一个LSM-Tree是由两个或两个以上的树状组件数据结构组成的,其中一个是驻留在内存中的树,称之为C0树,一个是驻留在磁盘中的树,称之为C1树,除了C0是驻留在内存之外,C1-Ck的树都是驻留在磁盘中的。 在LSM树中,最开始的数据是写入到内存中,也就是C0层的树结构中,当C0树的大小阈值达到了一定大小之后,C0树中...
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。 LSM-Tree 并不是一种严格的树结构,而是一种内存+磁盘的多层存储结构。HBase、LevelDB、RocksDB这些 NoSQL 存储都使用了 LSM-Tree。 2. LSM的组成部分 2.1 MemTable MemTable 是 LSM-...
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,其核心思想是充分了利用了,磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多,如下图示: 围绕这一原理进行设计和优化,以此让写性能达到最优,正如我们普通的Log的写入方式,这种结构的写入,全部都是以Append的模式追加,不存在删除和修改。当然有...
通过以上的分析,应该知道LSM树的由来了,LSM树的设计思想非常朴素:将对数据的修改增量保持在内存中,达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘,不过读取的时候稍微麻烦,需要合并各个磁盘中历史数据和内存中最近修改操作,可见写快读慢特点很明显,所以LSM-tree显然比较适合那些数据插入操作远多于数据更新删除操作与读操...
LSM-tree 核心是将写入操作与合并操作分离,通过将数据写入日志文件和内存缓存,然后定期进行合并操作来提高写入和查询的性能。下面就来看一下 LSM-Tree 的工作原理: 写入操作: 写入日志文件(Write-Ahead Log, WAL):当有新的 key-value需要写入时,首先将其追加到顺序写的日志文件中。这个操作称为预写日志(Write-Ahe...
2006年, Google发表了它的那篇著名的文章:Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data, 不但催生了 HBase这样的项目的诞生, 而且广泛地引起了大家对 LSM tree这种数据结构重视。 LSM树优化了写性能,它将随机写转变成了顺序写,充分利用了磁盘的顺序写性能大于随机写性能,尤其是在机械磁盘上,这一点...
LSM Tree(Log Structure Merge Tree)是一种数据结构 从字面意思理解,是一种基于日志追加写、有一定结构、并且会merge合并的树(数据结构) 特点是: ①利用磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多来支持随机读写操作 ②更适用于写多读少类型的场景 ③广泛应用在各大 NoSQL 中。比如基于 LSM 树实现底层索引结构...
LSM-Tree 的插入一般是直接写到内存中的 level-0 上,并不关心这个数据是否已经存在于磁盘上的 level(如果这个 key 已经存在于 level-0 ,此时的 insert 替换为 update 语义) 插入的时间复杂度一般来说是比较确定的,为 level-0 的树高 logn ,其中 n 为 level-0 的数据量。
LSM 树,即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)是Google BigTable 和 HBase 的基本存储算法,它是传统关系型数据库的 B+ 数的改进。算法的关注重心是 “如何在频繁的数据改动下保持系统读取速度的稳定性”,算法的核心在于尽量保证数据是顺序存储到磁盘上的,并且会有频繁地对数据进行整理,保证其顺序性。而顺...
LSM-tree 是专门为 key-value 存储系统设计的,key-value 类型的存储系统最主要的就两个个功能,put(k,v):写入一个(k,v),get(k):给定一个 k 查找 v。 LSM-tree 最大的特点就是写入速度快,主要利用了磁盘的顺序写,pk掉了需要随机写入的 B-tree。关于磁盘的顺序和随机写可以参考:《硬盘的各种概念...