B+树的搜索:与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找; B+的特性: 非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层; B+树的叶子结点都是相链的,因此对整棵树的遍历只需要一次线性...
通常来说,一个数据结构在空间、读、写这三者之间只能兼顾两个。B+树更适合读取,而LSM树更适合写入。在合适的运用场景下,才能最大化各自的优势。 总结📝 B+树和LSM树各有千秋,选择哪种数据结构取决于具体的应用场景。B+树在读取速度上表现优异,而LSM树在写入速度上有明显优势。通过合理选择和使用这两种数据结...
LSM树(Log Structured Merge Tree,结构化合并树)的思想非常朴素,就是将对数据的修改增量保持在内存中,达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘(由此提升了写性能),是一种基于硬盘的数据结构,与B-tree相比,能显著地减少硬盘磁盘臂的开销。当然凡事有利有弊,LSM树和B+树相比,LSM树牺牲了部分读性能,用来大幅...
LSM 树本质上是读写之间的平衡。与B+树相比,它牺牲了部分读取性能来提高写入性能。 其原理是将一棵大树分裂成n棵小树,先写入内存(不存在内存中的seek速度问题,所以随机写入的性能大大提高)。在内存中构建了一个有序的小树。随着小树越来越大,内存中的小树会被刷新到磁盘。读取的时候,因为我们不知道数据在哪棵树...
B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树的效率却非常低。 LSM树: 核心思想是放弃部分读性能,提高写性能。 LSM Tree(Log-Structured Merge Tree)日志结构合并树,核心思路就是假设内存足够大,不需要每次有数据更新就必须把数据写入到磁盘中,可以先把最新的数据...
所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高。 三、 B+ tree VS LSM tree LSM树是HBase里非常有创意的一种数据结构,它和传统的B+树不太一样,下面先说说B+树。 B+ tree B+树大家已经非常的熟悉,如下图所示: B+ tree 根节点和枝节点很简单,分别记录每个叶子节点的最小值,并用一个指针指向...
这一节介绍数据库存储引擎常用的两种数据结构。作为关系型数据库的代表,MySql的InnoDB使用B+树来存储索引。作为NoSQL的代表,HBase使用的LSM树,我们来看看两者有什么区别。 B+树 B+树是大学数据结构里的内容。要了解什么是B+树,先从简单的开始。 二叉排序树 简单的说,二
放弃部分读性能,使用更加面向顺序写的树的结构来提升写性能。 这个类别里面,从数据结构来说,就我所知并比较流行的是两类, 一类是COLA(Cache-Oblivious Look ahead Array)(代表应用自然是tokuDB)。 一类是LSM tree(Log-structured merge Tree)或SSTABLE
B树和LSM树最主要的区别在于他们的结构和如何利用硬件,特别是磁盘。 在没有太多的修改时,B+树表现得很好,因为修改要求执行高代价的优化操作以保证查询能在有限的时间内完成。LSM以磁盘传输速率工作,并能较好地扩展以处理大量数据,他们使用日志文件和内存存储来将随机写转换成顺序写,因此也能够保证稳定的数据插入速率。