Один из сотрудников Google в 20% свободного времени разработал и выложил под свободной лицензией библиотеку cpp-btree (С++ B-Tree), которая содержит контейнеры, работающие как map, set, multimap и multiset из стандартной библиотеки шаблонов (STL). Разница в том, что контейнеры в STL реализованы на красно-чёрных деревьях, а аналогичные контейнеры cpp-btree — на B-деревьях. При этом в определённых ситуациях достигается существенный выигрыш в использовании памяти (на элементах маленького размера) и в производительности (на больших размерах контейнера).
B-деревья известны как инструмент для работы с дисковой памятью: базами данных и файловой системой. Но те же свойства, которые дают выигрыш там, позволяют эффективнее использовать и оперативную память. Каждый узел красно-чёрного дерева содержит один элемент, требует три указателя плюс по биту информации на элемент для сбалансированности. Для сравнения, контейнеры на B-деревьях хранят несколько элементов на узел, поэтому уменьшают оверхед указателей и экономят значительное количество памяти.
По тестам, структуры данных на B-деревьях занимают на 50-80% меньше места, по сравнению с красно-чёрными деревьями. В таблице показано среднее количество байт на элемент в контейнерах set/map разного типа. К примеру, стандартный контейнер set<int32_t> создаёт оверхед 16 байт на каждый из множества маленьких элементов, в то время как альтернативный контейнер btree_set<int32_t> создаёт оверхед всего по 1 байту на элемент.
| Тип | Вставка | B-Tree (32-bit) | Red-Black (32-bit) | B-Tree (64-bit) | Red-Black (64-bit) |
| set<int32_t> | sorted | 4.19 | 20.00 | 4.40 | 40.00 |
| random | 4.90 | 20.00 | 5.15 | 40.00 | |
| set<int64_t> | sorted | 8.39 | 24.00 | 8.80 | 40.00 |
| random | 9.96 | 24.00 | 10.47 | 40.00 | |
| set<string> | sorted | 24.57 | 40.00 | 33.60 | 64.00 |
| random | 29.49 | 40.00 | 40.74 | 64.00 | |
| map<int32_t, void*> | sorted | 8.39 | 24.00 | 8.80 | 48.00 |
| random | 9.96 | 24.00 | 10.47 | 48.00 | |
| map<int64_t, void*> | sorted | 12.60 | 28.00 | 13.20 | 48.00 |
| random | 15.16 | 28.00 | 15.92 | 48.00 | |
| map<string, void*> | sorted | 28.67 | 44.00 | 38.16 | 72.00 |
| random | 34.49 | 44.00 | 46.53 | 72.00 |
На некоторых больших контейнерах есть ещё и выигрыш в скорости доступа за счёт более эффективного использования кэша. На графике показано среднее время выполнения вставки, в зависимости от размеров контейнера.
Специально для «российских друзей» автор библиотеки пояснил, что не подписывал ось Y, потому что конкретное время выполнения операции зависит от используемого оборудования. В данном случае на 10 млн элементов операция занимает 1,6 микросекунды на красно-чёрных деревьях, против 400 наносекунд на B-деревьях. Компьютер Intel Xeon CPU E5-1650 @ 3.20GHz with L1=32K, L2=256K, L3=12M.
Разработчик предупреждает об отличии cpp-btree от стандартных контейнеров: поскольку любые операции вставки и удаления узлов в B-дерево аннулируют существующие итераторы, так что в случае необходимости нужно использовать безопасные версии.
via Google Open Source Blog
