LSM树是Log-Structured-Merge Tree的缩写,是一种巧妙的算法设计,可以帮助我们存储海量数据,而无需永远等待写入。它首先将数据存储在内存中,速度快如闪电。但由于我们无法将所有内容都保存在内存中,因此 LSM 树会定期将数据刷新到磁盘。 但这是更酷的地方!它将数据组织成有序结构层,每个结构层都包含越来越多的压缩数据
OceanBase采用的是 LSM-Tree架构(全程:log structured merge tree) 主要是一种专门为写密集型应用设计的数据结构,主要在键值存储和数据系统中。LSM-Tree 的核心思想是将所有的写操作(包括插入、更新、和删除)先记录到内存中(比如:一个有序的数据结构或者跳表、内存表等)。然后再定时周期性的将这些更改批量写入到磁...
一、LSM-Tree 首先来看一下 LSM-Tree(全称是Log-Structured Merge Tree),当下许多较新的数据库都会选择 LSM-Tree 作为存储结构,比如 TiDB 、Cassandra 、OceanBase 等。LSM-Tree 的优势是顺序写,提升了整体写入性能。 LSM-Tree 大致可以分为两部分: Memtable : 常驻内存的 KV 查找树 +无序的 WAL 文件 SSTabl...
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树:Log-Structured-Merge-Tree,中文名称叫日志合并树。 关键字: Log:日志 Structured:有结构的(废话) Merge:合并 Tree:树(勉强吧) 出现背景 传统集中式数据库使用的数据结构B+树,每次写不仅要执行写请求写入的记录,还要对B+树执行必要的元数据更新,涉及到B+树中节点的移动/拆分/合并。每次写入B+树结构时,...
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,所以编码过...
LSM-Tree 的基本结构如上图,数据被分成了多层,其中 C0 存储在内存,其他层存储在外存,数据在每一层按照 Key 的大小依次排列,并且这些层的容量依次成倍增加。 当键值对写入 LSM-Tree 时,首先会被插入到位于内存中的 C0,当 C0 满了以后,C0 中的数据会和 C1 中的数据进行合并,合并后的结果会重新写入 C1。同...
LSM-tree 是专门为 key-value 存储系统设计的,key-value 类型的存储系统最主要的就两个个功能,put(k,v):写入一个(k,v),get(k):给定一个 k 查找 v。 LSM-tree 最大的特点就是写入速度快,主要利用了磁盘的顺序写,pk掉了需要随机写入的 B-tree。关于磁盘的顺序和随机写可以参考:《硬盘的各种概念》 下图...
实现难度有点高,现在这个实现是KV数据库,算是列式数据库了,大名鼎鼎的HBase,底层数据库引擎就是LSM-Tree的技术思想。 LSM-Tree 是啥子 LSM-Tree 英文全称是 Log Structured Merge Tree (中文:日志结构合并树),是一种分层,有序,面向磁盘的数据结构,其核心思想是充分了利用了,磁盘批量的顺序写要远比随机写性能...
非常优秀的时序数据库,但只有单机版是免费开源的,集群版本是要收费的。从单机版本中可以一窥其存储方案:在单机上 InfluxDB 采取类似于 LSM tree 的存储结构 TSM;而分片的方案 InfluxDB 先通过+(事实上还要加上 retentionPolicy)确定 ShardGroup,再通过+的 hash code 确定到具体的 Shard。