**Question** --- - B+ tree - Hash function **Answer** --- - **B+ Tree : Bulk Loading** - random vs sort 된 데이터 insert 성능 차이 있음 → query optimizer가 최적화 작업을 해놔서 성능 차이를 알 수 없음 - Sort 된 데이터는 cach hit ratio 올라감 - random 된 데이터는 캐시를 사용할 수 없음  - 인덱스를 많이 잡는게 좋은 게 아님  - **Hash Function** 1. Linear Probe hashing `(key, value)` : Tombstone → Movement 빈 칸 생기면 찾을 수가 없음 문제 : 충돌이 많이 일어남, 같은 키값 다른 value 2. Robin Hood Hashing : 부의 재분배 - 충돌 횟수를 공평하게 분리한다, 충돌 횟수를 줄임  3. Cuckoo Hashing (현업 cache indexing)  - **Ghost marking** - Structed Modification OverHead : 메모리 주소가 바꿔서 비용이 많이 들음, 개발자 실수, 데이터가 날아갈 수 도 있음 ⇒ 실제로 삭제하지 않음  - 단점: 메모리적으로 공간을 낭비 할 수 있음 **Explain about unknown concept** ---
Question
Answer
B+ Tree : Bulk Loading
random vs sort 된 데이터 insert 성능 차이 있음
→ query optimizer가 최적화 작업을 해놔서 성능 차이를 알 수 없음
Sort 된 데이터는 cach hit ratio 올라감
random 된 데이터는 캐시를 사용할 수 없음
인덱스를 많이 잡는게 좋은 게 아님
Hash Function
Linear Probe hashing
(key, value): Tombstone → Movement 빈 칸 생기면 찾을 수가 없음문제 : 충돌이 많이 일어남, 같은 키값 다른 value
Robin Hood Hashing : 부의 재분배
충돌 횟수를 공평하게 분리한다, 충돌 횟수를 줄임
Cuckoo Hashing (현업 cache indexing)
Ghost marking
Structed Modification OverHead : 메모리 주소가 바꿔서 비용이 많이 들음, 개발자 실수, 데이터가 날아갈 수 도 있음 ⇒ 실제로 삭제하지 않음
단점: 메모리적으로 공간을 낭비 할 수 있음
Explain about unknown concept