我听说 B-Tree 数据库比 Hash 表快，所以我想在我的项目中使用 B-Tree 数据库。python中是否有任何现有框架允许我们使用这种数据结构，或者我必须从头开始编码？
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选择 B-Tree 而不是哈希表的唯一原因，无论是在内存中还是在块存储中（如在数据库中），都是为了支持不相等的查询。b 树允许您以良好的性能执行范围查询。但是，许多键值对存储（例如 berkley db）并没有使其在外部可见，因为它们仍然散列键，但这仍然可以让您快速稳定地迭代整个数据集（即使有添加迭代器仍然有效或删除，或者必须重新平衡树）。
如果你不需要范围查询，也不需要并发迭代，那么你就不需要 b-trees，使用哈希表，在任何规模下都会更快。
编辑：我有机会让上述内容成为现实；为此，该blist包似乎是排序容器库的最完整实现。
于 2010-10-12T02:24:58.867 回答
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你真的应该看看zodb。 http://www.zodb.org/en/latest/
我做了一本关于它的专着，虽然它是西班牙语http://sourceforge.net/projects/banta/files/Labs/zodb/Monografia%20-%20ZODB.pdf/download
英文信息到处都是。
于 2014-08-01T14:56:49.153 回答
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于 2010-10-11T20:18:53.943 回答
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这里有一个很好的 btree 纯 python 实现。如果需要，您可以对其进行调整。
于 2011-09-10T13:11:55.480 回答
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SQLite3 在内部使用 B+ 树，但听起来您可能想要一个键值存储。试试 Berkeley DB。如果您不需要事务，请尝试 HDF5。如果你想要一个分布式键值存储，还有http://scalien.com/keyspace/，但这是一个服务器-客户端类型的系统，可以打开各种 NoSQL 键值存储。
所有这些系统的插入和检索都将是 O(log(n))，因此它们可能会比您当前使用的哈希表慢。
京都内阁提供了一个哈希树，所以这可能是您正在查看的更多内容，因为它应该是 O(1) 用于插入和检索，但是如果您需要，您不能进行按顺序遍历（尽管因为您'当前正在使用哈希树，这应该不是问题）。
http://fallabs.com/kyotocabinet/
如果您正在寻找性能，您将需要在编译语言中实现速度关键项目，然后在 Python 中使用包装器 API。
于 2010-10-12T01:26:41.817 回答
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您可能想看看mxBeeBase，它是 eGenix mx Base Distribution 的一部分。它包括一个快速的磁盘 B+Tree 实现，并提供允许在 Python 中构建磁盘字典或数据库的存储类。
于 2011-05-26T22:52:01.067 回答