第二个概念是Merge-Dump 模型的LSM Tree, 就我目前理解而言,这个概念表述的是一种特殊的LSM tree实现,对应在LSM Tree论文里应该是 Multi-Component LSM Tree 。LSM Tree有个最大的问题就是如果合并速度比较慢,写入速度比较快,那么可能一次合并周期内用户所写入的数据会远远大于内存的大小,这样就不得不需要一个非常...
LSM-Tree (Log Structured Merge Tree),日志结构合并树。它在 1996 年由论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree) 》[1]首次提出,但真正得到广泛应用是在 2006 年Google Bigtable 论文之后,论文中提到 Bigtable 使用的数据结构就是 LSM-Tree。 目前,LSM-Tree 已经被广泛应用于一些流行的的 Key-Value ...
仅仅SSTable数据结构本身仍然无法support高效的range query和random r/w的场景 还需要一整套的机制来完成从memory sort, flush to disk, compaction以及快速读取……这样的一个完成的机制和架构称为,"The Log-Structured Merge-Tree" (LSM Tree) 名字很形象, 首先是基于log的, 不断产生SSTable结构的log文件, 并且是...
存储就是把把信息存储起来,为了在以后的某个时间被使用,他存储的是信息,有意义的符号,同时要能够在以后被解释。按照这样的定义,要使得存储真正的有效,也就是今天我存下的信息表示的意思,同样在以后某个时刻被解释出来不要发生改变,意义不能变,要求的是数据的真实和完整。 存储就是记录,把信息记录下来,把数据保存...
从SSTable到LSM-Tree 背景 SSTable (Sorted String Table) 是排序字符串表的简称,来源于大名鼎鼎的 Google Bigtable 论文[1]。它用于 Bigtable 内部数据文件的存储,它是一个种高效的 key-value 型文件存储格式。 以下引用论文中对 SSTable 的描述:...
LSM-Tree 虽然写入性能很好,但也存在一些问题。 写放大 Write Amplification(WA),写放大是指实际写的数据量大于用户需要的数据量。写放大是由于合并引起的。 写放大是 LevelDB 的硬伤,RocksDB 通过把参数 10 变成动态可调来缓解写放大问题。 写放大会降低 Flash 磁盘(SSD)的寿命。
LevelDB是一个经典的LSM-Tree实现，其结构包括内存的Memtable和ImmutableTable，以及磁盘上的SSTable。写入首先写入WAL日志，然后写入Memtable，达到一定阈值后与磁盘上的SSTable进行合并。Level-0层的特殊性在于其SSTable可能存在重叠，合并规则是基于文件大小和重叠范围进行的。然而，LSM-Tree的优化并非没有代价...
笔者前段时间在学习数据结构时,恰好听说了 LSM Tree,于是试着通过 LSM Tree 的设计思想,自己实现一个简单的 KV 数据库。 代码已开源,代码仓库地址:https://github.com/whuanle/lsm 笔者使用 Go 语言来实现 LSM Tree 数据库,因为 LSM Tree 的实现要求对文件进行读写、锁的处理、数据查找、文件压缩等,所以编码...
您提到的“特定 SQL 查询 LSMTree 不同类型 SSTable 的数量及大小”,是否可以确认该 SQL 是否针对本地数据还是全局数据进行查询? 集群中是否有正在进行的合并(compaction)操作?如果有,请提供相关的时间范围以便我们在日志中定位相关信息。 184 和 118 节点的角色分别是什么(Leader 还是 Follower)?这些角色是否在测试...
SSTable 与 SSTable Tree 简单的使用测试 笔者前段时间在学习数据结构时,恰好听说了 LSM Tree,于是试着通过 LSM Tree 的设计思想,自己实现一个简单的 KV 数据库。 代码已开源,代码仓库地址:https://github.com/whuanle/lsm 笔者使用 Go 语言来实现 LSM Tree 数据库,因为 LSM Tree 的实现要求对文件进行读写、...