与LSM-Tree这几年才逐渐为人所知不同,B-tree存储结构担得起经久不衰这四个字。 B-tree本身是一种树形的数据结构,更具体点说是一颗平衡查找树,它也是通过存储顺序的key存储数据(这一点和SStable有相似之处)。不同于前面的LSM-tree的文件段,B-tree将数据库分解成固定大小的块或页,通常一个页大小是4kb。这种...
LSM-Tree 有着更小的写放大效应,B-Tree 有着更小的读放大效应。 LSM-Tree 能够承载更高的写入吞吐量,B-Tree 在随机读的情况下能够提供更稳定的性能保障。 LSM-Tree 本身就是一种对读写的 trade-off,用更大的读放大效应换取更小的写放大效应。 更进一步的,LSM-Tree 可以通过调整合并策略Merge Policy在读写...
2 LSM TREE 则设计是没有这样固化的概念 1 B+TREE 可以在PAGE 页内部进行修改更新,删除。 2 LSM-TREE 的操作可以理解为 insert new , append one 1 B+TREE 对数据读取的支持是高效的,尤其对于顺序读的操作,维护B+TREE的操作会不断的分裂和合并,随机的读写的操作的性能随着数据的增加,会降低 2 LSM-TREE ...
2 LSM TREE 则设计是没有这样固化的概念 1 B+TREE 可以在PAGE 页内部进行修改更新,删除。 2 LSM-TREE 的操作可以理解为 insert new , append one 1 B+TREE 对数据读取的支持是高效的,尤其对于顺序读的操作,维护B+TREE的操作会不断的分裂和合并,随机的读写的操作的性能随着数据的增加,会降低 2 LSM-TREE ...
B-Trees 和 LSM-Trees 对比 存储引擎B-TreeLSM-Tree备注 优势 读取更快 写入更快 写放大 1. 数据和 WAL 2. 更改数据时多次覆盖整个 Page 1. 数据和 WAL 2. Compaction SSD 不能过多擦除。因此 SSD 内部的固件中也多用日志结构来减少随机小写。 写吞吐 相对较低: 1. 大量随机写。 相对较高: 1. ...
介绍 目前市面上大部分存储引擎是基于rocksdb支持LSM树,现在介绍的是wiredtiger存储引擎支持两种数据结构b-tree和lsm,支持行存储和列存储,全面支持ACID事务模式,通过配置参数灵活定制自己需要的存储类型.采用的设计思路和数据库设计思路非常相似。在常规应用中写比例重
有观点说B-TREE至少要写两次,一次是写WAL日志,一次是写B-TREE本身,以此推出B-TREE写入比LSM-TREE更加慢。这个说法我觉得有些歧义的。因为LSM-TREE其实也是写两次,也是一次写WAL,一次写树。如果非要说,LSM-TREE能少一次,除非是某种LSM-TREE数据库在WAL写完即认为写入成功返回,不需要等MemTable维护好,而这就意味...
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。
LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎和B树存储引擎一样,同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。当然凡事有利有弊,LSM树和B+树相比,LSM树牺牲了部分读性能,用来大幅提高写性能。 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...
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。