批量加载B+树:自上而下和自下而上的方法

Question

我知道有一种技术可以在B+树中批量加载排序数据。

然而，我在一些地方读到有两种方法可以实现批量加载-自上而下和自下而上。参考资料(1)提到，在自顶向下的方法中，大多数内部节点是稀疏的/半满的，并且没有旧条目进入新节点。然而，在自下而上的方法中，我们可以绕过稀疏性。

现在，资源(2)用自己的话讨论了这种大容量加载技术，但它与资源(1)相似。然而，资源(2)继续可视化如何实现这种大容量加载，并最终得到一个具有半满节点的B+树。

我的问题是

1. 哪个资源是正确的?
2. 在考虑批量加载时，自上而下的构建与自下而上的构建究竟有何不同?
3. 我读错了吗?批量加载只采用自下而上的方法实现吗?(资源(2)指出自下而上的方法是作为大负载实用程序的一部分实现的)

资源:

1. https://db-coder.github.io/DBInternalsReport.pdf
2. https://slideplayer.com/slide/15127631/
3. https://en.wikipedia.org/wiki/B-tree Initial_construction

注意:资源(2)是参考Raghu Ramakrishnan和Johannes Gehrke的《数据库管理系统》(第3版)构建的。McGraw Hill, 2003.

我已经仔细阅读了上述资源和其他类似的在线内容。好吧，我唯一没有做的事情是问ChatGPT。

Answer 1

它们描述了两种不同的批量加载B+树的方法，而且都是正确的

• 自顶向下方法——算法从空树开始，按顺序插入键——根据需要拆分完整节点(可能导致许多稀疏的(半满的)内部节点——因为算法可能在节点达到最大容量之前拆分节点)

• 自底向上方法—算法构建一组具有排序数据的叶节点，然后通过合并叶节点对并提升其中值键来递归地构建内部节点(更密集的内部节点—直到它们包含最大键数才拆分节点)

两种方法各有优缺点——选择取决于数据集的大小|预期的访问模式|可用的硬件资源等因素(有些实现甚至可能使用混合方法)