Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DB Tree Algorithms
Search
Yunosuke Yamada
October 16, 2022
Programming
0
88
DB Tree Algorithms
Yunosuke Yamada
October 16, 2022
Tweet
Share
More Decks by Yunosuke Yamada
See All by Yunosuke Yamada
ChatGPTのアルゴリズム
yunosukey
0
350
React and XSS
yunosukey
0
270
Tests in Go
yunosukey
1
100
Bugless Code
yunosukey
0
120
圏論とコンピュータサイエンス / Category Theory and Theoretical Computer Science
yunosukey
0
240
Other Decks in Programming
See All in Programming
20241217 競争力強化とビジネス価値創出への挑戦:モノタロウのシステムモダナイズ、開発組織の進化と今後の展望
monotaro
PRO
0
250
競技プログラミングへのお誘い@阪大BOOSTセミナー
kotamanegi
0
400
『改訂新版 良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』活用方法−爆速でスキルアップする!効果的な学習アプローチ / effective-learning-of-good-code
minodriven
26
3.3k
Итераторы в Go 1.23: зачем они нужны, как использовать, и насколько они быстрые?
lamodatech
0
1.3k
Fixstars高速化コンテスト2024準優勝解法
eijirou
0
180
Swiftコンパイラ超入門+async関数の仕組み
shiz
0
150
create_tableをしただけなのに〜囚われのuuid編〜
daisukeshinoku
0
340
Stackless и stackful? Корутины и асинхронность в Go
lamodatech
0
1.3k
Fibonacci Function Gallery - Part 2
philipschwarz
PRO
0
210
AppRouterを用いた大規模サービス開発におけるディレクトリ構成の変遷と問題点
eiganken
1
420
歴史と現在から考えるスケーラブルなソフトウェア開発のプラクティス
i10416
0
290
ATDDで素早く安定した デリバリを実現しよう!
tonnsama
1
1.5k
Featured
See All Featured
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6.1k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
54
9.1k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
26
1.9k
Unsuck your backbone
ammeep
669
57k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
330
21k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
229
18k
The Language of Interfaces
destraynor
155
24k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
176
9.5k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1366
200k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
44
9.4k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.5k
Transcript
DBとアルゴリズム 2021/09/09 山田悠之介
Web の技術とアルゴリズム アルゴリズムの理論には純粋なパズル的な楽しさがある Web の技術ではプラクティカルな話が中心で理論の話は多くない (そんな事ないよって方の LT をお待ちしています) DB は理論の話が多く面白い
今回は DB にまつわるアルゴリズムのうち、木に関するものを紹介 2
流れ データ構造をいくつか紹介 BST B-tree LSM tree(主題) 時間があれば LSM tree における最適化をいくつか紹介
3
BST(二分探索木) 右部分木のノードは親より大きく、左部分木のノードは親より小さい 多くの言語で Map, Set の実装に使われる 4
BST(二分探索木) バランスしている時、読み込み・書き込み (INSERT, UPDATE, DELETE)がO(log N) 5
BST はディスクと相性が悪い バランシングが頻発する → ディスクの読み書きが増える ノードサイズとページサイズと合っていない 6
B-tree (B+ tree) ディスクに最適化された探索木 多くの RDBMS (MySQL, PostgreSQL など) のストレージエンジン
でインデックスとして用いられている 7
B-tree (B+ tree) ディスク最適化 各ノードの大きさをページサイズに合わせる バランシングも兄弟への分割・兄弟とのマージなので局所的 8
B-tree の向き・不向き 読み込み・書き込みともに だが、 書き込みが多いユースケースではボトルネックになる ミュータブルなので排他制御が必要 O(log N) 9
LSM tree 書き込みに最適化されたデータ構造 Cassandra などの NoSQL, Spanner などの分散 DB で用いられる
書き込みが 、読み込みが 書き込み時はメモリとログに書くだけにして、 重複を読み込み時に解決する ディスク上のコンポーネントはイミュータブルで、 ロックなしで読み書きできる O(1) O(N) 10
LSM tree 小さなメモリ上のコンポーネント (memtable) 大きなディスク上のコンポーネント(複数) からなる 11
LSM tree 全ての書き込みは memtable に適用される 耐久性を保証するためにログファイルが必要となる memtable はサイズが閾値になると,ディスク上に永続化される ディスク上のデータ構造は B-tree
が一般的 12
LSM tree フラッシュ後のテーブルの数を抑えるために定期的にマージする (コンパクション) コンパクションではマージされた結果を新しいファイルに書き出す (イミュータブル) 13
LSM tree の書き込みと読み込み 追加・更新は memtable に新たに key と value を追加するだけ
削除では memtable からデータレコードを削除するだけでは不十分 (ディスク上のコンポーネントが同じキーのデータレコードを 保持している可能性がある) value に特別な削除エントリ(墓石)を割り当てることで対応 読み込みでは複数のコンポーネントにアクセスし、 タイムスタンプを比較して最新の結果を返すようにする → どのコンポーネントにレコードがあるか知りたい 14
Leveled compaction レベル 0 はフラッシュされたテーブルがそのまま入る レベル 1 以降は上のレベルからマージされ、 key の範囲が各レベルで被らないようにすることで探索を最適化する
15
Bloom Filter 各レベルである key がどのテーブルの範囲にあるかはわかるが、 本当にそのテーブルにあるかは分からない Bloom filter という確率的データ構造がよく使われる 16
Bloom Filter 構築時: 要素の key に対して hash 値のビットを全て立てる (ビット配列は共有) 探索時:
hash 値のビットが全て立っていれば要素かもしれない、 そうでなければ要素ではない 17
まとめ B-tree は読み込み・書き込みともに優れたデータ構造 特殊なケースでは書き込みに特化した LSM tree が使われる LSM tree の読み取りを改善する最適化がいろいろある
18
参考資料 Database Internals 19