kμ-Tree：一种空间有效的嵌入式闪存数据库索引
摘要
μ-Tree是直接建立在闪存之上的索引,它克服了传统B＋树应用于闪存时引起的＂游走树＂现象,避免更新一页累及多页的现象.但μ-Tree也存在缺点：占用空间比传统B＋树多.为克服μ-Tree存在的缺点,本文提出一套机制改进μ-Tree：k分法模型.在此模型中,我们分析了在给定扇出度F时,k值与总记录数n的关系,以及给定记录数n时,不同大小的索引记录项对k的影响;给出了确定k值的基本方法.实验结果表明,k比例划分可以有效地节省索引所占空间,空间节省最大达50%左右,平均可达39%.所提方法在空间资源受限的环境下具有良好的空间特性.
引用本文（GB/T 7714）
黄志峰, 杨良怀, 龚卫华, 等. kμ-Tree：一种空间有效的嵌入式闪存数据库索引[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2010.
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