----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L…

1.前提 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎. B树存储引擎. LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎. 2. 哈希存储引擎 哈希存储引擎哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就非常适合.代表性的数据库有:Redis…

每一种数据存储系统,对应有一种存储模型,或者叫存储引擎.我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型,分别是: Hash存储模型 B-Tree存储模型 LSM存储模型 不同存储模型的应用情况 1.Hash存储模型 redis memcache 2.B-Tree存储模型 MySQL(以及大多数的关系型数据库) MongoDB 3.LSM树存储模型 HBase RocksDB 不同存储模型介绍 1.Hash存储模型 Hash存储模型其实就是HashMap(哈希表)的持久化实现.这种模型的特点是与Hash…

LSM树 和 TSM存储引擎 简介 2019-03-08 11:45:23 长烟慢慢 阅读数 461  收藏 更多 分类专栏: 时序数据库   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/changyanmanman/article/details/88344215 LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.Hba…

1.为什么 MongoDB 使用B-树,而不是B+树 MongoDB 是一种 nosql,也存储在磁盘上,被设计用在数据模型简单,性能要求高的场合.性能要求高,我们看B-树与B+树的区别: B+树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n. 而B-树查询时间复杂度不固定,与 key 在树中的位置有关,最好为O(1) 我们说过,尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段.MongoDB 是聚合型数据库,而B-树恰好 key 和 data 域聚合在一起. 2.…

摘要:Hash索引有两个明显的限制:(1)当key的数量很多时,维护Hash索引会给内存带来很大的压力:(2)区间查询很低效.如何对这两个限制进行优化呢?这就轮到本文介绍的主角,LSM树,出场了. 我们通过append-only log的数据结构,实现了一个具备高写入性能的key-value数据库.append-only log之所以有很高的写入性能,主要得益于磁盘的顺序写入.这可能违反了我们对磁盘的认知,因为在我们的印象中,写磁盘总是很慢.其实不然,准确地说应该是随机写磁盘很慢,因为在写之前可…

平衡二叉树是基于分治思想采用二分法的策略提高数据查找速度的二叉树结构.非叶子结点最多只能有两个子结点,且左边子结点点小于当前结点值,右边子结点大于当前结点树,并且为保证查询性能增增删结点时要保证左右两边结点层级相差不大于1,具体实现有AVL.Treap.红黑树等.Java中TreeMap就是基于红黑树实现的. B树与平衡二叉树区别是它是平衡多路查找树,它每个节点包含的关键字增多了,在应用时可利用磁盘块的原理把结点大小限制在磁盘大小范围内从而优化读写速度,同时树的关键字增多后层级比原理的二叉树少量…

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,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(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和…

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算…

关于LSM树 LSM树,即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree).其实它并不属于一个具体的数据结构,它更多是一种数据结构的设计思想.大多NoSQL数据库核心思想都是基于LSM来做的,只是具体的实现不同.所以本来不打算列入该系列,但是有朋友留言了好几次让我讲LSM树,那么就说一下LSM树. LSM树诞生背景 传统关系型数据库使用btree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…