আমি মনে করি আপনি আপনার প্রশ্নে কিছু জিনিস গণ্ডগোল করেছেন। Lucene (আমি Lucene, নেট সম্পর্কে কিছুই জানি না, তবে আমি মনে করি এটি একই) আমি একটি লাইব্রেরি যা বিশদ বিশ্লেষণ করতে, টোকেনগুলিতে বিভক্ত করার জন্য এবং নথিগুলি সংরক্ষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয় যাতে সেগুলি পরে জিজ্ঞাসা করতে এবং পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হয়। লুসিনের একটি বেশ পুরানো তবে কার্যকর মডেল রয়েছে, এটি নথিগুলি সন্ধান এবং পুনরুদ্ধার করতে উল্টানো গাছ ব্যবহার করে। আরও বিশদ ছাড়াই, সমস্ত দস্তাবেজগুলি টোকেনে (শর্তাদি) বিভক্ত হয় এবং প্রতিটি শর্তের জন্য একটি ডেটা কাঠামো বজায় থাকে, যা প্রদত্ত শব্দটি সহ সমস্ত নথি সংরক্ষণ করে। যেহেতু ডেটা স্ট্রাকচারটি বিটি্রি, একটি হ্যাশ টেবিল ব্যবহার করা যেতে পারে এবং সর্বশেষতম সংশোধনীতে আপনি এমনকি নিজের ডেটা স্ট্রাকচার প্লাগ করতে পারেন।
একটি বিটি্রি ( আরও তথ্যের জন্য উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা দেখুন), এক ধরণের গাছের ডেটা কাঠামো, যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য উপযুক্ত এবং এটি প্রায়শই ডিস্কে গাছের মতো অর্ডারযুক্ত কাঠামো সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। স্মৃতিশক্তির জন্য অন্যান্য গাছগুলি আরও ভাল কার্য সম্পাদন করে।
মারমুর হ্যাশ ( আরও তথ্যের জন্য উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা দেখুন), হ্যাশ টেবিলে ব্যবহৃত হ্যাশ ফাংশনগুলির একটি পরিবার। হ্যাশ টেবিলের প্রয়োগ গুরুত্বপূর্ণ নয়, এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড শিকলযুক্ত বাস্তবায়ন বা আরও উন্নত ওপেন হ্যাশ অ্যাড্রেসিং স্কিম হতে পারে। ধারণাটি হ'ল যে হ্যাশ টেবিলগুলি কোনও চাবিগুলির একটি নিরবচ্ছিন্ন সেট থেকে দ্রুত কীটি পেতে দেয় এবং এই জাতীয় কাজের জন্য উত্তর দিতে পারে: কীগুলির এই সেটটির মূল অংশটি? কোনটি এই কীটির সাথে জড়িত?
এখন আপনার মূল সমস্যা ফিরে। আপনার কাছে একটি লাইব্রেরি (লুসিন) এবং ডেটা স্ট্রাকচারগুলিতে, উভয় ডেটা স্ট্রাকচার লুসিনে ব্যবহৃত হয়। এখন আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আপনার প্রশ্নের উত্তর তুলনামূলক নয় বলে এই পদগুলিতে উত্তর দেওয়া সম্ভব নয়।
যাইহোক, আপনার পদক্ষেপ এবং প্রশ্নের পারফরম্যান্স অংশ সম্পর্কিত। প্রথমে আপনাকে জানতে হবে আপনার কোন ধরণের অপারেশন বাস্তবায়ন করতে হবে।
আপনার কী কী কেবলই মূল্যের মূল্য পেতে হবে, বা আপনার কোনও পরিসরের সমস্ত উপাদান খুঁজে পাওয়া দরকার? অন্য কথায় আপনার কি অর্ডার দরকার নাকি? আপনি যদি করেন তবে গাছের চেয়েও সাহায্য করতে পারে। আপনি যদি না করেন তবে হ্যাশ টেবিলের চেয়ে দ্রুত যা পরিবর্তে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আপনার কাছে এমন অনেক তথ্য রয়েছে যা মেমরিটির সাথে খাপ খায় না? যদি হ্যাঁ একটি ডিস্ক-ভিত্তিক সমাধান সাহায্য করবে (বিটি ট্রি এর মতো)। যদি আপনার ডেটা মেমরির সাথে মাপসই হয় তবে দ্রুততম ইন-মেমরি সলিউশন ব্যবহার না করে এবং কেবলমাত্র স্টোরেজ হিসাবে ডিস্ক ব্যবহার করুন (ভিন্ন কাঠামোর সাথে অনেক সহজ)।