有一个应用，需要经常做类似这样的查询 select * from SomeTable where key in (KeySet) ，其中 KeySet 可能很大，比如包含几百甚至几千个元素。理想中的情况，数据库应该先在 BTree 中查找到 KeySet 中的 Key 所在的物理页面地址，然后再对这物理地址排序，最后按顺序读入这些页面内容并填充结果。如果这样做，那么在最坏情况下，KeySet 中元素的逻辑排序完全不等于其物理顺序，并且，每个Key所在的页面还不在相同的磁盘柱面上，这样，查询集合中所有 key 所花的磁盘时间就等于 Key 的数目乘以磁盘的“平均潜伏时间”(Average Latency)再加上“柱面切换时间”(Cylinder Switch Time) 和 传输时间（Transfer Time）：

 T = KeySet.size * (al + cst + tt)

其中 al = Average Latency, cst = Cylinder Switch Time，实际上我这里说的 cst 比Cylinder Switch Time要大一些，因为柱面不一定相邻，中间可能像个几十个甚至上百的柱面，但这个时间跟cst应该比较接近。

这里假定内部处理所花的时间基本上可以忽略，在一般情况下也的确如此。一般情况下一个物理页面很小，如8K到16K。

对于高速的每分钟15000转的服务器硬盘，Average Seek Time 是8ms，连续传输速度是 200M，al=2ms，cst=1ms，使用16K的页面尺寸，则 tt = 0.025ms，因此可以先忽略tt。

如果KeySet中有4000个元素，并且BTree的所有内部节点（索引结点）都已经缓存，那么一次这样的查询需要 4000*(2ms + 1ms) = 12 秒！

而如果每查找一个key都启动一次在整个 BTree 上的查找，也假定BTree的所有内部节点（索引结点）都已经缓存，那么这个时间就是：4000*(al+ast) = 4000 * 10ms = 40秒

虽然经过优化，这个优化版的时间仍然很长，但是，这是查询4000个Key的最坏情况，很可能这些Key有一些局部性，比如他们只位于200个不同的柱面上（平均每个柱面20个key），这是非常可能的。这样，这个时间就缩短到了0.6秒，如果我们把数据库进行集群，比如10个服务器结点，那么这个数据可以缩短到0.06秒，这个时间就基本上可以接受了。对于传统方法，在这种情况下是0.2秒。

我在一个项目中碰到这样的瓶颈（数据量大约2T，使用磁盘阵列），找不到支持这种优化的系统。使用BDB(BerkeleyDB)，最多也只能减少数据拷贝和网络传输的时间，这样的一个查询经常需要40秒以上的时间。让我难以忍受，因为事先根据我的分析和计算，Key是有一定局部性的，这个时间应该在2秒以内，再不行也应该在5秒内。最后我自己写了一个只读的BTree索引系统（完整的BTree处理太复杂），使用了这种优化，查询时间一下子缩短到了1秒以内，最后使用了10个分开的阵列，时间缩短到了0.1秒，基本可以满足需求。这个效果比我预先估计的要快很多，因为基于BerkeleyDB的效果，我猜想可能也就比BerkeleyDB快4倍的时间。

不过这个结果也证实了我之前的猜想：数据有一定的局部性，虽然KeySet中有4000个Key，但是这些Key中有很多是相邻的。并且，BerkeleyDB的实现可能也没有我想象的好，也有可能是其它原因，比如可能每次查询的间隔时间较大，使得即使数据相邻，也需要重新调度磁头等等。

如果随着技术的发展，磁盘最终被其它介质（如Flash）代替，这种方法是不是就没了用武之地？