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深入理解什么是LSM-Tree

十多年前,谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文,分别是GFS(2003年),MapReduce(2004年),BigTable(2006年),为开源界在大数据领域带来了无数的灵感,其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式,这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下,我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL,比如Hbase,Cassandra,Leveldb,RocksDB等等,这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库,后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性,就是其底层使用的数据结构,都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的,也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。

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