Data-Structures

Nguồn: Bytebytego Tóm tắt Mỗi database engine đều phải giải quyết một bài toán cơ bản: dữ liệu nằm trên đĩa và truy cập đĩa chậm. Cách tổ chức dữ liệu trên đĩa quyết định toàn bộ hiệu năng của hệ thống. Sau nhiều thập kỷ nghiên cứu, hai cách tiếp cận chính đã nổi lên là B-Trees và LSM Trees (Log-Structured Merge Trees). B-Trees giữ dữ liệu được sắp xếp trên đĩa để đọc nhanh, nhưng phải trả chi phí cho mỗi lần ghi....

Nguồn: PlanetScale Blog Tóm tắt PlanetScale xuất bản một deep dive về B-trees và cách chúng được sử dụng trong database indexes. Bài viết giải thích tại sao B-trees — không phải binary search trees hay hash tables — trở thành data structure mặc định cho hầu hết database indexes trong hơn 50 năm qua, từ InnoDB đến PostgreSQL đến RocksDB. Lý do cốt lõi là B-trees được thiết kế tối ưu cho block storage: chúng minimize số lần đọc đĩa (disk I/O) bằng cách pack nhiều keys vào mỗi node, matching với kích thước page của OS và disk sectors....