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？
Deardrops · deardrops · 2021-01-02 11:57:51 +08:00 · 3347 次点击这是一个创建于 1450 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
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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。。。
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catror 2021-01-02 12:21:31 +08:00 via Android  1
B+树，适用写少读多的场景
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NoBugDie 2021-01-02 12:25:15 +08:00 via Android
去掉 buffer 的 b tree ？
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vk42 2021-01-02 13:36:02 +08:00
某为的 EROFS ？直接只读了……
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mtrec 2021-01-02 13:38:51 +08:00 via Android
hashmap 算吧
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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
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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 |
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BYF 2021-01-02 16:22:19 +08:00 via Android
RAID 10
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yzbythesea 2021-01-02 16:59:25 +08:00
bloom filter 啊，压根没法写 ==
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stevefan1999 2021-01-02 20:32:04 +08:00
凡是對硬盤友好的數據結構都適合
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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。
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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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