数据结构--树形结构

• 平衡二叉树

  

这是个平衡树，一个节点下只有小于两个子叶节点。

该树想要达成有效查找，势必需要维持如下一种结构：
    树的子叶节点中，左子树一定小于等于当前节点，而当前节点的右子树则一定大于当前节点。只有这样，才能够维持全局有序，才能够进行查询。
    这也就决定了只有取得某一个子叶节点后，才能够根据这个节点知道他的子树的具体的值情况。这点非常之重要，因为二叉平衡树，只有两个子叶节点，所以如果想找到某个数据，他必须重复更多次“拿到一个节点的两个子节点，判断大小，再从其中一个子节点取出他的两个子节点，判断大小。”这一过程。
    这个过程重复的次数，就是**树的高度**。那么既然每个子树只有两个节点，那么N个数据的树的高度也就很容易可以算出了。

树的存储结构：
    顺序存储结构：类似数组形式（查询快，插入慢）
    链式存储结构：类似链表形式（查询的时候需要大量的寻道时间）

优点：
    没有空间浪费，不会存在空余的空间，而且查询速度比较快。

缺点：
    需要取出多个节点，且无法预测下一个节点的位置。这种取出的操作，在内存内进行的时候，速度很快，但如果到磁盘，那么就意味着大量随机寻道。基本磁盘就被查死了。

• b树

b树：平衡二叉树+顺序存储结构
    b树，因为其构建过程中引入了有序数组，从而有效的降低了树的高度，一次取出一个连续的数组，这个操作在磁盘上比取出与数组相同数量的离散数据，要便宜的多。因此磁盘上基本都是b树结构。

缺点：
    与二叉树相比，他会耗费更多的空间。在最恶劣的情况下，要有几乎是元数据两倍的格子才能装得下整个数据集（当树的所有节点都进行了分裂后）。

b树插入：

B树在插入的时候，如果是最后一个node,那么速度非常快，因为是顺序写。

b树更新：

但如果有更新插入删除等综合写入，最后因为需要循环利用磁盘块，所以会出现较多的随机io.大量时间消耗在磁盘寻道时间上。

运行时间很长的b树：

如果是一个运行时间很长的b树，那么几乎所有的请求，都是随机io。因为磁盘块本身已经不再连续，很难保证可以顺序读取。

如何能够解决这个问题呢？

1： 放弃部分读性能，使用更加面向顺序写的树的结构来提升写性能：
(1)，COLA（Cache-Oblivious Look ahead Array）（代表应用自然是tokuDB）。
(2)，LSM tree(Log-structured merge Tree)或SSTABLE(代表的数据集是cassandra,hbase,bdb java editon,levelDB etc.)
2：使用ssd，让寻道成为往事。

• B+树

B+树：平衡二叉树+链式存储结构
    b+树在查询过程中应该是不会慢的，但如果数据插入比较无序的时候，比如先插入5 然后10000然后3然后800 这样跨度很大的数据的时候，就需要先“找到这个数据应该被插入的位置”，然后插入数据。这个查找到位置的过程，如果非常离散，那么就意味着每次查找的时候，他的子节点都不在内存中，这时候就必须使用磁盘寻道时间查找。更新基本与插入是相同的。
    目前关系型数据库大部分采用该存储结构。

• LSM树

理解：在内存进行写操作（插入、修改、删除），达到一定阀值之后，持久化到磁盘。
    数据首先会插入内存中的树。当内存树的数据量超过设定阈值后，会进行合并操作。合并操作会从左至右便利内存中树的子节点 与 磁盘中树的子节点并进行合并，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记录为不同版本）。当被合并合并数据量达到磁盘的存储页大小时。会将合并后的数据（有序的）持久化到磁盘，同时更新父节点对子节点的指针。（类似于定时对磁盘中的数据排序）
    读数据：从磁盘中把父节点的数据拿出来，在内存中缓存。
    写数据：如果内存中有该节点的数据，则进行直接进行操作。如果不存在则进行读数据。达到一定阀值后持久化到磁盘上。