我个人觉得比较精准的说法应该是,LSM-TREE中MemTable的追加写入速度,要比B树的维护快得多。首先无论是哪种树,写树本身是个内存操作,两种结构都不需要等树结构落盘数据库才算Commit成功。数据库脏页通常都是异步进程慢慢刷出的。所以单纯的写树动作并不是关键。但是,B-TREE的写树动作,并非一个纯粹内存操作。因为只...
类似LSM-Tree,B-Tree也可以提供高效地Point query和Scan query。 但是两者的设计哲学是完全不同的:LSM-Tree是将数据拆分为几百M大小的Segments,并是顺序写入;B-Tree则是面向磁盘,将数据拆分为固定大小的Block或Page, 一般是4KB大小,和磁盘一个扇区的大小对应,Page是读写的最小单位。 在数据的更新和删除方面,B-...
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...
那这样子来看,是不是感觉把更新动作当作是一个写流程的衍生物,无论是对于B-TREE而言,还是LSM-TREE而言,基本上是没有什么违和感的。 然而,在这一堆反反复复的文字中,你可能已经建立起一个LSM-TREE读取性能被牺牲的概念,并且可能认为读取性能不佳,可能会是阻碍你的系统选取LSM-TREE的重要障碍。因为,哪怕你就是...
这就是B+树的问题:如果有大量的随机写, 每个写都可能需要操作不同的磁盘文件,效率很低,而且造成大量磁盘碎片,影响磁盘利用率 所以不可能同时达到读和写的快速, 最终的方案就是折衷,牺牲部分读速度, 来保证写速度。这个就是LSM-tree和SSTable的原理。
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。
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
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。
类似LSM-Tree,B-Tree也可以提供高效地Point query和Scan query。 但是两者的设计哲学是完全不同的:LSM-Tree是将数据拆分为几百M大小的Segments,并是顺序写入;B-Tree则是面向磁盘,将数据拆分为固定大小的Block或Page, 一般是4KB大小,和磁盘一个扇区的大小对应,Page是读写的最小单位。
数据存储结构 LSM Tree PK B TREE (从底层了解数据库设计),随着使用数据库的深度和理解能力的提升,有一个问题硬件的提升,与数据量的变化是否对数据库底层的架构有冲击。我们公认的BTREEB+TREE是否还能面对现在的硬件的变化。BTREE...