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Deardrops
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LSM (Log Structured Merge Trees) 牺牲了部分读性能,以换取写入的最大化性能,有没有反过来,牺牲写性能以最大化读性能的存储结构呢?

  •  5
     
  •   Deardrops ·
    deardrops · 2021-01-02 11:57:51 +08:00 · 2834 次点击
    这是一个创建于 704 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    12 条回复    2021-01-03 00:42:06 +08:00
    beyondex
        1
    beyondex  
       2021-01-02 12:20:38 +08:00
    RAID1 ?写入时几个磁盘同步写入,读取时如果一个磁盘繁忙,可以从其它磁盘读取。。。
    catror
        2
    catror  
       2021-01-02 12:21:31 +08:00 via Android   ❤️ 1
    B+树,适用写少读多的场景
    NoBugDie
        3
    NoBugDie  
       2021-01-02 12:25:15 +08:00 via Android
    去掉 buffer 的 b tree ?
    vk42
        4
    vk42  
       2021-01-02 13:36:02 +08:00
    某为的 EROFS ?直接只读了……
    mtrec
        5
    mtrec  
       2021-01-02 13:38:51 +08:00 via Android
    hashmap 算吧
    taowen
        6
    taowen  
       2021-01-02 14:42:38 +08:00   ❤️ 1
    https://github.com/krareT/trkdb 就是这样的, 相当于压缩
    GrayXu
        7
    GrayXu  
       2021-01-02 16:20:42 +08:00
    Hashmap…
    读的优化其实比较好做,比如用 cache 等等
    BYF
        8
    BYF  
       2021-01-02 16:22:19 +08:00 via Android
    RAID 10
    yzbythesea
        9
    yzbythesea  
       2021-01-02 16:59:25 +08:00
    bloom filter 啊,压根没法写 ==
    stevefan1999
        10
    stevefan1999  
       2021-01-02 20:32:04 +08:00
    凡是對硬盤友好的數據結構都適合
    outoftimeerror
        11
    outoftimeerror  
       2021-01-02 20:44:27 +08:00
    列式存储,写慢读快,不过一般应用场景是 olap,写的时候是批量的。
    pkupyx
        12
    pkupyx  
       2021-01-03 00:42:06 +08:00
    电商,任意时段的订单总金额求和,线段树。
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