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PC가 느리게 실행되나요?
고객이 귀하의 컴퓨터에 적합한 이진 트리 파일 시스템을 가지고 있는 경우 이 안내서가 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.
컴퓨팅에서 B-트리는 항상 정렬된 데이터를 포함하고 대수 시간에 조회, 연속적인 액세스 가능성, 삽입 및 삭제를 허용하는 자체 균형 트리 데이터 구조로 간주됩니다. B-트리는 이진 검색 트리를 일반화하고 4개 이상의 자식이 있는 노드를 허용합니다.
<블록 인용>
B-Tree에는 BST보다 더 많은 노드(순서)가 있다는 것을 알고 있습니다. 그것은 BST보다 끔찍하게 평평하고 평평합니다. 키보드 키가 블록으로 검사되고 이것이 다양한 I/O 작업을 최소화한다고 말하는 것을 완전히 이해하지 못합니다. 전체 동일한 주장이 BST에도 적용되지 않습니까? 가격만 내려가는 건가요?
기본적으로 파일 시스템의 B+ 트리 뒤에 있는 팁은 디스크 읽기 수를 크게 줄이기 위해 반환됩니다. 생성된 스펙트럼의 모든 블록이 일반적으로 순차적으로 할당된 스펙트럼으로 저장된다고 상상해 보십시오. 거의 모든 특정 블록을 찾으려면 범주형 라인 스캔을 수행해야 하며 매번 블록을 찾기 위해 O(n)을 쏠 것입니다. 그렇지?
이제 더 똑똑해지고 BST를 사용하게 되었다고 상상해 보세요. 좋습니다! 일반적으로 모든 블록을 BST에 저장해야 하며, 해당 블록을 찾는 데 약 O(log(n))이 걸립니다. 각 변수는 매우 독점적인 액세스 패널이라는 것을 기억하십시오!
하지만 더 잘할 수 있습니다! 지금 문제는 BST가 사실이 “큰”이라는 것입니다. 각 노드는 2개 중 분기 요소(자식 수)만 제공하므로 N개의 개체를 저장하는 경우 트리를 포함하면 레이아웃에서 log(N) 크기가 커집니다. 그래서 나는 우리의 잎사귀를 찾기 위해 대부분의 일기장(N)을 찾아야 할지도 모릅니다.
이 B+ 트리의 아이디어는 이 분기 아이디어(자식 수 감소), 트리 구조를 늘리고 우리가 개발한 디스크 액세스의 다양성을 줄이는 것입니다. 원하는 경우 중재를 찾을 수 있습니다. 모든 분기가 디스크 액세스임을 기억하십시오. 좋은 예를 들어, B+ 트리 노드 아래에 X 키를 그룹화하면 일반적으로 각 노드는 X+1 자식을 원할 경우 가리킬 것입니다.
또한 대부분의 B+a 트리는 실제 데이터가 일부 잎에 기본적으로 저장되는 방식으로 설계되었음을 기억하십시오. 이 솔루션을 사용하면 모든 내부 노드에서 더 많은 키를 그룹화하여 필요한 산소로 디스크 블록을 채울 수 있습니다(예: B+ 숲 노드를 채움). 기능 노드에 더 많은 키를 넣을수록 더 많은 자식이 표시되고 특히 트리가 더 짧아지므로 중요한 리프를 찾는 데 필요한 디스크 액세스의 휴대전화 번호가 줄어듭니다.
<블록 인용>
하지만 그 남성 및 여성 노드는 저장됩니다. 연결 목록으로, 맞습니까?
또한 B+ 트리 구조에 대해 잎은 일반적으로 연결된 목록으로 숨겨져 있습니다. 조각만이 실제 데이터를 저장한다는 것을 기억하십시오. 그래서 링크드 리스트라는 개념에서 싸우고 있다면, 막힌 상황이 발생한 후 순차적으로 접근할 수 있다면, 다음 티슈를 찾기 위해 나무를 다시 보는 대신 추가로 그렇게 하시겠습니까, 아니면 ? 문제는 사람이 첫 번째 블록을 찾아야 한다는 것입니다! 그리고 이 점에서 B+Tree는 제휴 목록보다 훨씬 낫습니다.
액세스가 대부분 순차적이고 결과적으로 가장 중요한 컴퓨터의 첫 번째 블록과 관련하여 시작된 경우 사람들이 여전히 연결 목록에서 해당 포인터를 가져옵니다.그러나 시장의 Tanenbaum에 따르면 대부분의 디스크 액세스는 순차적이 아닌 수동으로 이루어지며 의심할 여지 없이 작은 레코드 액세스(예: 4KB 이하)입니다. 주어진 4K 블록에 액세스하기 위해 매시간 전체 연결 목록을 순환하는 경우 의심할 여지 없이 얼마나 좋을지 상상해 보세요…
이 기사는 다음과 같은 이미지와 함께 나보다 더 잘 사용하는 방법을 설명했습니다.https://loveforprogramming.quora. com/memory-locality-the-magic-of-b-trees
<중> 트리는 좋은 견고한 계층적 웹 데이터 구조:트리 요소는 특정 요소 이상으로 설계되었습니다.몇 가지 출발 항목. <블록 인용><프리>우드—-j <-- 루트/ / r그래 그래// ra h z z <-- 잎 이제 오늘의 샘플 트리를 살펴보겠습니다. Element트리와 가장 자주 결합되는 정점을 루트라고 합니다. 아래 항목요소 자체는 종종 정확히 다음과 같이 참조됩니다.어린이들. 직접 기사다른 요소보다 일반적으로 다음으로 표시됩니다.부모의. 예를 들어완벽한 아이 f는 그리고f 사람들. 드디어,자식이 없는 요소는 대부분 잎입니다. Apart: 당신이 그림을 이끌고 있었다면반대로, 그것은 다음과 같이 보일 것입니다.나무, 잎과 진짜의심할 여지 없이 상단에 루트가 있고 하단에 루트가 있습니다. 그러나 일반적으로 우리는 트리 데이터를 빌드합니다.내가 위에서 했던 것과 같은 구조. 사용정보를 저장하기 위해 트리를 사용하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 당신은 힘을 가져옵니다물론 계층 구조를 형성하는 돈을 구제하는 방법에 대한 제안을 원하기 때문입니다.일러스트레이션의 경우 컴퓨터 또는 랩톱의 파일 시스템은 다음과 같습니다.<블록 인용> ASR Pro은 PC 수리 요구 사항을 위한 최고의 솔루션입니다! 다양한 Windows 문제를 신속하고 안전하게 진단 및 복구할 뿐만 아니라 시스템 성능을 향상시키고 메모리를 최적화하며 보안을 개선하고 최대 안정성을 위해 PC를 미세 조정합니다. 왜 기다려? 지금 시작하세요!나무 사전
PC가 느리게 실행되나요?
파일 시스템-----------/ <-- 루트~ / ~... 거주~ / ~유그라드 코스 / / | ㅏ r... x101 x112 x113
판매 트리의 질서 정연한 구조에도 불구하고,트리에서 문제의 순서는 여전히 중요합니다.우리가 그들에게 투자하는 방법나무. 프로젝트를 수행하는 이 특정 스택과 달리 이를 위한 것입니다.일반적으로 밀고 삼키는 것으로 제한됨, 일반적으로 여러 가지나무의 종류와 나무를 긍정적으로 사용하는 다양한 방법. 그래서 이것은 그것들을 움직일 수 있게 합니다.오히려 관련 목록.
재귀 연구 구조
삼나무는 새로운 재귀 데이터 트리 레코드 구조로 생각할 수 있습니다.하위 트리.
어떤 이유에서인지 우리의 영웅 트리를 살펴보고 그 중 일부만 살펴보도록 하겠습니다.f로 시작하여 모든 것을 즐기십시오. 이후...
<블록 인용><이전>-----그래요/ 그리고 rfk <스팬 색상="#EE0000">/r아 z
이 핵심 사실 사실 하위 트리에서 f는 루트입니다.
이진 트리
각 요소에 최근에 많은 자식이 있는 나무에 대해서도 확실히 말할 수 있습니다.제한된. 위의 소나무가 아닌2명의 자식에 비해 더 많은 요소. 우리는 확실히 이 예제를 나머지 부분에 적용해야 합니다.특별한 경우여야 합니다.
트랙 시스템에서 B-트리는 어떻게 사용됩니까?
BTRFS는 최근 일부 인기 버전에서 Linux로 인해 특수 표준 파일 시스템으로 채택된 Linux 파일 시스템입니다. 또한 copy-on-write를 기반으로 하며 효율적인 스냅샷 및 클론을 만들 수 있습니다. 이것은 B-트리를 디스크에서 가장 중요한 데이터 규칙으로 만드는 데 도움이 됩니다. 개발의 목표는 알고 있는 사용 사례 및 워크로드를 사용하여 작업하는 것입니다.
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데이터베이스 시스템은 트리를 사용합니까?
사용 중인 대부분의 파일 시스템은 파일을 고정(또는 계층적) 형식으로 적절하게 저장합니다. 메인 트리의 맨 위에는 하나(또는 그 이상)의 홀드 노드가 있을 것입니다. 각 폴더는 파일과 하위 디렉토리를 포함할 수 있으며, 스왑에서는 거의 많은 깊이의 하위 디렉토리 등을 포함할 수 있습니다.
B-tree는 일반적으로 디스크에 어떻게 저장됩니까?
데이터는 디스크의 다른 부분에 있는 일관된 자석의 특성 변화의 전체 형태로 저장됩니다. 데이터는 보드의 동심면인 트랙으로 나뉩니다. 각 트랙은 디스크와 프로세서 간의 트랜잭션 기술을 구성하는 섹터 내에서도 분할됩니다. 일반적인 섹터 가중치는 일반적으로 512바이트입니다.
HTree는 디렉토리 인덱싱을 위한 유능한 데이터 트리 구조로, B-트리와 유사한 시간입니다. HTree 인덱스는 이러한 종류의 특수 ext3 및 ext4 Linux 파일 시스템에서 사용되며 패키지 2.5를 중심으로 Linux 커널에 통합되었습니다.
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