问内存行的速度也快于随机访问,现在内存芯片通常每秒可以随机访问约250000次100字节的行(25M),或者每秒500万次的顺序访问(5000000*100B=500M).内存随

本文是根据郭家宝的文章<Treap的原理及实现>写的. #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> struct node{ struct node *left,*right; int data,fix,size,weight; node(int x){ data=x; weight=size=; fix=rand(); left=right=NULL; } void updata_size

http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fc85e260100qwv8.html

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+Tree(SQL Server用的是标准的B-Tree)的索引结构.从理论上来说,这个结构在

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. 转自:http://www.kryptosx.info/archives/931.html BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+

出处:https://blog.csdn.net/u013928917/article/details/75912045 B+树和LSM比较 在关系型数据库mysql中普遍使用B+树作为索引,在实际中索引也分为聚集索引和非聚集索引,而在hbase中则采用的是LMS树组织数据的.两者各有自己的优劣. B+树 B+树由B-树演变而来,B-树是一种多路搜索树,并且具有以下特点: 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: .根结点的儿子数为[2, M]: .除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/

B+树和LSM比较 https://blog.csdn.net/u013928917/article/details/75912045    在关系型数据库mysql中普遍使用B+树作为索引,在实际中索引也分为聚集索引和非聚集索引,而在hbase中则采用的是LMS树组织数据的.两者各有自己的优劣. B+树 B+树由B-树演变而来,B-树是一种多路搜索树,并且具有以下特点: 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: .根结点的儿子数为[2, M]: .除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/

InnoDB关键特性 插入缓冲(Insert Buffer) 问题:   在InnoDB插入的时候,由于记录通常都是按照插入顺序,也就是主键的顺序进行插入的,因此,插入聚集索引是顺序的,不需要随机IO.但是对于非聚集的索引,则由于B+树的特性需要随机IO. 解决:   插入缓冲就是为了解决这个问题.对于非聚集且非唯一的索引,他们的插入先不进行实际的插入,而是先缓存下来,再在某些情况下或定期的真正插入. 如目标页不在内存中,且当前将其读到内存中,就可以先将 buffer 里面的数据应用,再进行操作

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合

本文主要介绍B+树的Copy-On-Write,包括由来.设计思路和核心源码实现(以Xapian源码为例).中文的互联网世界里,对B树.B+树的科普介绍很丰富,但对它们在工业界的实际使用却几乎没有相关介绍文章,本文既是总结分享,也是资料索引. 在阅读本文之前需要先对B+树有概念上的认识,可以阅读wiki,也可以看看这两篇简单易懂的中文漫画解读,B-tree,B+tree. 在介绍CoW(Copy-on-Write)之前,首先思考这样一个问题:使用B+树的数据库在提供读.写服务时,如果叶子节点发生

什么是随机森林? 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法.随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”.“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵就可以叫做森林了,这样的比喻还是很贴切的,其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现. 随机森林算法的实质是基于决策树的分类器集成算法,其中每一棵树都依赖于一个随机向量,随机森林的所有向量都是独立同分布

在MySQL中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree索引,Hash索引,Fulltext索引和R-Tree索引,本文讲的是B-Tree索引. 什么是索引 索引(Index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构.索引是在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中.最常见的就是使用哈希表.B+树作为索引. 为什么要使用索引 我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一.而查询速度当然是越快越好.而当数据量越来越大的时候,查询花费的时间会随之增

索引原理 我们使用索引,就是为了提高查询的效率,如同查书一样,先找到章,再找到章中对于的小节,再找到具体的页码,再到我们需要的内容. 事实上索引的本质就是不断缩小获取数据的筛选范围,找出我们想要的结果.同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说有了这种索引机制,我们就可以总是用同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?

平衡二叉树是基于分治思想采用二分法的策略提高数据查找速度的二叉树结构.非叶子结点最多只能有两个子结点,且左边子结点点小于当前结点值,右边子结点大于当前结点树,并且为保证查询性能增增删结点时要保证左右两边结点层级相差不大于1,具体实现有AVL.Treap.红黑树等.Java中TreeMap就是基于红黑树实现的. B树与平衡二叉树区别是它是平衡多路查找树,它每个节点包含的关键字增多了,在应用时可利用磁盘块的原理把结点大小限制在磁盘大小范围内从而优化读写速度,同时树的关键字增多后层级比原理的二叉树少量

  HBase 对于数据产品,底层存储架构直接决定了数据库的特性和使用场景.RDBMS(关系型数据库)使用 B树 及 B+树 作为数据存储结构. HBase 使用 LSM树. .     二叉树          所有节点至多拥有两个子节点.节点左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:B树搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:          B+树 数据的读取速度因素 由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘

HBASE-LSM树 1.B+树 关于B树.B+树.B树的了解参考:* http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6530142 优点: 走进搜索引擎的作者梁斌老师针对B树.B+树给出了他的意见(为了真实性,特引用其原话,未作任何改动): “B+树还有一个最大的好处,方便扫库,B树必须用中序遍历的方法按序扫库,而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了,B+树支持range-query非常方便,而B树不支持.这是数据库选用B+树的最主要原因.“ 为什