LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合

LSM Tree(Log Structured Merge Trees)数据组织方式被应用于多种数据库,如LevelDB.HBase.Cassandra等,下面我们从为什么使用LSM tree.LSM tree的实现思路两方面介绍这种存储组织结构,完成对LSM tree的初步了解. 存储背景回顾 LSM tree相较B+树或其他索引存储实现方式,提供了更好的写性能.究其原因,我们先回顾磁盘相关的一点背景知识. 顺序操作磁盘的性能,较随机读写磁盘的性能高很多,我们实现数据库时,也是围绕磁盘的这点特

引言 众所周知传统磁盘I/O是比较耗性能的,优化系统性能往往需要和磁盘I/O打交道,而磁盘I/O产生的时延主要由下面3个因素决定: 寻道时间(将磁盘臂移动到适当的柱面上所需要的时间,寻道时移动到相邻柱面移动所需时间1ms,而随机移动所需时间位5~10ms) 旋转时间(等待适当的扇区旋转到磁头下所需要的时间) 实际数据传输时间(低端硬盘的传输速率为5MB/ms,而高速硬盘的速率是10MB/ms) 近20年平均寻道时间改进了7倍,传输速率改进了1300倍,而容量的改进则高达50000倍,这一格局主要

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点 总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的

一种树,适合于写多读少的场景.主要是利用了延迟更新.批量写.顺序写磁盘(磁盘sequence access比random access快). 背景 回顾数据存储的两个“极端”发展方向 加快读:加索引(B+树.二分查找树等) 目的是为了尽快查到目标数据,从而提高查询速度:但由于写入数据时同时要维护索引,故写效率较低. 加快写:纯日志型,不加索引,数据以append方式追加写入 append利用了“磁盘顺序写比任意写性能高”的特性,使得写入速度非常高(接近磁盘理论写入速度):因缺乏索引支持故需要扫描

Coming from http://blog.sina.com.cn/s/blog_693f08470101njc7.html 今天来聊聊lsm tree,它的全称是log structured merge tree ,简单来说,lsm tree可以认为是针对传统b树在磁盘写入上低劣表现的一种优化,其核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.所以你可以看到几乎所有的nosql都在跟b树拼写入速度和延迟.这是为什么呢? 看了今天的文章大家就应该能够有个比较清晰的认识了:)   要了

目录 设计思路 何为 LSM-Treee 参考资料 整体结构 内存表 WAL SSTable 的结构 SSTable 元素和索引的结构 SSTable Tree 内存中的 SSTable 数据查找过程 实现过程 Key/Value 的表示 内存表的实现 二叉排序树结构定义 插入操作 查找 删除 遍历算法 WAL WAL 文件恢复过程 SSTable 与 SSTable Tree SSTable 结构 SSTable 文件结构 SSTable Tree 结构和管理 SSTable 文件 插入 SS

The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently store large numbers of key-value pairs while optimizing for high throughput, sequ

环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 InfluxDB存储引擎看起来很像一个LSM Tree,它包含预写日志和类似存储在LSM Tree中的SSTables只读数据. TSM文件包含已经排好序而且经过压缩的序列化数据. InfluxDB会为每个时间块创建一个分区.例如,如果你有一个没有时间限制的存储策略,会以7天为时间块来创建分区. 这些分区会映射到底层数据库存储引擎. 每个数据库会有自己的WAL文件和TSM文件. LSM Tree 如果要让写性能最优,最佳的实现

The New InfluxDB Storage Engine: Time Structured Merge Tree by Paul Dix | Oct 7, 2015 | InfluxDB | 0 comments For more than a year we’ve been talking about potentially making a storage engine purpose-built for our use case of time series data. Today

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

Overview HBase中的一个big table,首先会按行划分成一些region(这些region之间是有序的,由startkey保证),每个region分配到不同的节点进行存储.因此,region是HBase分布式和负载均衡的最小单元. 对每个节点而言,它会对分配到的region是按列族进行存储的.也即,region被分为多个store(对应多个列族).而store内部,又有一个memStore和多个storeFiles组成. 数据首先更新到memStore,memStore会内排序,

先看懂文献1和2 1. 先了解sstable.SSTable: Sorted String Table [2] [10] WiscKey:  类似myisam, key value分离, 根据ssd优化,降低io放大. 2. 再了解Compaction 三种 from 太阁技术秀:一起聊聊cassandra 1)SizeTieredCompactionStrategy (STCS):每四个数据块压一块,对于insert多的系统好. 2)LeveledCompactionStrategy(LCS)

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

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  是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,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序

总结: 1.B+树将数据完全排序,读数据时很快,但当要修改数据时,就需要将新入数据下面的数据重新排位,特别是当写入的数据排在较高的位置时,需要大量的移位操作才能完成写入. 2.SLM牺牲部分的读性能,从而提高写性能:将数据分散到多个有序列表中,每个列表保存一部分数据,这样读取数据时,就需要先查找在哪个有序列表,再从这个列表中读取具体数据,但是写的时候,受影响的数据就会减少,从而减少写入时间. 有以下2种方法优化读取时间: (1)Bloom filter : 就是个带随即概率的bitmap,可以快

转自: http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html 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  是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,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由

转载的文章,觉得写的比较好 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  是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,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增

总结: 1.B+树将数据完全排序,读数据时很快,但当要修改数据时,就需要将新入数据下面的数据重新排位,特别是当写入的数据排在较高的位置时,需要大量的移位操作才能完成写入. 2.SLM牺牲部分的读性能,从而提高写性能:将数据分散到多个有序列表中,每个列表保存一部分数据,这样读取数据时,就需要先查找在哪个有序列表,再从这个列表中读取具体数据,但是写的时候,受影响的数据就会减少,从而减少写入时间. 有以下2种方法优化读取时间: (1)Bloom filter : 就是个带随即概率的bitmap,可以快

在上一篇文章,我们已经实现了分布式锁.今天更进一步,在分布式锁的基础之上,实现读写锁. 完整代码在 https://github.com/SeemSilly/codestory/tree/master/research-zoo-keeper 1 读写锁的概念 参考维基百科的条目: https://zh.wikipedia.org/wiki/读写锁 读写锁是计算机程序的并发控制的一种同步机制,用于解决读写问题,读操作可并发重入,写操作是互斥的. 读写锁有多种读写权限的优先级策略,可以设计为读优先.