正如上面所描述的,当我接触了LSM-TREE的存储结构之后,我有一个特别深刻而直观的印象,这个“数据库的存储结构是为数据写入服务的”。它和B树有根源性的不同,B树的存储结构,处处损耗写入的性能来提高查询性能。而LSM-TREE在提高写入性能,并且可能在某些时候损耗了读取的性能。 容我大胆的在这里丢一个问题和一个猜想...
B+Tree 是对 B-Tree 的进一步改进:将 Key 与 Value 进行分离,非叶节点只保存 Key,所有 Value 下沉到叶子节点。 每个中间节点可以容纳更多的 Key,进一步提高了中间节点的密度,在相同的数据量下,树的高度要比 B-Tree 更低。 LSM-Tree LSM-Tree 的全称是Log-Structured Merge Tree,相较于一种索引结构,其本质...
下面指到磁盘上的三根线,好像也没有三根线也就只有一根,剩下这一根,感觉还和B-TREE有那么一点点的像,搞不好在这一个SSTABLE里面,拿得还比B-TREE快。 好啦,这个例子其实有点过,我并不是要证明LSM-TREE的读取性能要比B-TREE好,这是不可能的。我只是想再提醒前面那个观点,它优势的地方你的系统不一定优势,...
B+ Tree:老生常谈的话题,具体的结构和实现可以参考: 程序员景禹:B+树看这一篇就够了(B+树查找、插入、删除全上)MySQL的InnoDB的底层存储索引使用的是B+ Tree,具体可以参考: Mulily:存储引擎(二):B+树类存…
本文主要介绍数据库的核心数据结构索引的实现方式:B+tree 和 LSM-tree。索引是基于原始数据派生而来的额外数据结构。很多数据库允许单独添加和删除索引,而不影响数据库的内容,它只会影响查询性能。维护额外的数据结构势必会引入开销,特别是在新数据写入时,因此,了解当
正如上面所描述的,当我接触了LSM-TREE的存储结构之后,我有一个特别深刻而直观的印象,这个“数据库的存储结构是为数据写入服务的”。它和B树有根源性的不同,B树的存储结构,处处损耗写入的性能来提高查询性能。而LSM-TREE在提高写入性能,并且可能在某些时候损耗了读取的性能。
分布式数据库存储透析:B-TREE和LSM-TREE的性能差别一、引子最近一两年里,每次做分布式数据库的内容分享活动时,总是会提及现在数据库的两个重要的存储结构,B-TREE和LSM-TREE。因为,我觉得作为数据库的存储根基,无论是要选型,或者是用好一个数据库,清楚这两的差别和各
第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
LSM-Tree日志存储结构 VS Btree存储引擎,两大阵营的优劣对比。 OLTP到OLAP的对比,行存储到列式存储结构演进,以及数据仓库出现和数据分析的演进。 数据库底层设计考量 底层存储形式:记录存储的基本设计格式,虽然格式会有不同的设计,但是最终都是以文件的形式存储。
通过比较B+tree和LSM-tree的各种放大,我们可以得出结论,LSM-tree的写性能比B+tree好,而读性能不如B+tree。TiKV 使用 LSM-tree 而不是 B-tree 作为其底层存储引擎的主要目的是因为使用缓存技术来提升读性能比提升写性能容易得多。 这篇文章可以阅读一下: https://tikv.org/deep-dive/key-value-engine/b-tree...