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-...
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 是对 B-Tree 的进一步改进:将 Key 与 Value 进行分离,非叶节点只保存 Key,所有 Value 下沉到叶子节点。 每个中间节点可以容纳更多的 Key,进一步提高了中间节点的密度,在相同的数据量下,树的高度要比 B-Tree 更低。 LSM-Tree LSM-Tree 的全称是Log-Structured Merge Tree,相较于一种索引结构,其本质...
1、B+树将数据完全排序,读数据时很快,但当要修改数据时,就需要将新入数据下面的数据重新排位,特别是当写入的数据排在较高的位置时,需要大量的移位操作才能完成写入。 2、SLM牺牲部分的读性能,从而提高写性能:将数据分散到多个有序列表中,每个列表保存一部分数据,这样读取数据时,就需要先查找在哪个有序列表,再从...
本文并不打算从0开始介绍LSM-TREE,那样篇幅也太冗长了。本文默认各位读者具有一点B-TREE和LSM-TREE的基础背景知识。
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
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BTREE B+TREE 是否还能面对现在的硬件的变化。
LSM-Tree的设计思路是,将数据拆分为几百M大小的Segments,并是顺序写入。 B+Tree则是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+Tree可以做到原地更新和删除,这种方式对数据库事务支持更加友好,因为一个key只会出现一个Page页...
B+树存储引擎,不仅支持单条记录的增、删、读、改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库。但随着写入操作增多,为了维护B+树结构,节点分裂,读磁盘的随机读写概率会变大,性能会逐渐减弱。LSM树(Log-Structured MergeTree)存储引擎和B+树存储引擎一样,同样支持增、删、读、改...