B-Tree 是 一种平衡树(Balanced Tree),所有叶子节点的深度相同。 每个节点存储多个 key,并包含指向子节点的指针(ref)。 数据查询 查询时,从 Level 0(根节点)开始,按照 key 值的大小向下遍历,直到找到目标数据。 B-Tree 通过 索引节点 快速定位数据,不需要扫描整个数据集。 特点 查询快:B-Tree 结构保持平衡,查询
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MemTable维护好,而这就意味...
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...
下面指到磁盘上的三根线,好像也没有三根线也就只有一根,剩下这一根,感觉还和B-TREE有那么一点点的像,搞不好在这一个SSTABLE里面,拿得还比B-TREE快。 好啦,这个例子其实有点过,我并不是要证明LSM-TREE的读取性能要比B-TREE好,这是不可能的。我只是想再提醒前面那个观点,它优势的地方你的系统不一定优势,...
本文主要介绍数据库的核心数据结构索引的实现方式:B+tree 和 LSM-tree。索引是基于原始数据派生而来的额外数据结构。很多数据库允许单独添加和删除索引,而不影响数据库的内容,它只会影响查询性能。维护额外的数据结构势必会引入开销,特别是在新数据写入时,因此,了解当
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
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
现在的数据库的存储引擎有两大阵营,红方是传统数据库采用的 B+TREE,蓝方是新数据库采用的是 LSM-TREE。那么让一休带我们看看这两种数据库的区别吧~ 数据完整性保证的关键——外键约束(上篇) 07:48 神盾局的机密——论数据库安全之 Label Security 07:18 ...
【数据结构与算法】4 种后端开发中重要的层式结构:B+树、时间轮、跳表、LSM-Tree1. B+树:关系型数据库核心存储结构2. 时间轮:海量定时任务检测3. 跳表:实时排行榜实现4. LSM-Tree:密集写以及紧凑存储, 视频播放量 344、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 2、收藏人数 48