自1972年提出以来，B-tree成为数据库和文件系统的核心数据结构，因其与磁盘I/O模型的契合而减少随机读次数，查找效率高，适合大规模数据。B+tree是其变体，优化了范围查询和并发控制。节点分裂与合并是保持平衡的关键操作。现代存储引擎如InnoDB和PostgreSQL基于B-tree，适应硬件演进，继续发挥重要作用。

本文探讨了五种主流Linux文件系统的树形结构设计，包括ext4的Extent Tree、XFS的B+Tree、btrfs的CoW B-Tree、ZFS的间接块树和F2FS的NAT/SIT。分析了每种文件系统的优缺点、性能表现及适用场景，强调了树形结构在处理大文件和提高I/O效率方面的重要性。

本文介绍了GaussDB中的BTree和UBTree索引，分析了BlinkTree存储结构相较于传统B+树在高并发读写和写写场景中的优势，主要得益于其特殊结构和MVCC能力。BTree和UBTree通过优化加锁机制提升了并发性能，并具备独立的垃圾回收能力，但未来仍需优化索引空间占用。

Lucy Linder在Suisse Romande的PostgreSQL Meetup上讨论了从PostgreSQL 13迁移到15的挑战，主要是在pg_restore期间出现的错误。她提到了索引行大小超过btree版本4的最大值的问题，并提到了RDS Only和YugabyteDB的解决方案。

MySQL中单表行数不会影响B树的高度，大表也不会超过4层。即使是单行1KB的表，数据在10TB以内，B树高度也在4层以内，可以存138亿行。MySQL不用担心数据量大时B树高度增加影响性能的问题。

这是一个使用Rust编写的库包，提供了使用B树实现的可增长数组。它具有O(log n)的非摊销随机访问、插入和删除操作，以及O(n)的迭代操作。分支因子可以定制。代码示例展示了如何使用该库包进行向量的操作。

可以使用此工具可视化您的索引的内部结构。点击标题 它需要 python3.6.*。您还必须安装 pageinspect (  https://www.postgresql.org/docs/10/static/pageinspect.html  ) 扩展。如果您想将此工具用于 GiST 索引，则必须安装 gevel ( ...

This blog is in continuation of my previous blog on the basic understanding of corruption with the subject line The Ultimate Guide to Database Corruption: Part 1 – An Overview. If you have not...

Indexing is the key to good performance. However, people often ask: Is there an alternative to btree indexing? Can we make indexes in PostgreSQL smaller? Can we create indexes in PostgreSQL...

PolarDB 解决了 InnoDB 在 B-tree 并发控制上的限制，解决 index lock 竞争问题，并支持了 latch coupling。

DDIA 读书分享会，会逐章进行分享，结合我在工业界分布式存储和数据库的一些经验，补充一些细节。每两周左右分享一次，欢迎加入，Schedule...

引言：从2021年9月份开始要探索生产级btree存储引擎的实现，到2022年2月整理完毕发布《sqlite 3.36 btree实现解析》的系列文章，我花费了小半年的时间，本期会聊聊整个过程下来我的一些想法。 《sqlite 3.36 btree实现解析》番外篇 ...

《sqlite3.36版本 btree实现》系列文章： sqlite3.36版本 btree实现（零）- 起步及概述 - codedump的网络日志 sqlite3.36版本 btree实现（一）- 管理页面缓存 - codedump的网络日志 sqlite3.36版本 btree实现（二）- 并发控制框架 - codedump的网络日志 sqlite3.36版本 btree实现（三）-...