现在首先实现内存的数据结构, 其实我一开始想直接用基于红黑树的std::map的, 但发现LevelDB和RocksDB使用的低层数据结构都是跳表, 主要是因为: 1. 跳表天然支持顺序遍历,适合 LSM Tree 的 Compaction 和范围查询 2. 跳表的代码实现和维护成本低 3. 跳表的插入更简单, 而红黑树需要通过左旋或右旋来保证黑色节点...
现在我们跳出来看看基于B+tree和基于LSM-tree两种数据组织结构在实现技术上的对比。首先要回到一个基本点,B+tree是原地更新,而LSM-tree是追加写,这带来的区别就是B+tree的数据视图在内存和外存一个缓存映射关系,而LSM-tree是一个叠加的关系。因而需要面对的技术问题也不同,B+tree需要刷脏,需要有double-write(在P...
基于LSM-tree引擎实现一写多读面临着与B+tree引擎不一样的技术挑战,首先是存储引擎日志不一样,LSM-tree引擎是双日志流,需要解决双日志流的物理复制问题;其次是数据组织方式不一样,LSM-tree引擎采用分层存储,追加写入新数据,需要解决多个计算节点一致性物理快照以及Compation问题。最后,作为数据库引擎,还需要解决一写...
基于LSM-tree引擎实现一写多读面临着与B+tree引擎不一样的技术挑战,首先是存储引擎日志不一样,LSM-tree引擎是双日志流,需要解决双日志流的物理复制问题;其次是数据组织方式不一样,LSM-tree引擎采用分层存储,追加写入新数据,需要解决多个计算节点一致性物理快照以及Compat...
笔者前段时间在学习数据结构时,恰好听说了 LSM Tree,于是试着通过 LSM Tree 的设计思想,自己实现一个简单的 KV数据库。 代码已开源,代码仓库地址:https://github.com/whuanle/lsm 笔者使用 Go 语言来实现 LSM Tree 数据库,因为 LSM Tree 的实现要求对文件进行读写、锁的处理、数据查找、文件压缩等,所以编码过...
实现难度有点高,现在这个实现是KV数据库,算是列式数据库了,大名鼎鼎的HBase,底层数据库引擎就是LSM-Tree的技术思想。 LSM-Tree 是啥子 LSM-Tree 英文全称是 Log Structured Merge Tree (中文:日志结构合并树),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...
基于LSM-tree引擎实现一写多读,不仅计算资源和存储资源解耦,多个节点共享一份数据还能进一步压缩存储成本。 基于LSM-tree引擎实现一写多读面临着与B+tree引擎不一样的技术挑战,首先是存储引擎日志不一样,LSM-tree引擎是双日志流,需要解决双日志流的物理复制问题;其次是数据组织方式不一样,LSM-tree引擎采用分层存储,...
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构,同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构,例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。 LSM tree 之所以有效是基于以下事实:磁盘或内存的连续读写性能远高于随...
在实现LSM Tree(Log-Structured Merge Tree)时,Memtable和Write-Ahead Logging(WAL)是两个关键组件。它们在提供高性能、可靠性和持久性方面起着至关重要的作用。在本篇文章中,我们将深入探讨如何使用Go语言实现这两个组件。首先,我们来了解一下Memtable。Memtable是一个内存中的数据结构,用于存储最近写入的数据。它...