之前读《LSM-based Storage Techniques: A Survey》做的分享，感觉应该还是有点用的，发出来
LSM-Tree 技术综述 （2019.09.06）
2022-05-06
486
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R-Tree算法：空间索引的高效解决方案
【5月更文挑战第17天】R-Tree是用于多维空间索引的数据结构，常用于地理信息系统、数据库和计算机图形学。它通过分层矩形区域组织数据，支持快速查询。文章介绍了R-Tree的工作原理、应用场景，如地理信息存储和查询，以及Python的`rtree`库实现示例。此外，还讨论了R-Tree的优势（如空间效率和查询性能）与挑战（如实现复杂和内存消耗），以及优化和变种，如R* Tree和STR。R-Tree在机器学习、实时数据分析等领域有广泛应用，并与其他数据结构（如kd-trees和quad-trees）进行比较。未来趋势将聚焦于优化算法、动态适应性和分布式并行计算。
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「AIGC算法」R-tree算法
**R-tree算法摘要:**
R-tree是空间数据索引技术，用于快速查找多维空间对象。它模拟图书馆的书架，将空间区域组织成树结构，动态适应数据变化。变种如R+树和R*树优化了空间利用率和查询效率。应用于GIS、数据库索引和计算机图形学。虽实现复杂，内存需求高，但能高效处理空间查询。优化变种持续改进性能。
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Blink 树和 B+ 树都是一种类似于B树的数据结构，用于在磁盘上存储和索引数据以实现高效查找和操作。它们的主要区别在于内部节点和叶子节点的结构以及指针的使用方式。总的来说，Blink 树的特点是将内部节点和叶子节点合并为一个节点，减少了树的高度；而 B+ 树通过叶子节点之间的有序链表提高了范围查询和顺序遍历的性能。Blink tree 真的牛啊！# 如果键已经存在，更新值else:# 如果根节点已满，进行分裂else:# 如果是叶子节点，直接插入index = 0index += 1。
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