Amittai F.Aviram: Interactive B+ Tree
Interactive B+ Tree (C) A B+ tree ("bee plus tree") is a data structure used as an index to facilitate fast access to the elements of a larger body of data, such as the entries in a database or the blocks of memory storage ("pages") in an operating system. Each target object (entry, page) is associated with an index key. The B+ tree is laid out like a family tree, where each node has some number o
blist
So you can see the performance of the blist in more detail, several performance graphs available at the following link: http://stutzbachenterprises.com/blist/ Example usage: >>> from blist import * >>> x = blist([0]) # x is a blist with one element >>> x *= 2**29 # x is a blist with > 500 million elements >>> x.append(5) # append to x >>> y = x[4:-234234] # Take a 500 million element slice from x
B+ tree - Wikipedia
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なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
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B+Tree index structures in InnoDB
