LSM-tree 核心是将写入操作与合并操作分离,通过将数据写入日志文件和内存缓存,然后定期进行合并操作来提高写入和查询的性能。下面就来看一下 LSM-Tree 的工作原理: 写入操作: 写入日志文件(Write-Ahead Log, WAL):当有新的 key-value需要写入时,首先将其追加到顺序写的日志文件中。这个操作称为预写日志(Write-Ahe...
LSM-Tree:原理与介绍 LSM Tree(log-structured merge-tree)是一种文件组织结构的数据结构,目前在不少数据库中都有使用到,如SQLite、LevelDB、HBase在Mongodb中也有一个LSM引擎; 在传统的关系型数据库中使用的是B-/B+ tree作为索引的数据结构,B tree的查询性能很高,为O(log n)复杂度,但其写...
当要修改现有数据时,LSM Tree 并不直接修改旧数据,而是直接将新数据写入新的 SSTable 中。同样的,删除数据时,LSM Tree 也不直接删除旧数据,而是写一个相应数据的删除标记的记录到一个新的 SSTable 中。这样一来,LSM Tree 写数据时对磁盘的操作都是顺序块写入操作,而没有随机写操作。 LSM Tree 这种独特的写入...
LSM-Tree 的底层原理 基本概念: LSM - Tree(Log - Structured Merge - Tree)即日志结构合并树,是一种用于存储和管理数据的数据结构,主要应用在数据库存储系统中,特别是一些需要处理高写入吞吐量的场景,如 NoSQL 数据库。 它的设计理念是将随机写入转化为顺序写入,以提高写入性能。因为在传统的磁盘存储中,顺序写...
LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)是一种高效的数据存储结构,广泛应用于NoSQL数据库中以处理大规模数据集。其设计核心在于利用磁盘顺序写操作远快于随机写操作的特性,通过优化数据写入和读取流程来提升整体性能。以下是LSM-Tree原理的详细解释: 1. 核心思想 LSM-Tree通过维护多个层级的数据结构,将数据的修改(插入...
下边这个图是 LevelDB 的架构,首先,LSM-tree 被分成三种文件,第一种是内存中的两个 memtable,一个是正常的接收写入请求的 memtable,一个是不可修改的immutable memtable。 另外一部分是磁盘上的 SStable (Sorted String Table),有序字符串表,这个有序的字符串就是数据的 key。SStable 一共有七层(L0 到 L6...
LevelDB中的LSM及结构如下所示。 LSM Tree由两块组成:内存表、磁盘上的SSTable文件 2.2.1 内存表 内存表默认由4MB左右的内存块(可以调整), 存放有序的Key-Value。 level db并未明确的定义如何有序的组织数据,例如HBase使用的跳表 内存表分为MemTable和ImmutableTable(不可变表),当有数据写入时,先将数据写入到...
LSM tree 问题场景 传统关系型数据库使用b+ tree或一些变体作为存储结构,能高效进行查找。 但保存在磁盘中时它也有一个明显的缺陷,那就是逻辑上相离很近但物理却可能相隔很远,这就可能造成大量的磁盘随机读写。 随机读写比顺序读写慢很多,为了提升IO性能,我们需要一种能将随机操作变为顺序操作的机制,于是便有了...
HBase原理之LSM Tree ) + Cache的架构方式保证HBase的查询速度。一、LSM-tree原理LSM-tree起源于1996年的一篇论文《TheLog-StructuredMerge-Tree(LSM-Tree)》,现在在NoSQL系统里非常常见,基本已经成为必选方案了,本文介绍一下LSM-tree的主要思想。LSM-tree是专门为 key-value 存储系统设计的,key-value 类型的存储...