接上文了解数据库中常用存储引擎数据结构（2）-CSDN博客
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CoW BTree
补充：写入时复制（Copy-on-write，简称COW）是一种计算机程序设计领域的优化策略；
Lazy BTree（惰性BTree）
Lazy-Adaptive Tree（惰性自适应BTree）
Bw Tree
怎样确保并发情况下这步操作的安全性也就是有两个操作同时要生成delta record怎么办?
并发情况下，生成 Delta Record
树结构修改
页分裂操作
页合并操作
CoW BTree
CoW BTree 也称写时复制 BTree，CoW BTree 采用 Copy-on-Write 技术来保证并发操作时的数据完整性，从而避免使用 Latch。
补充：写入时复制（Copy-on-write，简称COW）是一种计算机程序设计领域的优化策略；
其核心思想是：如果有多个调用者（callers）同时请求相同资源（如内存或磁盘上的数据存储），他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用副本（private copy）给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变，这过程对其他的调用者都是透明的（transparently）；
此作法主要的优点是如果调用者没有修改该资源，就不会有副本（private copy）被建立，因此多个调用者只是读取操作时可以共享同一份资源；
当某个页要被修改时，就先复制整个页的内容，然后在复制出来的页上进行修改。
当然，复制产生的新页要替换旧页，此时父节点指向这个页的指针就要变化了；CoW BTree 的做法也非常的粗暴：直接将父节点也复制并修改一份！
接下来再复制并修改父节点的父节点，直到根节点！
CoW BTree 的修改逻辑如上图所示：对于叶子节点的修改会产生一个全新的根节点（即：一个全新的树）！
CoW BTree 在很大程度上具有 Out-of-place update 的特性，因为已经写入的页是不变的，所以 CoW BTree 可以像 LSM Tree 那样，完全不依赖 Latch 实现并发控制！
但是，为了达成这一点，CoW BTree 付出的代价也是非常巨大的：为了修改一个小小的数据，就要重新复制多个页，带来巨大的写放大！
也正是因为上面的问题，因此 CoW BTree 也一直没能成为主流。但是 CoW BTree 的思路却很重要！后续的许多变种都对其进行了借鉴和改良。
Lazy BTree（惰性BTree）
惰性 BTree 相比于上面提到的 CoW BTree 更进一步，为每个页都设置了一个更新缓冲区。
这样，更新的内容就放在了更新缓冲区中。读取时，将原始页中的内容和更新缓冲区进行合并，来返回正确的数据。
可以发现，惰性 BTree 和 LSM Tree 极为相似，甚至可以说，惰性 BTree 中的每一个页就像一个小型的 LSM Tree！
而更新缓冲区就像 MemTable，当更新缓冲区达到一定程度，就压缩到页中，类似于一个小的 Compaction 的过程！
惰性 BTree 同样避免了 Latch 机制，同时没有 CoW BTree 那么大的写放大代价，因此具有良好的性能。
MongoDB 的默认存储引擎 WiredTiger就是使用的这种存储结构！
Lazy-Adaptive Tree（惰性自适应BTree）
惰性 BTree 还有一个分支：Lazy-Adaptive Tree（LA Tree），整体思路和 Lazy BTree 一致，只是将更新缓冲区中的对象变为子树，用来进一步减少写放大。
如下图所示：
Bw Tree
随着新硬件（如SSD存储）技术的发展，其硬件实现原来越有利于 LSM Tree。
因此，BTree 方面自然也会对新硬件做出适应性的改造，如CoW BTree 和 Lazy BTree，都在相当程度上具有和 LSM Tree 类似的特性了。
本小节所介绍的 BwTree 是在这一方向上更进一步的一种 BTree 变种，甚至在很大程度上比 LSM Tree 都更近了一步！
BwTree 整体分为三层，从上而下分别是：
- BwTree 索引层
- 对于最上层的 BwTree 索引层，可以理解为一个逻辑上的类 BTree 结构，对外提供操作这个索引结构的 API，但其实现是完全无 Latch 的。
- 缓冲层
- 对于缓冲层，他将索引层和存储层连接起来，通过一个映射表 Mapping Table，记录逻辑页号到物理指针的映射，来实现了无锁追加的特性。
- 存储层
- 最底层的 Flash Layer 使用了 Log Structure Store 来与固态硬盘交互，管理物理数据结构。
Log Structure Store：利用 Append，即日志追加形式来实现的文件系统；其更符合 SSD 特性。原理类似于 LSM Tree。
来看下面的例子。
怎样确保并发情况下这步操作的安全性也就是有两个操作同时要生成delta record怎么办?
和 Lazy BTree 类似，BwTree 对每个节点的修改也是不直接修改页，而是生成一个 Delta Record 的结构，记录本次修改的情况，如果再有修改就再生成一个。因此，许多个 Delta Record 和页一起，组成了一个类似链表的数据结构（Delta 链表）。
在查找时，从新 Delta Record 向旧 Delta Record 至数据页查找，找到符合条件的结果就返回。
但是这里存在两个问题：
- 如何确保并发情况下，生成 Delta Record 的安全性（两个操作要同时生成 Delta Record）？
- 发生数据结构的修改，如：分裂、合并节点如何操作？
并发情况下，生成 Delta Record
对于第一个问题，BwTree 通过刚刚所说的映射表 Mapping Table，记录从逻辑页号到 Delta 链表头的指针。
如果要新增 Delta Record 就要修改 Mapping Table 中的 Value。这样，BwTree 将修改 Delta Record 的操作，转变为了修改 Mapping Table 的操作，再通过 CAS 操作实现对 Mapping Table 的修改，从而将整个过程原子化，以实现不依赖 Latch 的并发控制。
因此，调整 Delta 链表的操作就变得简单了：如果要修改一页中某一行的值，首先生成 Delta Record 结构，为其赋值，并让他指向原 Delta 链表头。随后，在 Mapping Table 中通过 CAS 操作将页号映射至这个 Delta Record。这样，整个修改操作就完成了！
如果 Delta 链表过长，则需要将他们固化到页中，操作也大同小异：首先生成一个新的页，将 Delta 链表加上原有 Page 中的所有结果合并到新的页中。随后在 Mapping Table 中通过 CAS 操作将页号映射到这个新页即可！
生成的新页不需要修改原来其父节点指向它的指针吗？实际上，BwTree 中的指针可以是逻辑指针，父节点记录子节点的逻辑页号，就可以找到子节点了！因此，只要不修改页号，父节点就不用改变。所以虽然我们替换了页，但是由于有映射表的存在，逻辑页号并没有变化，所以父节点也不用变化。
树结构修改
页分裂操作
当新增或删减节点时，BwTree 的做法基本上借鉴了 B-Link Tree 的思路：采用了一个指向右兄弟节点的指针，来使分裂过程分为 child split 和 parent update 两个步骤，每个步骤都是原子操作，从而实现了原子化的 SMO 操作。
页 P 分裂为 P 和 Q 的过程；
- 首先，a步生成页 Q，但这时页 P 仍然是指向原下一个节点 R 的，页 Q 不可达。
- b步对页 P 增加了一个特殊的 Delta Record，它负责对页 P 和页 Q 两部分的数据进行路由。
- c步再按照相似的方法调整父节点。
- 随着页 P 和父节点的压缩操作，会将 Delta Record 链表合并到页中！
页合并操作
页合并操作和上面的分裂思路类似，
- 先通过增加一个 remove delta record 来标记要删除的节点。
- 再通过对其前置节点增加一个 merge delta 标记修改，最后再修改父节点。
从前面的分析可以看到，BwTree 更像是 B-Link Tree 和 LSM Tree 的结合，从而兼具无 Latch 的特性，又在相当程度上拥有 BTree 一族的读优势！
目前，BwTree 在学术界还有不少的探索和关注，但在工业界还未听说有成功的实践。
