Técnicas modernas de árboles B

Opiniones de los lectores

El libro se centra en la teoría de alto nivel sobre los árboles B en lugar de proporcionar algoritmos detallados o pseudocódigo para su implementación. Está bien estructurado y es conciso, pero puede decepcionar a quienes busquen ejemplos prácticos de codificación. Es especialmente valioso para investigadores e implementadores de sistemas reales que pueden extraer ideas prácticas de las discusiones teóricas.

⬤ Bien estructurado y conciso
⬤ valioso para investigadores e implementadores experimentados
⬤ ofrece muchas ideas prácticas que no suelen encontrarse en los libros de texto
⬤ las discusiones de alto nivel son beneficiosas para comprender implementaciones complejas.

⬤ Carece de pseudocódigo detallado y algoritmos prácticos
⬤ puede no ser adecuado para principiantes que buscan un conocimiento práctico de la implementación de B-Trees
⬤ se lee más como teoría que como aplicación práctica.

(basado en 2 opiniones de lectores)

Título original:

Modern B-Tree Techniques

Contenido del libro:

Inventados hace unos 40 años y denominados omnipresentes menos de 10 años después, los índices de árbol B se han utilizado en una amplia variedad de sistemas informáticos, desde dispositivos portátiles hasta mainframes y granjas de servidores.

A lo largo de los años, se han añadido muchas técnicas al diseño básico para mejorar la eficiencia o añadir funcionalidad. Algunos ejemplos son la separación de actualizaciones de estructura o contenido, operaciones de utilidad como la creación de índices transaccionales sin registro y el procesamiento robusto de consultas, como la degradación gradual durante la navegación de índice a índice.

Modern B-Tree Techniques repasa los fundamentos de los árboles B y de los índices de árboles B en bases de datos, las técnicas transaccionales y las técnicas de procesamiento de consultas relacionadas con los árboles B, las utilidades de los árboles B esenciales para las operaciones de bases de datos y muchas optimizaciones y mejoras. Su objetivo es servir tanto de tutorial como de referencia, permitiendo a los investigadores comparar las innovaciones en materia de índices con las técnicas avanzadas de árboles B y a los profesionales seleccionar las características, funciones y compensaciones más apropiadas para sus retos de gestión de datos.