面向文档的数据库的数据结构

注解: 本文介绍了一种方法，它允许您在查询非关系DBMS时减少负载，这要归功于对树状数据存储结构使用算法。 数据处理操作的性能因使用的数据结构而异。 对树结构（如B+树）的研究将树组合成日志结构或分形树表明，在使用它们的算法中执行数据操作的速度比在MySQL中更快。 本文将LSM树算法应用于面向文档的数据库. 描述了用数据执行基本操作（创建、读取、编辑和删除）时算法的操作。 所提出的用于处理索引的算法基于B树或B+树。 这些结构的缺点是在向索引添加新值时平衡树的复杂性以及资源强度，因为索引存储在RAM中。 具有日志结构的合并树（Log-Structured Merge-Trees,LSM)是一种数据结构，它提供了较低的索引操作成本和较高的添加和删除数据的速度。 基于LSM树的算法可用于水平缩放。 每个节点按键形成数据的排序序列。 每个服务器的密钥范围存储在主服务器上，这允许您访问存储请求数据的服务器，而无需额外的请求。 因此，实现了跨可用服务器的数据检索和负载平衡的速度的增加。

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