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
97
DB Tree Algorithms
Yunosuke Yamada
October 16, 2022
Tweet
Share
More Decks by Yunosuke Yamada
See All by Yunosuke Yamada
OpenTelemetry + LLM = OpenLLMetry!?
yunosukey
0
52
クラウド開発環境Cloud Workstationsの紹介
yunosukey
0
230
フロントエンドオブザーバビリティ on Google Cloud
yunosukey
0
220
ChatGPTのアルゴリズム
yunosukey
0
360
React and XSS
yunosukey
0
290
Tests in Go
yunosukey
1
110
Bugless Code
yunosukey
0
130
圏論とコンピュータサイエンス / Category Theory and Theoretical Computer Science
yunosukey
0
270
Other Decks in Programming
See All in Programming
Storybookの情報をMCPサーバー化する
shota_tech
2
1k
AIコーディングエージェントを 「使いこなす」ための実践知と現在地 in ログラス / How to Use AI Coding Agent in Loglass
rkaga
4
1.3k
The New Developer Workflow: How AI Transforms Ideas into Code
danielsogl
0
120
Flutterでllama.cppをつかってローカルLLMを試してみた
sakuraidayo
0
140
プロダクトエンジニアのしごと 〜 受託 × 高難度を乗り越えるOptium開発 〜
algoartis
0
210
Embracing Ruby magic
vinistock
2
230
カオスに立ち向かう小規模チームの装備の選択〜フルスタックTSという装備の強み _ 弱み〜/Choosing equipment for a small team facing chaos ~ Strengths and weaknesses of full-stack TS~
bitkey
1
140
UMAPをざっくりと理解 / Overview of UMAP
kaityo256
PRO
3
1.5k
Instrumentsを使用した アプリのパフォーマンス向上方法
hinakko
0
240
ASP.NETアプリケーションのモダナイゼーションについて
tomokusaba
0
260
ぽちぽち選択するだけでOSSを読めるVSCode拡張機能
ymbigo
14
6.2k
M5UnitUnified 最新動向 2025/05
gob
0
140
Featured
See All Featured
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
2.9k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
344
40k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
52
2.5k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
40
7.2k
Practical Orchestrator
shlominoach
187
11k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
38
1.8k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.2k
Embracing the Ebb and Flow
colly
85
4.7k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
35
2.7k
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