假设我有一个基于文件的数据结构，例如 B+ 树。我的理解是，数据预计存储在磁盘上，但索引通常加载在内存中。如果你有一个如此大的文件，甚至它的索引也不适合内存怎么办？这通常是如何处理的？其次，由于索引是一棵树，而不是一组线性数据，那么它在磁盘上通常是如何布局的呢？
我基本上很好奇它是如何在现实世界的项目中完成的（例如 Berkeley DB）。显然，我对广泛的笔触感兴趣。我希望能得到一个想法，这样当我深入研究我的数据库书籍的 B-Tree 部分（或者从几年前的 CS XYZ 中回忆）时，我就有了一些背景信息
【问题讨论】：
为了回答你的第一个问题，一个太大而无法放入内存的数据结构通常被划分为“页面”，通常所有页面大小相同，每个页面包含数据结构的一部分，以使用你的数据加载和卸载页面。
另一个常见选项（在 RDBMS 中不常用，但在 XML 和媒体文件等内容中很常见）是流式传输，您可以通过加载下一部分并丢弃前一部分来按顺序处理数据。
这也回答了您的第二个问题，如果您使用分页而不是文件结构是一系列相同大小的页面，如果您使用流式传输，则数据应该按照您将要使用的顺序排列（在树的情况下，它可能是 DFS 或 BFS 顺序，具体取决于您的应用程序）。
【讨论】：
您可能想看看SQLite。 code base 比 Berkeley DB 小得多，它是公共领域，组织和评论非常清晰，out-of-source documentation 非常好。教会了我很多关于现实世界中 btree 的知识
【讨论】：
B 树适用于基于页面的系统，其中给定节点适合页面。要在 B-tree 中查找条目，一次只需要加载一个页面，因此您可以这样做。
即使更新它们也不需要同时在内存中存储大量页面 - 我想最困难的操作是在重组节点时删除，但如果它实施得当，即使相对而言也可以做到内存中的几页。
【讨论】：