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在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置。往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写。往复杂了说,怎么快速、高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题。在绝大部分介绍、讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是 b+树,而极少有人来剖析选择 b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用 b+树来作为索引结构?
在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置。往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写。往复杂了说,怎么快速、高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题。在绝大部分介绍、讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是 b+树,而极少有人来剖析选择 b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论:
在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用 b+树来作为索引结构?
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