b-tree-index

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我知道B-Tree是如何在内存中工作的，它很容易实现。然而，什么是目前完全超越我的，是如何找到数据的布局，在磁盘上有效地工作，使得：条目在B树的数量可以indefinitly增长（或至少> 1000GB ）磁盘级复制操作最小化值可以有任意的大小（即没有固定的模式）如果有人可以提供深入了解布点在磁盘上的B级树结构，我想非常感谢。特别是最后一点让我头痛不已。我也很欣赏指向书籍的指针，但是我所见

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B +树和B +树索引diferencies

我学B +树和B树，我想明白了两件事吧，如果有人可以把它澄清我，我将不胜感激：为什么我可以在B +树索引中存储更多的搜索关键字？我的猜测是，原因是因为B +树的节点指向子树而不是数据。是否有不会与 B +树索引工作，或者我可以使用所有的人任何类型的数据比较（=，> =，！=，<，<> ...）？

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MySQL的计算RAM B +树的足迹为单一的表（用蟒数据结构比较）

我有以下数据，我在Python现在缓存： id timestamp data-string 数据串大小是〜87字节。每个条目的RAM成本大约为198字节，这在python中最佳存储（使用dict并将时间戳记预先写入带有分隔符的data-str）。这对于我需要的缓存大小来说是相当大的。我想尝试在MySQL表中存储相同，以查看我是否可以节省RAM空间。虽然这样做，我把它存储为： id times

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如何索引b树中的变长字符串，整数，二进制文件？

我正在创建一个数据库存储引擎（为了好玩）。我知道它使用B树（和东西），但在所有的B树基本示例中，它表明我们需要对键进行排序，然后将其存储为索引，而不是整数。我可以理解排序，但如何做字符串，如果我有字符串作为索引的关键？例如：我想索引btree中的所有电子邮件地址，我该怎么做？

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SQL Server 2008的：在一个索引的网页数量

我试图调查到的每个索引页面的数量，并制定了以下查询： SELECT pyi.index_type_desc as [index type], i.name as [index name], sum(pyi.page_count) as [number of pages] FROM sys.dm_db_index_physical_stats(D

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PostgreSQL索引物理布局

我想了解PostgreSQL物理索引布局是如何的。我所知道的是索引是作为B树数据结构的一组页面的一部分存储的。我想了解如何真空影响指数。它有助于控制它的大小吗？

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在时间范围内有效的对象的搜索列表

我有以下数据结构，它描述了一个对象及其有效的时间段。假设下面的数字是unix时间戳。 { "id": 1234, "valid_from": 2000 "valid_to": 4000 }, { "id": 1235, "valid_from": 1000, "valid_to": 2200, } ... 我希望很快能够存储在JavaScript这些

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为什么MongoDB不能使用与查询非常相似（不精确）的复合索引？

考虑以下蒙戈索引策略和查询，指数： db.collec.ensureIndex({a:1,b:1,c:1}); 查询： db.collec.find({"a":"valueA"},{"_id":0,"a":1,"c":1}).sort({"c":-1}).limit(150) 上述查询返回的解释： /* 0 */ { "cursor" : "BtreeCursor a_1_b

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按文件夹名称存储的键值存储

我们有我们内部的noSQL db，它基本上将所有内容都存储在一个紧凑的二进制文件中。现在，我需要一个类似于键值存储或B +树的数据结构。问题是在我的情况下，'价值'可以是不同的类型，并且大小非常不稳定，可能从1Kb到1Gb。通常，键是一个字符串，值是数据流，可以是int，string或自定义类型的流。我在考虑实现一个B +树，但这并不容易，因为B +树需要'值'是相同类型的，并且'值'的大小应该

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我应该在二进制数据类型列上使用哪个索引mysql

我在写一个简单的工具来检查重复文件（即具有相同数据的文件）。其机制是使用sha-512算法为每个文件生成散列，然后将这些散列存储在MYSQL数据库中。我在二进制（64）唯一非空列中存储散列。每行都有一个唯一的二进制散列，用于检查文件是否重复。 - 我的问题是 - 能否在二进制列使用索引，我的默认表排序规则是LATIN1 - 默认排序规则？哪种索引机制应该使用Btree或Hash来获得高性能？我需