பைதான் தரவுத்தள இயந்திரத்தில் B-மர அட்டவணை செயலாக்கத்தின் நுணுக்கங்களை ஆராயுங்கள், கோட்பாட்டு அடிப்படைகள், நடைமுறை செயலாக்க விவரங்கள் மற்றும் செயல்திறன் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது.
பைதான் தரவுத்தள இயந்திரம்: B-மர அட்டவணை (B-tree Index) செயலாக்கம் - ஒரு ஆழமான பார்வை
\n\nதரவு மேலாண்மை உலகில், தரவுத்தள இயந்திரங்கள் தரவை திறமையாக சேமிப்பதிலும், மீட்டெடுப்பதிலும், கையாளுவதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. எந்தவொரு உயர் செயல்திறன் கொண்ட தரவுத்தள இயந்திரத்தின் முக்கிய கூறு அதன் அட்டவணைப்படுத்தும் பொறிமுறையாகும். பல்வேறு அட்டவணைப்படுத்தும் நுட்பங்களில், B-மரம் (சமநிலைப்படுத்தப்பட்ட மரம் - Balanced Tree) ஒரு பல்துறை மற்றும் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட தீர்வாக தனித்து நிற்கிறது. இந்த கட்டுரை பைதான் அடிப்படையிலான தரவுத்தள இயந்திரத்தில் B-மர அட்டவணை செயலாக்கம் குறித்த விரிவான ஆய்வை வழங்குகிறது.
\n\nB-மரங்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல்
\n\nசெயலாக்க விவரங்களுக்குள் செல்வதற்கு முன், B-மரங்களைப் பற்றி உறுதியான புரிதலை ஏற்படுத்திக் கொள்வோம். ஒரு B-மரம் என்பது சுயமாகச் சமநிலைப்படுத்தும் மரத் தரவுக் கட்டமைப்பாகும். இது வரிசைப்படுத்தப்பட்ட தரவை பராமரிக்கிறது மற்றும் தேடல்கள், தொடர்ச்சியான அணுகல், செருகல்கள் மற்றும் நீக்குதல்களை மடக்கை நேரத்தில் (logarithmic time) அனுமதிக்கிறது. பைனரி தேடல் மரங்களைப் போலல்லாமல், B-மரங்கள் குறிப்பாக வட்டு அடிப்படையிலான சேமிப்பிற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அங்கு வட்டில் இருந்து தரவுத் தொகுதிகளை அணுகுவது நினைவகத்தில் தரவை அணுகுவதை விட கணிசமாக மெதுவாக இருக்கும். முக்கிய B-மரம் பண்புகளின் சுருக்கம் இங்கே:
\n\n- \n
- வரிசைப்படுத்தப்பட்ட தரவு: B-மரங்கள் தரவை வரிசைப்படுத்தப்பட்ட முறையில் சேமிக்கின்றன, இது திறமையான வரம்பு வினவல்கள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட மீட்டெடுப்புகளை செயல்படுத்துகிறது. \n
- சுயமாகச் சமநிலைப்படுத்துதல்: B-மரங்கள் சமநிலையை பராமரிக்க தங்கள் கட்டமைப்பை தானாகவே சரிசெய்கின்றன, இது அதிக எண்ணிக்கையிலான செருகல்கள் மற்றும் நீக்குதல்கள் இருந்தாலும் தேடல் மற்றும் புதுப்பித்தல் செயல்பாடுகள் திறமையாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. இது சமநிலையற்ற மரங்களுக்கு முரணானது, அங்கு மோசமான சூழ்நிலைகளில் செயல்திறன் நேரியல் நேரத்திற்கு (linear time) குறையக்கூடும். \n
- வட்டு-சார்ந்தது: ஒவ்வொரு வினவலுக்கும் தேவையான வட்டு I/O செயல்பாடுகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பதன் மூலம் B-மரங்கள் வட்டு அடிப்படையிலான சேமிப்பிற்காக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளன. \n
- முனைகள் (Nodes): ஒரு B-மரத்தின் ஒவ்வொரு முனையிலும் பல விசைகள் (keys) மற்றும் குழந்தை சுட்டிகள் (child pointers) இருக்கலாம், இது B-மரத்தின் வரிசை (order) (அல்லது கிளை காரணி - branching factor) மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. \n
- வரிசை (கிளை காரணி): ஒரு B-மரத்தின் வரிசை ஒரு முனையில் இருக்கக்கூடிய அதிகபட்ச குழந்தை முனைகளின் எண்ணிக்கையை தீர்மானிக்கிறது. ஒரு உயர் வரிசை பொதுவாக ஒரு ஆழமற்ற மரத்திற்கு வழிவகுக்கிறது, இது வட்டு அணுகல்களின் எண்ணிக்கையை குறைக்கிறது. \n
- அடி முனை (Root Node): மரத்தின் மிக உயர்ந்த முனை. \n
- இலை முனைகள் (Leaf Nodes): மரத்தின் கீழ் மட்டத்தில் உள்ள முனைகள், அவை உண்மையான தரவுப் பதிவுகள் (அல்லது வரி அடையாளங்காட்டிகள்) சுட்டிகளை கொண்டுள்ளன. \n
- உள் முனைகள் (Internal Nodes): அடி அல்லது இலை முனைகள் அல்லாத முனைகள். தேடல் செயல்முறையை வழிநடத்த இவை பிரிப்பான்களாக செயல்படும் விசைகளைக் கொண்டுள்ளன. \n
B-மரம் செயல்பாடுகள்
\n\nB-மரங்களில் பல அடிப்படை செயல்பாடுகள் செய்யப்படுகின்றன:
\n\n- \n
- தேடல் (Search): தேடல் செயல்பாடு மரத்தின் அடி முனையிலிருந்து ஒரு இலை முனைக்கு பயணிக்கிறது, ஒவ்வொரு முனையிலும் உள்ள விசைகளால் வழிநடத்தப்படுகிறது. ஒவ்வொரு முனையிலும், தேடல் விசையின் மதிப்பின் அடிப்படையில் பொருத்தமான குழந்தை சுட்டி தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. \n
- செருகல் (Insert): செருகலில் புதிய விசையைச் செருக பொருத்தமான இலை முனையைக் கண்டறிவது அடங்கும். இலை முனை நிரம்பியிருந்தால், அது இரண்டு முனைகளாகப் பிரிக்கப்பட்டு, மைய விசை பெற்றோர் முனைக்கு உயர்த்தப்படும். இந்த செயல்முறை மேல்நோக்கி பரவக்கூடும், அடி முனை வரை முனைகளைப் பிரிக்கலாம். \n
- நீக்குதல் (Delete): நீக்குதலில் நீக்கப்பட வேண்டிய விசையைக் கண்டறிந்து அதை அகற்றுவது அடங்கும். முனை நிரம்பாமல் (அதாவது, குறைந்தபட்ச விசைகளின் எண்ணிக்கையை விட குறைவாக) இருந்தால், விசைகள் ஒரு சகோதர முனையிலிருந்து கடன் வாங்கப்படுகின்றன அல்லது ஒரு சகோதர முனையுடன் இணைக்கப்படுகின்றன. \n
B-மரம் அட்டவணைக்கான பைதான் செயலாக்கம்
\n\nஇப்போது, B-மரம் அட்டவணைக்கான பைதான் செயலாக்கத்தை ஆராய்வோம். இதில் உள்ள முக்கிய கூறுகள் மற்றும் அல்காரிதம்களில் கவனம் செலுத்துவோம்.
\n\nதரவுக் கட்டமைப்புகள்
\n\nமுதலில், B-மரம் முனைகளையும் ஒட்டுமொத்த மரத்தையும் குறிக்கும் தரவுக் கட்டமைப்புகளை வரையறுப்போம்:
\n\n\n\nclass BTreeNode:\n def __init__(self, leaf=False):\n self.leaf = leaf\n self.keys = []\n self.children = []\n\nclass BTree:\n def __init__(self, t):\n self.root = BTreeNode(leaf=True)\n self.t = t # Minimum degree (determines the maximum number of keys in a node)\n\n\n\nஇந்த குறியீட்டில்:
\n\n- \n
BTreeNodeஎன்பது B-மரத்தின் ஒரு முனையைக் குறிக்கிறது. இது முனை ஒரு இலையா, அதில் உள்ள விசைகள் மற்றும் அதன் குழந்தைகளுக்கான சுட்டிகள் ஆகியவற்றைச் சேமிக்கிறது. \n BTreeஎன்பது ஒட்டுமொத்த B-மரம் கட்டமைப்பைக் குறிக்கிறது. இது அடி முனையையும் குறைந்தபட்ச டிகிரியையும் (t) சேமிக்கிறது, இது மரத்தின் கிளைக் காரணியை தீர்மானிக்கிறது. ஒரு உயர்tபொதுவாக ஒரு அகலமான, ஆழமற்ற மரத்திற்கு வழிவகுக்கிறது, இது வட்டு அணுகல்களின் எண்ணிக்கையை குறைப்பதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். \n
தேடல் செயல்பாடு
\n\nதேடல் செயல்பாடு ஒரு குறிப்பிட்ட விசையைக் கண்டறிய B-மரத்தை மீண்டும் மீண்டும் பயணிக்கிறது:
\n\n\n\ndef search(node, key):\n i = 0\n while i < len(node.keys) and key > node.keys[i]:\n i += 1\n if i < len(node.keys) and key == node.keys[i]:\n return node.keys[i] # Key found\n elif node.leaf:\n return None # Key not found\n else:\n return search(node.children[i], key) # Recursively search in the appropriate child\n\n\n\nஇந்த செயல்பாடு:
\n\n- \n
- தேடல் விசையை விட பெரிய அல்லது சமமான விசையைக் கண்டறியும் வரை தற்போதைய முனையில் உள்ள விசைகள் வழியாகச் சுழல்கிறது. \n
- தேடல் விசை தற்போதைய முனையில் காணப்பட்டால், அது விசையைத் திருப்பி அளிக்கிறது. \n
- தற்போதைய முனை ஒரு இலை முனையாக இருந்தால், மரம் விசையைக் கண்டுபிடிக்கவில்லை என்று அர்த்தம், எனவே அது
Noneஐத் திருப்பி அளிக்கிறது. \n - இல்லையெனில், அது பொருத்தமான குழந்தை முனையில்
searchசெயல்பாட்டை மீண்டும் மீண்டும் அழைக்கிறது. \n
செருகல் செயல்பாடு
\n\nசெருகல் செயல்பாடு மிகவும் சிக்கலானது, சமநிலையை பராமரிக்க நிரம்பிய முனைகளைப் பிரிப்பது இதில் அடங்கும். அதன் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பதிப்பு இங்கே:
\n\n\n\ndef insert(tree, key):\n root = tree.root\n if len(root.keys) == (2 * tree.t) - 1: # Root is full\n new_root = BTreeNode()\n tree.root = new_root\n new_root.children.insert(0, root)\n split_child(tree, new_root, 0) # Split the old root\n insert_non_full(tree, new_root, key)\n else:\n insert_non_full(tree, root, key)\n\n\ndef insert_non_full(tree, node, key):\n i = len(node.keys) - 1\n if node.leaf:\n node.keys.append(None) # Make space for the new key\n while i >= 0 and key < node.keys[i]:\n node.keys[i + 1] = node.keys[i]\n i -= 1\n node.keys[i + 1] = key\n else:\n while i >= 0 and key < node.keys[i]:\n i -= 1\n i += 1\n if len(node.children[i].keys) == (2 * tree.t) - 1:\n split_child(tree, node, i)\n if key > node.keys[i]:\n i += 1\n insert_non_full(tree, node.children[i], key)\n\n\ndef split_child(tree, parent_node, i):\n t = tree.t\n child_node = parent_node.children[i]\n new_node = BTreeNode(leaf=child_node.leaf)\n parent_node.children.insert(i + 1, new_node)\n parent_node.keys.insert(i, child_node.keys[t - 1])\n new_node.keys = child_node.keys[t:(2 * t - 1)]\n child_node.keys = child_node.keys[0:(t - 1)]\n if not child_node.leaf:\n new_node.children = child_node.children[t:(2 * t)]\n child_node.children = child_node.children[0:t]\n\n\n\nசெருகல் செயல்முறையின் முக்கிய செயல்பாடுகள்:
\n\n- \n
insert(tree, key): இது முக்கிய செருகல் செயல்பாடு. இது அடி முனை நிரம்பியிருக்கிறதா என்று சரிபார்க்கிறது. நிரம்பியிருந்தால், அது அடி முனையைப் பிரித்து ஒரு புதிய அடி முனையை உருவாக்குகிறது. இல்லையெனில், மரத்தில் விசையைச் செருகinsert_non_fullஐ அழைக்கிறது. \n insert_non_full(tree, node, key): இந்த செயல்பாடு விசையை நிரம்பாத முனையில் செருகுகிறது. முனை ஒரு இலை முனையாக இருந்தால், அது விசையை முனையில் செருகுகிறது. முனை ஒரு இலை முனையல்ல என்றால், விசையைச் செருக பொருத்தமான குழந்தை முனையைக் கண்டறிகிறது. குழந்தை முனை நிரம்பியிருந்தால், அது குழந்தை முனையைப் பிரித்து, பின்னர் பொருத்தமான குழந்தை முனையில் விசையைச் செருகுகிறது. \n split_child(tree, parent_node, i): இந்த செயல்பாடு ஒரு நிரம்பிய குழந்தை முனையைப் பிரிக்கிறது. இது ஒரு புதிய முனையை உருவாக்கி, நிரம்பிய குழந்தை முனையில் உள்ள விசைகள் மற்றும் குழந்தைகளின் பாதியை புதிய முனைக்கு நகர்த்துகிறது. பின்னர் அது நிரம்பிய குழந்தை முனையில் உள்ள நடு விசையை பெற்றோர் முனையில் செருகி, பெற்றோர் முனையின் குழந்தைகள் சுட்டிகளைப் புதுப்பிக்கிறது. \n
நீக்குதல் செயல்பாடு
\n\nநீக்குதல் செயல்பாடு இதேபோல் சிக்கலானது, சமநிலையை பராமரிக்க சகோதர முனைகளிலிருந்து விசைகளைக் கடன் வாங்குவது அல்லது முனைகளை ஒன்றிணைப்பது இதில் அடங்கும். ஒரு முழுமையான செயலாக்கம் பல்வேறு குறைவு நிகழ்வுகளைக் கையாளும். சுருக்கத்திற்காக, விரிவான நீக்குதல் செயலாக்கத்தை இங்கு தவிர்க்கிறோம், ஆனால் நீக்க வேண்டிய விசையைக் கண்டறிதல், முடிந்தால் சகோதரர்களிடமிருந்து விசைகளைக் கடன் வாங்குதல் மற்றும் தேவைப்பட்டால் முனைகளை ஒன்றிணைத்தல் போன்ற செயல்பாடுகள் இதில் அடங்கும்.
\n\nசெயல்திறன் பரிசீலனைகள்
\n\nஒரு B-மரம் அட்டவணையின் செயல்திறன் பல காரணிகளால் பெரிதும் பாதிக்கப்படுகிறது:
\n\n- \n
- வரிசை (t): ஒரு உயர் வரிசை மரத்தின் உயரத்தைக் குறைக்கிறது, வட்டு I/O செயல்பாடுகளைக் குறைக்கிறது. இருப்பினும், இது ஒவ்வொரு முனையின் நினைவக தடம் அதிகரிப்பதாகவும் இருக்கும். உகந்த வரிசை வட்டுத் தொகுதி அளவு மற்றும் விசை அளவைப் பொறுத்தது. எடுத்துக்காட்டாக, 4KB வட்டுத் தொகுதிகள் கொண்ட ஒரு அமைப்பில், ஒவ்வொரு முனையும் தொகுதியின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியை நிரப்புமாறு 't' தேர்ந்தெடுக்கப்படலாம். \n
- வட்டு I/O: முதன்மை செயல்திறன் சிக்கல் வட்டு I/O ஆகும். வட்டு அணுகல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பது மிகவும் முக்கியம். நினைவகத்தில் அடிக்கடி அணுகப்படும் முனைகளை தற்காலிகமாக சேமிப்பது (caching) போன்ற நுட்பங்கள் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். \n
- விசை அளவு: சிறிய விசை அளவுகள் அதிக வரிசையை அனுமதிக்கின்றன, இது ஆழமற்ற மரத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. \n
- ஒரே நேரத்தில் இயங்குதல் (Concurrency): ஒரே நேரத்தில் இயங்கும் சூழல்களில், தரவு ஒருமைப்பாட்டை உறுதிப்படுத்தவும், போட்டி நிலைமைகளைத் (race conditions) தடுக்கவும் சரியான பூட்டுதல் வழிமுறைகள் அத்தியாவசியமானவை. \n
மேம்படுத்தும் நுட்பங்கள்
\n\nB-மரம் செயல்திறனை மேலும் மேம்படுத்த பல மேம்படுத்தும் நுட்பங்கள் உள்ளன:
\n\n- \n
- தற்காலிக சேமிப்பு (Caching): நினைவகத்தில் அடிக்கடி அணுகப்படும் முனைகளை தற்காலிகமாக சேமிப்பது வட்டு I/O ஐ கணிசமாக குறைக்கும். Least Recently Used (LRU) அல்லது Least Frequently Used (LFU) போன்ற உத்திகள் தற்காலிக சேமிப்பு மேலாண்மைக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். \n
- எழுதுதல் இடையகப்படுத்தல் (Write Buffering): எழுதுதல் செயல்பாடுகளைத் தொகுத்து, அவற்றை பெரிய தொகுதிகளாக வட்டில் எழுதுவது எழுதுதல் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். \n
- முன்கூட்டியே மீட்டெடுத்தல் (Prefetching): எதிர்கால தரவு அணுகல் வடிவங்களை எதிர்பார்த்து, தரவை தற்காலிக சேமிப்பகத்திற்கு முன்கூட்டியே மீட்டெடுப்பது தாமதத்தைக் குறைக்கும். \n
- சுருக்கம் (Compression): விசைகள் மற்றும் தரவை சுருக்கி சேமிப்பு இடத்தையும் I/O செலவுகளையும் குறைக்கலாம். \n
- பக்க சீரமைப்பு (Page Alignment): B-மரம் முனைகள் வட்டு பக்க எல்லைகளுடன் சீரமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்வது I/O திறனை மேம்படுத்தும். \n
நிஜ உலகப் பயன்பாடுகள்
\n\nB-மரங்கள் பல்வேறு தரவுத்தள அமைப்புகள் மற்றும் கோப்பு அமைப்புகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இங்கே சில குறிப்பிடத்தக்க எடுத்துக்காட்டுகள்:
\n\n- \n
- உறவுத் தரவுத்தளங்கள் (Relational Databases): MySQL, PostgreSQL மற்றும் Oracle போன்ற தரவுத்தளங்கள் அட்டவணைப்படுத்துவதற்காக B-மரங்களை (அல்லது B+ மரங்கள் போன்ற அவற்றின் வகைகளை) பெரிதும் நம்பியுள்ளன. இந்தத் தரவுத்தளங்கள் மின் வணிக தளங்கள் முதல் நிதி அமைப்புகள் வரை உலகளவில் ஏராளமான பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. \n
- NoSQL தரவுத்தளங்கள்: Couchbase போன்ற சில NoSQL தரவுத்தளங்கள் தரவை அட்டவணைப்படுத்த B-மரங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. \n
- கோப்பு அமைப்புகள் (File Systems): NTFS (Windows) மற்றும் ext4 (Linux) போன்ற கோப்பு அமைப்புகள் அடைவு அமைப்புகளை ஒழுங்கமைப்பதற்கும் கோப்பு மெட்டாடேட்டாவை (metadata) நிர்வகிப்பதற்கும் B-மரங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. \n
- உட்பொதிக்கப்பட்ட தரவுத்தளங்கள் (Embedded Databases): SQLite போன்ற உட்பொதிக்கப்பட்ட தரவுத்தளங்கள் B-மரங்களை தங்கள் முதன்மை அட்டவணைப்படுத்தும் முறையாகப் பயன்படுத்துகின்றன. SQLite பொதுவாக மொபைல் பயன்பாடுகள், IoT சாதனங்கள் மற்றும் பிற வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் காணப்படுகிறது. \n
சிங்கப்பூரில் அமைந்துள்ள ஒரு மின் வணிக தளத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம். தயாரிப்பு ஐடிகள், வகை ஐடிகள் மற்றும் விலையில் B-மரம் அட்டவணைகளைக் கொண்ட MySQL தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்தி, தயாரிப்புத் தேடல்கள், வகை உலாவுதல் மற்றும் விலை அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலை திறமையாகக் கையாளலாம். B-மரம் அட்டவணைகள், தரவுத்தளத்தில் மில்லியன் கணக்கான தயாரிப்புகள் இருந்தாலும், தொடர்புடைய தயாரிப்புத் தகவல்களைத் தளம் விரைவாக மீட்டெடுக்க அனுமதிக்கின்றன.
\n\nமற்றொரு எடுத்துக்காட்டு, கப்பல் போக்குவரத்தைக் கண்காணிக்க PostgreSQL தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்தும் ஒரு உலகளாவிய தளவாட நிறுவனம். கப்பல் ஐடிகள், தேதிகள் மற்றும் இருப்பிடங்களில் B-மரம் அட்டவணைகளைப் பயன்படுத்தி, கண்காணிப்பு நோக்கங்களுக்காகவும் செயல்திறன் பகுப்பாய்வுக்காகவும் கப்பல் தகவல்களை விரைவாக மீட்டெடுக்கலாம். B-மரம் அட்டவணைகள், அவற்றின் உலகளாவிய வலையமைப்பு முழுவதும் கப்பல் தரவை திறமையாகவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் உதவுகின்றன.
\n\nB+ மரங்கள்: ஒரு பொதுவான மாறுபாடு
\n\nB-மரத்தின் ஒரு பிரபலமான மாறுபாடு B+ மரம் ஆகும். முக்கிய வேறுபாடு என்னவென்றால், ஒரு B+ மரத்தில், அனைத்து தரவு உள்ளீடுகளும் (அல்லது தரவு உள்ளீடுகளுக்கான சுட்டிகள்) இலை முனைகளில் சேமிக்கப்படுகின்றன. உள் முனைகள் தேடலை வழிநடத்த விசைகளை மட்டுமே கொண்டுள்ளன. இந்த அமைப்பு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:
\n\n- \n
- மேம்படுத்தப்பட்ட தொடர்ச்சியான அணுகல்: அனைத்து தரவுகளும் இலைகளில் இருப்பதால், தொடர்ச்சியான அணுகல் மிகவும் திறமையானது. இலை முனைகள் பெரும்பாலும் ஒரு தொடர்ச்சியான பட்டியலை உருவாக்க ஒன்றாக இணைக்கப்படுகின்றன. \n
- அதிக ஃபேனவுட் (Higher Fanout): உள் முனைகள் அதிக விசைகளைச் சேமிக்க முடியும், ஏனெனில் அவை தரவு சுட்டிகளைச் சேமிக்கத் தேவையில்லை, இது ஒரு ஆழமற்ற மரத்திற்கும் குறைவான வட்டு அணுகல்களுக்கும் வழிவகுக்கிறது. \n
MySQL மற்றும் PostgreSQL உட்பட பெரும்பாலான நவீன தரவுத்தள அமைப்புகள், இந்த நன்மைகள் காரணமாக B+ மரங்களை முதன்மையாக அட்டவணைப்படுத்துவதற்குப் பயன்படுத்துகின்றன.
\n\nமுடிவுரை
\n\nB-மரங்கள் தரவுத்தள இயந்திர வடிவமைப்பில் ஒரு அடிப்படை தரவுக் கட்டமைப்பாகும், இது பல்வேறு தரவு மேலாண்மை பணிகளுக்கு திறமையான அட்டவணைப்படுத்தும் திறன்களை வழங்குகிறது. உயர் செயல்திறன் கொண்ட தரவுத்தள அமைப்புகளை உருவாக்க B-மரங்களின் கோட்பாட்டு அடிப்படைகள் மற்றும் நடைமுறை செயலாக்க விவரங்களைப் புரிந்துகொள்வது மிக முக்கியம். இங்கு வழங்கப்பட்டுள்ள பைதான் செயலாக்கம் ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பதிப்பாக இருந்தாலும், இது மேலும் ஆய்வு மற்றும் பரிசோதனைக்கு ஒரு உறுதியான அடிப்படையை வழங்குகிறது. செயல்திறன் காரணிகள் மற்றும் மேம்படுத்தும் நுட்பங்களைக் கருத்தில் கொண்டு, டெவலப்பர்கள் B-மரங்களைப் பயன்படுத்தி பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கான வலிமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தரவுத்தள தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும். தரவு அளவுகள் தொடர்ந்து அதிகரித்து வருவதால், B-மரங்கள் போன்ற திறமையான அட்டவணைப்படுத்தும் நுட்பங்களின் முக்கியத்துவம் மேலும் அதிகரிக்கும்.
\n\nமேலும் கற்க, B+ மரங்கள், B-மரங்களில் ஒரே நேரத்தில் இயங்கும் கட்டுப்பாடு (concurrency control) மற்றும் மேம்பட்ட அட்டவணைப்படுத்தும் நுட்பங்கள் குறித்த ஆதாரங்களை ஆராயுங்கள்.