ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್: B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕ ಅನುಷ್ಠಾನ - ಆಳವಾದ ಡೈವ್

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್‌ನ ಒಂದು ಕೋರ್ ಘಟಕವೆಂದರೆ ಅದರ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, B-tree (ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್‌ಡ್ ಟ್ರೀ) ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್‌ನಲ್ಲಿ B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

B-tree ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಅನುಷ್ಠಾನ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, B-tree ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ದೃಢವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸೋಣ. B-tree ಒಂದು ಸ್ವಯಂ-ಸಮತೋಲನ ಮರದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರವೇಶ, ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಟ್ರೀಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, B-tree ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡಿಸ್ಕ್ ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ B-tree ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಭಜನೆಯಿದೆ:

• ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ: B-tree ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ವಯಂ-ಸಮತೋಲನ: B-tree ಗಳು ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತಮ್ಮ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ, ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಸಮತೋಲಿತ ಮರಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟ-ಪ್ರಕರಣದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡಿಸ್ಕ್-ಆಧಾರಿತ: B-tree ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡಿಸ್ಕ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
• ನೋಡ್‌ಗಳು: B-tree ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ ಬಹು ಕೀಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದನ್ನು B-tree ಯ ಕ್ರಮ (ಅಥವಾ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಅಂಶ) ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕ್ರಮ (ಕವಲೊಡೆಯುವ ಅಂಶ): B-tree ಯ ಕ್ರಮವು ನೋಡ್ ಎಷ್ಟು ಗರಿಷ್ಠ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಮವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಆಳವಾದ ಮರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಡಿಸ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಮೂಲ ನೋಡ್: ಮರದ ಮೇಲ್ಭಾಗದ ನೋಡ್.
• ಎಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳು: ಮರದ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿರುವ ನೋಡ್‌ಗಳು, ಇದು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ (ಅಥವಾ ಸಾಲು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು) ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್‌ಗಳು: ಬೇರು ಅಥವಾ ಎಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲದ ನೋಡ್‌ಗಳು. ಅವು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕಕಾರರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.

B-tree ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು

B-tree ಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ಹುಡುಕಾಟ: ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಬೇರಿನಿಂದ ಎಲೆಗೆ ಮರದ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕೀಲಿಗಳಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ, ಹುಡುಕಾಟ ಕೀಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಕ್ಕಳ ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸೇರಿಸಿ: ಸೇರಿಸುವಿಕೆಯು ಹೊಸ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಎಲೆ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಎಲೆ ನೋಡ್ ತುಂಬಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಎರಡು ನೋಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯದ ಕೀಯನ್ನು ಪೋಷಕ ನೋಡ್‌ಗೆ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮೇಲಕ್ಕೆ ಹರಡಬಹುದು, ಬೇರು ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
• ಅಳಿಸಿ: ಅಳಿಸುವಿಕೆಯು ಅಳಿಸಬೇಕಾದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ ಅಂಡರ್‌ಫುಲ್ ಆಗಿದ್ದರೆ (ಅಂದರೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೀಲಿಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದರೆ), ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಸಹೋದರ ನೋಡ್‌ನಿಂದ ಎರವಲು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಹೋದರ ನೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಪೈಥಾನ್ ಅನುಷ್ಠಾನ

ಈಗ, B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಪೈಥಾನ್ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಧುಮುಕೋಣ. ನಾವು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೋರ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು

ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು B-tree ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಮರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ:

class BTreeNode:
    def __init__(self, leaf=False):
        self.leaf = leaf
        self.keys = []
        self.children = []

class BTree:
    def __init__(self, t):
        self.root = BTreeNode(leaf=True)
        self.t = t  # Minimum degree (determines the maximum number of keys in a node)

ಈ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ:

• BTreeNode B-tree ಯಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೋಡ್ ಎಲೆಯಾಗಿದೆಯೇ, ಅದು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೀಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
• BTree ಒಟ್ಟಾರೆ B-tree ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೂಲ ನೋಡ್ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಪದವಿ (t) ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮರದ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಅಂಶವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ t ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶಾಲವಾದ, ಕಡಿಮೆ ಆಳವಾದ ಮರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಡಿಸ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ

ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು B-tree ಅನ್ನು ಮರುಕಳಿಸುತ್ತದೆ:

def search(node, key):
    i = 0
    while i < len(node.keys) and key > node.keys[i]:
        i += 1
    if i < len(node.keys) and key == node.keys[i]:
        return node.keys[i]  # Key found
    elif node.leaf:
        return None  # Key not found
    else:
        return search(node.children[i], key)  # Recursively search in the appropriate child

ಈ ಕಾರ್ಯವು:

• ಪ್ರಸ್ತುತ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕೀಲಿಗಳ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ ಕೀಲಿಯಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾದ ಅಥವಾ ಸಮನಾದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಸ್ತುತ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಾಟ ಕೀ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಅದು ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಸ್ತುತ ನೋಡ್ ಎಲೆ ನೋಡ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಕೀಲಿಯನ್ನು ಮರದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದರ್ಥ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು None ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇದು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ search ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮರುಕಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೇರಿಸು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ

ಸೇರಿಸುವಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೂರ್ಣ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಯಿದೆ:

def insert(tree, key):
    root = tree.root
    if len(root.keys) == (2 * tree.t) - 1:  # Root is full
        new_root = BTreeNode()
        tree.root = new_root
        new_root.children.insert(0, root)
        split_child(tree, new_root, 0)  # Split the old root
        insert_non_full(tree, new_root, key)
    else:
        insert_non_full(tree, root, key)


def insert_non_full(tree, node, key):
    i = len(node.keys) - 1
    if node.leaf:
        node.keys.append(None) # Make space for the new key
        while i >= 0 and key < node.keys[i]:
            node.keys[i + 1] = node.keys[i]
            i -= 1
        node.keys[i + 1] = key
    else:
        while i >= 0 and key < node.keys[i]:
            i -= 1
        i += 1
        if len(node.children[i].keys) == (2 * tree.t) - 1:
            split_child(tree, node, i)
            if key > node.keys[i]:
                i += 1
        insert_non_full(tree, node.children[i], key)


def split_child(tree, parent_node, i):
    t = tree.t
    child_node = parent_node.children[i]
    new_node = BTreeNode(leaf=child_node.leaf)
    parent_node.children.insert(i + 1, new_node)
    parent_node.keys.insert(i, child_node.keys[t - 1])
    new_node.keys = child_node.keys[t:(2 * t - 1)]
    child_node.keys = child_node.keys[0:(t - 1)]
    if not child_node.leaf:
        new_node.children = child_node.children[t:(2 * t)]
        child_node.children = child_node.children[0:t]

ಸೇರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳು:

• insert(tree, key): ಇದು ಮುಖ್ಯ ಸೇರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮೂಲ ನೋಡ್ ತುಂಬಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಅದು ಮೂಲವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮೂಲವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೀಲಿಯನ್ನು ಮರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲು insert_non_full ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ.
• insert_non_full(tree, node, key): ಈ ಕಾರ್ಯವು ಕೀಲಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣವಲ್ಲದ ನೋಡ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ ಎಲೆ ನೋಡ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೀಲಿಯನ್ನು ನೋಡ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ ಎಲೆ ನೋಡ್ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್ ತುಂಬಿದ್ದರೆ, ಅದು ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
• split_child(tree, parent_node, i): ಈ ಕಾರ್ಯವು ಪೂರ್ಣ ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೊಸ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕೀಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಪೂರ್ಣ ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್‌ನಿಂದ ಹೊಸ ನೋಡ್‌ಗೆ ಸರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅದು ಪೂರ್ಣ ಮಕ್ಕಳ ನೋಡ್‌ನಿಂದ ಮಧ್ಯದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಪೋಷಕ ನೋಡ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೋಷಕ ನೋಡ್‌ನ ಮಕ್ಕಳ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಳಿಸಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ

ಅಳಿಸುವಿಕೆಯು ಇದೇ ರೀತಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹೋದರ ನೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯುವುದು ಅಥವಾ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಷ್ಠಾನವು ವಿವಿಧ ಅಂಡರ್‌ಫ್ಲೋ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಗಾಗಿ, ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ವಿವರವಾದ ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಇದು ಅಳಿಸಬೇಕಾದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸಹೋದರರಿಂದ ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿದೆ:

• ಕ್ರಮ (t): ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಮವು ಮರದ ಎತ್ತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್‌ನ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ರಮವು ಡಿಸ್ಕ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಕೀ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 4KB ಡಿಸ್ಕ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ, ಒಬ್ಬರು 't' ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ನ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ.
• ಡಿಸ್ಕ್ I/O: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಡಚಣೆಯೆಂದರೆ ಡಿಸ್ಕ್ I/O. ಡಿಸ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
• ಕೀ ಗಾತ್ರ: ಸಣ್ಣ ಕೀ ಗಾತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಆಳವಾದ ಮರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಂಯೋಜಕತೆ: ಸಮಕಾಲೀನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ರೇಸ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸರಿಯಾದ ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಕೆಲವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು B-tree ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು:

• ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಿಕೆ: ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಳಸಿದ (LRU) ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಬಾರಿ ಬಳಸಿದ (LFU) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
• ಬರಹ ಬಫರಿಂಗ್: ಬರಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಚಂಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಬರೆಯುವುದು ಬರಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
• ಪೂರ್ವ-ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು: ಭವಿಷ್ಯದ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಸಂಕೋಚನ: ಕೀಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು I/O ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಪುಟ ಜೋಡಣೆ: B-tree ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ ಪುಟದ ಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದರಿಂದ I/O ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

B-tree ಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಗಮನಾರ್ಹ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು: MySQL, PostgreSQL ಮತ್ತು Oracle ನಂತಹ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕಾಗಿ B-tree ಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು, B+ ಮರಗಳಂತಹವು) ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹಣಕಾಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳವರೆಗೆ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು: Couchbase ನಂತಹ ಕೆಲವು NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಲು B-tree ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
• ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು: NTFS (Windows) ಮತ್ತು ext4 (Linux) ನಂತಹ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು B-tree ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
• ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು: SQLite ನಂತಹ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಿಧಾನವಾಗಿ B-tree ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. SQLite ಅನ್ನು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, IoT ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು.

ಸಿಂಗಾಪುರದಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅವರು ಉತ್ಪನ್ನ ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ವರ್ಗ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬೆಲೆ-ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉತ್ಪನ್ನ ID ಗಳು, ವರ್ಗ ID ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಲೆಯ ಮೇಲೆ B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ MySQL ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ ಸಂಬಂಧಿತ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸಾಗಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಪೋಸ್ಟ್‌ಗ್ರೆಸ್‌ಕ್ಯೂಎಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಜಾಗತಿಕ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ. ಅವರು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಾಗಣೆ ID ಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳ ಮೇಲೆ B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. B-tree ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ತಮ್ಮ ಜಾಗತಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸಾಗಣೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

B+ ಮರಗಳು: ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

B-tree ಯ ಜನಪ್ರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ B+ ಮರ. ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ B+ ಮರದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ನಮೂದುಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ನಮೂದುಗಳಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳು) ಎಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್‌ಗಳು ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಈ ರಚನೆಯು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಸುಧಾರಿತ ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರವೇಶ: ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರವೇಶವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಎಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ಯಾನ್‌ಔಟ್: ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಆಳವಾದ ಮರ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಡಿಸ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

MySQL ಮತ್ತು PostgreSQL ಸೇರಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ಈ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕಾಗಿ B+ ಮರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

B-tree ಗಳು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. B-tree ಗಳ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಪೈಥಾನ್ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು B-tree ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, B-tree ಗಳಂತಹ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ, B+ ಮರಗಳು, B-tree ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.