lsm-tree

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LSM-Tree数据结构原理LSM-Tree 即 Log Structrued Merge Tree，这是一种分层有序，硬盘友好的数据结构。核心思想是利用磁盘顺序写性能远高于随机写。

lulu的云原生笔记

【博客719】时序数据库基石：LSM Tree的增删查改LSM树将任何的对数据操作都转化为对内存中的Memtable的一次插入。Memtable可以使用任意内存数据结构，如HashTable，B+Tree，SkipList等。对于有事务控制需要的存储系统，需要在将数据写入Memtable之前，先将数据写入持久化存储的WAL(Write Ahead Log)日志。由于WAL日志是顺序Append到持久化存储的，因此无论对磁盘还是SSD都是非常友好的。

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【博客719】时序数据库基石：LSM Tree的Compact策略为什么Compact操作是十分关键的操作，否则SSTable数量会不断膨胀。在Compact策略之前，先介绍三个比较重要的概念，事实上不同的策略就是围绕这三个概念之间做出权衡和取舍。

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【博客720】时序数据库基石：LSM Tree的辅助优化LSM Tree其实本质是一种思想，而具体是否需要WAL，内存表用什么有序数据结构来组织，磁盘上的SSTable用什么结构来存放，是否需要布隆过滤器来加快不存在数据的判断等都需要根据业务场景来做特定优化

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【博客718】时序数据库基石：LSM Tree(log-structured merge-tree)LSM被设计来提供比传统的B+树更好的写操作吞吐量，通过消去随机的本地更新操作来达到这个目标，使得写入都是顺序写，而不是随机写。那么为什么这是一个好的方法呢？这个问题的本质还是磁盘随机操作慢，顺序读写快的老问题。这二种操作存在巨大的差距，无论是磁盘还是SSD。

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【LSM tree 】Log-structured merge-tree 一种分层、有序、面向磁盘的数据结构LSM Tree 全称是Log-structured merge-tree, 是一种分层，有序，面向磁盘的数据结构。其核心原理是磁盘批量顺序写比随机写性能高很多，可以通过围绕这一原理进行设计和优化，让写性能达到最优。相较于传统的B+树，它减少了磁盘随机读取的需求，从而在一定程度上改善了数据库的写能力，当然在一定程度上牺牲了数据库的读能力。LSM tree也是当今流行的各种NoSQL或NewSQL数据库最基础的底层数据结构，广泛使用在包括Hbase，Cassandra，Leveldb, RocksDB, T

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SSTables和LSM-TreeSSTables 可以类比Kafka：将数据按键排序写入磁盘，并分为多个段，组织段的稀疏索引，并定期合并段文件（kafka因为不存在重复数据，所以不需要合并）

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b树/b+树、时间轮、跳表、LSM-Treeb树、b+树：关系型数据库核心存储结构1、为什么磁盘数据存储结构用B+树、而不用红黑树磁盘每次读取不是读一个节点、是返回一页数据。