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...
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...
当数据读取的频率远远超过了数据大小时,从而影响到了读性能,我们称之为读放大,为了减轻读放大,LSM-Tree采用布隆过滤器来避免读取不包括查询键值的SSTable文件 空间放大 磁盘空间使用过多,磁盘使用大于数据实际大小时称之为空间放大。因为空间有限,SA 计算为磁盘上数据库文件的大小与实际数据大小的比率。当使用的磁盘空间...
分布数据库:LSM-Tree 被广泛用于分布式数据库系统,如Hbase、Apache Cassandra、LevelDB/RocksDB 等等。这些 NoSQL 都是使用 LSM-Tree来处理大规模的分布式数据存储和查询,以提供高吞吐量和低延迟的数据访问。 日志存储:由于LSM-Tree对写入操作具有高效的支持,它在日志存储场景中表现出色。例如,用于处理日志数据的系统...
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...
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。
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...
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...
LSM-tree 被用在各种键值数据库中,如 LevelDB,RocksDB,还有分布式行式存储数据库 Cassandra 也用了 LSM-tree 的存储架构。 LevelDB 其实光看上边这个模型还有点问题,比如将 C0 跟 C1 合并之后,新的写入怎么办?另外,每次都要将 C0 跟 C1 合并,这个后台整理也很麻烦啊。这里以 LevelDB 为例,看一下实际系统...