本文主要介绍了LSM-Tree的相关内容,简单的说,其牺牲了部分读取的性能,通过批量顺序写来换取了高吞吐的写性能,这种特性在大数据领域得到充分了体现,最直接的例子就各种NoSQL在大数据领域的应用,学习和了解LSM-Tree的结构将有助于我们更加深入的去理解相关NoSQL数据库的实现原理,掌握隐藏在这些框架下面的核心知识。 历史...
用来描述磁盘上存储的数据字节数相较于数据库包含的逻辑字节数之比;所有的写入操作都是顺序写,而不是就地更新,无效数据不会马上被清理掉。 3.3、写放大 用来描述实际写入磁盘的数据大小和程序要求写入的数据大小之比;为了减小读放大和空间放大,RocksDB 采用后台线程合并数据的方式来解决;这些合并过程中会造成对同...
Tiered & Leveled 模式是指对于层级较小的 Level ,数据量比较小,写入的数据较新,被更新的可能性比较大,使用 Size-Tiered 模式减少写放大问题;对于层级较大的 Level , SSTable 的数据量较大,数据比较旧不太容易被更新,使用 Leveled 模式减少空间放大问题。 二、OceanBase 的分层转储 OceanBase 数据库的存储引擎就是...
LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)是数据库领域内较高效的key-value存储结构,被广泛应用于工业界数据库系统,如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB,以及被诸多分布式NewSQL作为底层存储引擎。 本期将由腾讯云数据库高级工程师韩硕来为大家分享基于LSM-Tree存储的数据库性能改进,重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能...
LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)是数据库领域内较高效的key-value存储结构,被广泛应用于工业界数据库系统,如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB,以及被诸多分布式NewSQL作为底层存储引擎。 本期将由腾讯云数据库高级工程师韩硕来为大家分享基于LSM-Tree存储的数据库性能改进,重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能...
LSM Tree是一种用于高写入吞吐量的数据库存储引擎,广泛应用于现代分布式数据库系统。其核心思想是将写入操作缓存在内存中,并定期批量写入磁盘,减少磁盘 I/O 操作,提高写入性能。因其高效的写入性能和适应大规模数据的能力,成为现代数据密集型应用的关键技术之一。
LSM-Tree的设计为一种多层结构、有序数据、针对磁盘存储的一种数据结构,一般在各种Key/Value的数据库中很常用。核心思想就是充分利用磁盘批量顺序写远比随机写高效的特性,同时舍弃部分读效率来换取写效率的大幅提升 一个LSM-Tree是由两个或两个以上的树状组件数据结构组成的,其中一个是驻留在内存中的树,称之为C0...
STEP 2 树数据结构维护 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Mem...
LSM 树,即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)是Google BigTable 和 HBase 的基本存储算法,它是传统关系型数据库的 B+ 数的改进。算法的关注重心是 “如何在频繁的数据改动下保持系统读取速度的稳定性”,算法的核心在于尽量保证数据是顺序存储到磁盘上的,并且会有频繁地对数据进行整理,保证其顺序性。而顺...
第二,目前的存储都落在PolarDB的高性能存储PolarStore上,为了进一步降低成本,X-Engine引擎可以将部分冷数据存储在OSS上,这个对于分层存储是非常友好和自然的。实际上,基于LSM-tree的存储引擎有很强的可塑性,我们目前的工作只是充分发挥了存储优势,未来还可以对内存中数据结构进行进一步探索,比如做内存数据库等都是可以...