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B+树的硬盘实现
hmsuccess
2008-11-29 03:37:56
我现在想解析一个大型的xml文件,保证在解析的同时将其信息保存在外存上
我首先想到使用B+树,但是不知道怎么使其边解析边保存数据,求教?
直接的说就是B+树的DATA_TYPE怎么设置,保证可以在外存上更新数据。
如:有一组数据集:a1,a2,a3,........an(无序的),
现建立B+树,但是具体的数据信息是放在外存上的,随着数据的插入,在外存上更新数据的存放位置。
谢谢!!!
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B+树的硬盘实现
我现在想解析一个大型的xml文件,保证在解析的同时将其信息保存在外存上 我首先想到使用B+树,但是不知道怎么使其边解析边保存数据,求教? 直接的说就是B+树的DATA_TYPE怎么设置,保证可以在外存上更新数据。 如:有一组数据集:a1,a2,a3,........an(无序的), 现建立B+树,但是具体的数据信息是放在外存上的,随着数据的插入,在外存上更新数据的存放位置。 谢谢!!!
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就呆在云上
2008-12-01
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这个你或许应该看看文件系统的格式设置的问题了,不同的文件系统设计不同,象ntfs和rfs都是基于b+树的,如果你看看找到一个了解文件系统的源代码的高手我想
这个问题就很好解决的
反正不怎么会。
你也可以看看这个帖子:
http://www.freebsdchina.org/forum/viewtopic.php?p=231837&sid=2f83b7c9acc055b8210794909c9affa6
里面的貌似都是点牛人
liubuweiright
2008-12-01
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不管
顶
hmsuccess
2008-12-01
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求高手解答,谢谢
hmsuccess
2008-12-01
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hmsuccess
2008-12-01
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[Quote=引用 17 楼 ztz0223 的回复:]
这个你或许应该看看文件系统的格式设置的问题了,不同的文件系统设计不同,象ntfs和rfs都是基于b+树的,如果你看看找到一个了解文件系统的源代码的高手我想
这个问题就很好解决的
反正不怎么会。
你也可以看看这个帖子:
http://www.freebsdchina.org/forum/viewtopic.php?p=231837&sid=2f83b7c9acc055b8210794909c9affa6
里面的貌似都是点牛人
[/Quote]
谢谢,我看看
nwao7890
2008-12-01
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期待高手!帮顶
hmsuccess
2008-11-30
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我想也是,
我认为使用b+树就是解决数据量太大内存受限的问题
帅得不敢出门
2008-11-30
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要保存到外存也要先经过内存吧.
hhyttppd
2008-11-30
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顶起。
hmsuccess
2008-11-30
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[Quote=引用 8 楼 ztz0223 的回复:]
外存的不会,比内存的要复杂的多啦
[/Quote]
我现在要急用,大家给点帮助,分不够可以加
提出意见或者给出参考都可以,谢谢
青葱岁月不可追
2008-11-30
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hoho冲着题目进来学习的……
up起来学习
就呆在云上
2008-11-30
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外存的不会,比内存的要复杂的多啦
hmsuccess
2008-11-30
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[Quote=引用 6 楼 hmsuccess 的回复:]
急求
[/Quote]
up
hmsuccess
2008-11-30
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高手帮忙啊
hmsuccess
2008-11-29
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急求?
hmsuccess
2008-11-29
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每人会吗?
hmsuccess
2008-11-29
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我现在还不想借用数据库
wzg112
2008-11-29
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你是不是要把xml数据导入到数据库中啊,只要xml结构与数据表结构映射好,一条数据存都没问题啊!
hmsuccess
2008-11-29
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[Quote=引用 1 楼 lihan6415151528 的回复:]
怎么又发了一个呢? 关注中
[/Quote]
呵呵,那边每人响应。。。。。
lihan6415151528
2008-11-29
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怎么又发了一个呢? 关注中
“动画讲解+手写代码”走进数据结构+算法
一、通过图解原理+手写代码
实现
,深度讲解如下基本数据结构: 基本二叉树、23树、红黑树、B树、
B+树
、B*树等等 同时还介绍了
硬盘
运行原理(主要描述与树结构的关系)、数据库索引原理(主要描述与树结构关系)等用到树结构的软硬件。 二、通过图解9道经典题目,讲解如下基本算法: 深度优先穷竭算法(深度枚举遍历)、广度优先穷竭算法(广度枚举遍历)、各种场景的贪心算法等等
面试官:MySQL索引为什么要用
B+树
实现
?
原因如下
B+树
能显著减少IO次数,提高效率
B+树
的查询效率更加稳定,因为数据放在叶子节点
B+树
能提高范围查询的效率,因为叶子节点指向下一个叶子节点 介绍 在从一堆数据中查找指定的数据时,我们常用的数据结构是哈希表和二叉查找树,表本质上就是一堆数据的集合,所以MySQL数据库用了哈希表和
B+树
来
实现
索引
B+树
是通过二叉查找树,再由平衡二叉树,B树(又名B-树)演化而来的,
B+树
中的B不是代表二叉(binary),而是代表平衡(balance),因为
B+树
是从最早的平衡二叉树演化而来,但是
B+树
不.
从B树、
B+树
、B*树谈到R 树
从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树 作者:July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。 说明:本文从B树开始谈起,然后论述
B+树
、B*树,最后谈到R 树。其中B树、
B+树
及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成。 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。 第一节、B树、
B+树
、B*...
MySQL的索引底层为何使用
B+树
?B树和
B+树
有哪些区别?
硬盘
结构介绍、操作系统读取
硬盘
数据的过程、什么是IO操作?
相关文章 : MySQL 索引底层为什么选择B+Tree 一、
B+树
介绍
B+树
是B树的变体,常用于 数据库和操作系统的文件系统 中 MySQL数据库的索引就是基于
B+树
实现
的
B+树
的特点: 分为 内部节点(非叶子)、叶子节点 两种节点 内部节点 只存储key, 不存储具体数据 叶子节点 存储key(索引列) 和 具体数据(每一条记录) 所有的叶子节点形成一条有序链表 (B树的叶子节点没有链) m阶
B+树
非根节点的元素数量 x:┌ m/2 ┐ ≤ x ≤ m MySQL中的B+T.
B+树
:MySQL数据库索引的
实现
数据库索引
实现
,依赖的底层数据结构,B+ 树。它通过存储在磁盘的多叉树结构,做到了时间、空间的平衡,既保证了执行效率,又节省了内存。这里再总结一下 B+ 树的特点: 每个节点中子节点的个数不能超过 m,也不能小于 m/2; 根节点的子节点个数可以不超过 m/2,这是一个例外; m 叉树只存储索引,并不真正存储数据,这个有点儿类似跳表; 通过链表将叶子节点串联在一起,这样可以方便按区间查找;
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