- 主题:请问一个数据库索引的问题
比如这种情况：
记录写入了一个文件。索引写入另一个文件。记录的key唯一。这时候，索引可以是一个树，查询到的结果对应一个唯一的key（和记录的位置）。
但是有这种情况：
记录有多个。key有一个。安装上面的思路，那索引树的结果就需要指向多个记录的位置。
这种情况如果在内存里还好处理。多个位置也就是一个动态数组或者链表。来新的就申请空间即可。但是索引是存在文件中的话，就非常难办。
想问一下，这种情况在数据库里应该是一个常见的模式，有什么标准常规的办法来处理这种情况呢？
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FROM 103.90.179.*
db的常见问题，chatgpt或许能提供帮助
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FROM 221.220.171.*
传统上数据库索引的数据结构是B+树这类可以相对局部重分配的有序查询结构。
【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 比如这种情况：
: 记录写入了一个文件。索引写入另一个文件。记录的key唯一。这时候，索引可以是一个树，查询到的结果对应一个唯一的key（和记录的位置）。
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: ...................
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FROM 221.221.161.*
没问出来
【 在 z16166 的大作中提到: 】
: db的常见问题，chatgpt或许能提供帮助
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FROM 125.33.237.*
b+树能插入多个重复的键值么？我看算法书里都没提这个。而且还有一个要求，就是插入之后查找的时候，并不是找到任意一个即可。而是需要找到全部的value。
也就是说查找的时候需要b+树找到键值对应的第一个value。这样才能再顺序找到所有的值。
不知道有没有相关的资料推荐。
【 在 milksea 的大作中提到: 】
: 传统上数据库索引的数据结构是B+树这类可以相对局部重分配的有序查询结构。
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FROM 125.33.237.*
chatgpt：
在数据库中处理一个key对应多个记录的情况，确实是一个常见的问题。这种情况通常通过创建“倒排索引”（Inverted Index）来解决。倒排索引特别适合这类场景，它不是直接将key映射到记录的位置，而是将key映射到一个中间结构，这个中间结构再指向具体的记录位置。
具体实现时，通常有几种策略：
链表（Linked List）: 索引文件中对于每个key不直接存储记录的位置，而是存储指向一个链表的指针（或地址）。这个链表中的每个节点包含一个记录的位置和指向链表中下一个节点的指针。这样，当一个key对应多个记录时，就可以通过链表来存储所有相关记录的位置。
B树或B+树: 在这些树状结构中，每个key不再是直接指向单个记录的位置，而是指向一个记录位置的列表。这种方式很适合在文件系统中实现，因为B树或B+树本身就是为了减少磁盘I/O操作而设计的，可以有效地存储和索引这类数据。
动态扩容数组（Dynamic Resizing Array）: 与链表类似，对于每个key，索引不直接存储位置，而是存储一个指向动态数组的指针，这个数组存储所有相关记录的位置。数组可以在必要时动态扩容以适应更多的记录位置。这种方法在更新时可能比链表更高效，因为数组可以提供更好的缓存一致性和随机访问性能。
多层索引（Multi-Level Index）: 对于极端的情况，可能会使用多层索引的设计，即首层索引将key映射到第二层索引的位置，第二层索引再指向实际的记录位置列表。这种方法可以进一步减少存储空间的使用，尤其是当某个key对应的记录非常多时。
总的来说，选择哪种方法取决于具体的应用场景，包括数据的更新频率、查询频率以及性能和空间效率的平衡。在实际的数据库设计中，可能会根据需要混合使用这些技术以达到最优的性能。
【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 没问出来
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FROM 221.220.171.*
这些方法我都考虑过。但是都不是很合适，如果b+树可以解决这个问题，那是最好最方便的。但是找了一圈，没找到b+树如何重复键值的资料。
我有一个这样的要求：写入的时候完全在内存操作，比如一块1M的内存。操作完了。一起把内存写入磁盘。写入过程中不操作磁盘。
这种情况下，用链表会有个问题。当第一块1M的内存被写入磁盘之后。又来一个node，这时候就无法链接到前面上了。更极端的情况。这时候新来这个node可能需要链接到前前一块中。但是前面的内存块都已经写入磁盘了。
【 在 z16166 的大作中提到: 】
: chatgpt：
: 在数据库中处理一个key对应多个记录的情况，确实是一个常见的问题。这种情况通常通过创建“倒排索引”（Inverted Index）来解决。倒排索引特别适合这类场景，它不是直接将key映射到记录的位置，而是将key映射到一个中间结构，这个中间结构再指向具体的记录位置。
: 具体实现时，通常有几种策略：
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FROM 125.33.237.*