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개요B ε-tree(Bε-tree 또는 Be-tree)는 디스크 기반 대규모 데이터베이스 시스템에서 쓰기 성능을 극적으로 향상시키기 위해 설계된 B-트리 기반의 자료구조입니다. 기존 B-트리가 랜덤 쓰기 위주로 설계되어 I/O 병목이 발생하는 데 비해, Be-tree는 각 노드에 **쓰기 버퍼(write buffer)**를 도입하여 **일괄 처리(batch write)**를 가능하게 함으로써 높은 쓰기 처리량을 달성합니다. RocksDB, TokuDB, WiredTiger 등의 NoSQL 및 스토리지 엔진에서 그 원리가 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의노드별 쓰기 버퍼를 활용해 쓰기 작업을 일괄 처리하는 계층적 B-트리 구조“B epsilon tree”로도 표기목적디스크 기반..

개요데이터베이스 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나는 인덱스의 구조입니다. 인덱스는 단순한 검색 도구를 넘어, 데이터를 어떻게 정렬하고 탐색할지를 결정짓는 알고리즘적 기반을 가집니다. 특히 B-Tree, R-Tree, T-Tree는 대표적인 인덱스 구조로 각각의 특징과 적용 분야가 다릅니다. 본 포스트에서는 이 세 가지 인덱스 구조의 개념, 차이점, 장단점, 실무 적용 전략을 중심으로 비교 분석합니다.1. B-Tree 인덱스 항목 설명 정의균형 이진 트리 구조로, 정렬된 키를 기반으로 탐색하는 범용 인덱스특징빠른 탐색(로그 시간), 범위 검색에 적합, 중복 허용 가능활용RDBMS 기본 인덱스 구조 (Oracle, MySQL, PostgreSQL 등)노드는 정렬된 상태로 유지되며, 삽입/삭제 시 자동으로..