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inode、block和磁盘性能的关系 原

理解inode,要从文件储存说起。   文件储存在硬盘上,硬盘的最小存储单位叫做"扇区"(即:Sector)。每个扇区储存512字节(相当于0.5KB)。   操作系统读取硬盘的时候,不会一个个扇区地读取,这样效率太低,而是一次性连续读取多个扇区,即一次性读取一个"块"(block)。这种由多个扇区组成的"块",是文件存取的最小单位。"块"的大小,最常见的是4KB,即连续八个 sector组成一个 block。   文件数据都储存在"块"中,那么很显然,我们还必须找到一个地方储存文件的元信息,比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode,中文译名为"索引节点"。   block中存储的就是文件的实际数据,比如说,照片,视频,音频等等,但是有一点需要注意!就是inode当中不包含文件名!一个文件的文件名,存储在上级目录的block中!   其实inode和block之间的关系就像是一本书一样,inode是一本书的目录,一本书会有很多内容,一个知识点或者一个故事会占很多页,一个block就相当于书中的一页内容。

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【数据结构】B树,B+树,B*树

1. 在内存中搜索效率高的数据结构有AVL树,红黑树,哈希表等,但这是在内存中,如果在外部存储设备中呢?比如数据量非常的大,以致于内存中无法存的下这么多数据,从而只能将大部分的数据存储到磁盘上,那如果要在磁盘上进行查找呢?我们还用内查找效率高的这些数据结构吗? 由于大部分数据都在磁盘上,所以如果要查找某个数据,则只能先通过文件读取,将数据读取到内存中,然后在内存里面进行该数据的检索,如果存储结构是二叉搜索树,AVL树,红黑树,那树的高度是会比较大的,假设有10亿个数据,那么高度就将近30层,如果每层都做一次文件读取,那效率会非常的低,因为磁盘的访问速度和内存相比差距很大,算法导论上给出的数据,两者的访问速度相差大约10w倍,而且30层的高度,那总体下来的运行时间就是内存访问速度的300w倍,那search算法的效率瓶颈就全部压到了磁盘读取上,所以内查找优秀的这几个数据结构也不适用,有人说那哈希表呢?哈希表其实也不行,同时哈希表本身还有表空间的占用,数据量过大的情况下,内存用哈希表也是存不下的,同时哈希冲突厉害的情况下,还需要用红黑树来代替链表作哈希桶,高度依旧是很高的,所以内查找的这些数据结构都不适用于磁盘上数据的查找,此时就有大佬想到了新的数据结构,B树。

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