Memory 在磁盘上移动数据时，分形树索引是如何执行的？

我正在学习分形树索引，比如在。我对它的策略非常着迷，它通过在大部分时间内写入CPU缓存，而很少写入较慢的RAM内存，从而使写入速度更快。然而，分形树索引最终必须对RAM进行大的写操作，然后对磁盘进行大的写操作，然后在磁盘上完全进行大的写操作。这就是我感到困惑的地方。分形树索引能有效地做到这一点吗？比如说，在最坏的情况下，B-树更新磁盘的效率比B-树更高？另外，磁盘上的巨大重写对数据的查找时间有什么影响？反之亦然，对这些数据进行多次查找对巨大的重写过程有什么影响

作为回答此问题的上下文，您应该知道：

• 关于分形树索引的所有知识我都是在
• 对于旋转介质硬盘的工作原理，我没有一个好的心智模型
• 当我说“巨重写”时，基本上发生的是，你有两个相同长度的排序数组（大小

  2^largeNumber

  ），然后你将它们写入一个排序的数组（大小

  2^（largeNumber+1）

  ）

---

我建议您观看我的视频，这可能会让您更好地了解分形树索引的工作原理。当索引不适合主内存时，分形树索引能够缓冲大量消息，当缓冲区溢出时，这些消息会慢慢向下推树。当它们最终到达叶子节点时，只有一个IO来检索叶子并应用所有消息。分形树索引在单个IO上聚合了许多操作，并且写入操作被高度压缩，因此写入IO的次数明显减少。读取IO在读取高度压缩的数据时也会显著减少

---

我不确定这是否完全回答了您的问题，但希望它能有所帮助。

我想使用3个磁盘总是可以有效地进行磁盘内写入。您只需在磁盘A和B上保留两个已排序的列表，并将它们播放到写入C的缓冲区中。如果您真的偷偷摸摸，您可能能够将副本写入磁盘，以便在任何时候，用于添加文档的磁盘都不会是服务于查询请求的磁盘。有趣。@tmcallaghan但在tokutek的演示中，一些不同的东西显示为b-树。您的演示文稿是关于与B-Tree之类的东西连接的消息基础架构的，在B-Tree中，缓冲区被刷新到叶子上，但在.PDF演示文稿中，我们有“按指数增长的大小排序的数组”。该.PDF演示文稿中没有提到任何消息基础结构。你能评论一下吗？对不起，我的语言不好，当然可以。那张PDF是很久以前的，一路上变化很大。您可以相信我的YouTube视频是实际实现的。@tmcallaghan您能评论这个视频吗？这里显示了类似“排序数组堆栈”的内容。它与现实生活有什么关系？谢谢