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。因为只要从根节点开始,一直到数据页。B-TREE这一条路上,无论是索引页还是数据页,有任何页不在...
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...
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...
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...
B-tree 是一个多叉平衡树,为了保持树的平衡,在一个叶子节点满了之后,需要将叶子节点分裂。分裂子结点可能会影响多个父子节点。 该算法确保树保持平衡:具有n个键的 B-tree 总是具有O(log n)的深度。大多数数据库可以适合 3-4 层的 B-tree,因此不需要遍历非常深的页面层次即可找到所需的页(...
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。
只有叶子节点才记录数据,非叶子节点只记录索引(B+树特性) 暂时的小结 对比一下三种存储模式。需要注意的是,到这里为止,我们比较的都是key/value型的数据(关系型数据库,也可以把主键视为key,其他视为value),所在的计算机架构都严格区分了内存和磁盘的功能与性能。如果抛开以上两个定语,则目前为止的比较也就不再准确...
本节由一个 shell 脚本出发,到一个相当简单但可用的存储引擎 Bitcask,然后引出 LSM-tree,他们都属于日志流范畴。之后转向存储引擎另一流派——B 族树,之后对其做了简单对比。最后探讨了存储中离不开的结构——索引。 首先来看,世界上“最简单”的数据库,由两个 Bash 函数构成: ...
1996年,一篇名为 Thelog-structured merge-tree(LSM-tree)的论文创造性地提出了日志结构合并树( Log-Structured Merge-Tree)的概念,该方法既吸收了日志结构方法的优点,又通过将数据文件预排序克服了日志结构方法随机读性能较差的问题。尽管当时 LSM-tree新颖且优势鲜明,但它真正声名鹊起却是在 10年之后的 2006年,...
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。这种分配方法更加贴合底层的磁盘。