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从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用

本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...下图是一棵高度为3的4路B+树示例。 与普通B树相比，B+树的非叶子节点只有索引，所有数据都位于叶子节点，并且叶子节点上的数据会形成有序链表。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...另外，如果有多级树的话，低级的树在达到大小阈值后也会在磁盘中进行合并，如下图所示。 下面以HBase为例来简要讲解LSM树是如何发挥其作用的。...从逻辑上来讲，它是一棵满的3层B+树，从上到下的3层索引分别是Root index block、Intermediate index block和Leaf index block，对应到下面的Data

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从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用

前言 在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。...本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...下图是一棵高度为3的4路B+树示例。 ? 与普通B树相比，B+树的非叶子节点只有索引，所有数据都位于叶子节点，并且叶子节点上的数据会形成有序链表。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...从逻辑上来讲，它是一棵满的3层B+树，从上到下的3层索引分别是Root index block、Intermediate index block和Leaf index block，对应到下面的Data

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MySQL：从B树到B+树到索引再到存储引擎，来说说

那么 MySql 是如何利用这数据结构的呢？...MySql 中的两种常见存储引擎 MySql 当然不止两种搜索引擎了，但是本次我们说的 B + 树索引，为接下来这两种存储引擎所用，一个是 Innodb，一个 Myisam。...Innodb 存储引擎 Innodb 使用的是 B + 树，他存在有一个主键索引和辅助索引两种索引，主键索引是在生成主键时就有的索引，他的叶子节点中存放的就是数据行，所以又称之为聚集索引。...innodb 辅助索引，其中叶子存放的是主键 MyIsam 存储引擎 很显然，MyIsam 不可能再会用聚集索引了，虽然他用的是 B + 树，但是他的主键索引和辅助索引没有任何区别，都是在叶子中存储数据行的物理地址...，这也使得他的读性能更高，我们来看他的模型吧： MyIsam 存储引擎的主键索引 MyIsam 存储引擎的辅助索引，存放的同样是物理地址 区别 1、innodb 支持事务，且默认是 Autocommit

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数据库选型时必知的存储引擎基础

从1970年以来，数据库存储引擎有很多，但被人们广为讨论的也就两种，比如上周我们就讨论到这两个：基于B-tree的和基于LSM的。...基于B树的存储引擎就是基于B树（B-tree）的主索引（primary index）和二级索引（secondary index）与基于行存储的组合。...比如：MMAPv1是MongoDB的原始存储引擎（3.2之前的版本中的默认值），就是基于B树，虽然后来MongoDB换了其他存储引擎。Couchbase也是存储引擎基于B树的NoSQL数据库。...LSM树使用一种推迟和批量对索引更改的算法，以一种类似于合并排序的高效手法将更改从基于内存的组件（上图中的C0）到一个或多个磁盘组件（C1到CL）级联。...那么问题来了：与基于B树的引擎相比，基于LSM树的引擎读取吞吐量是不是更差？从理论上讲，答案是肯定的。MongoDB的WiredTiger的基准测试就印证了这个推断。

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MONGODB 到底支持不支持lsm? 与 成本控制DUMP ROCKSDB

最近遇到两个问题,wriedtiger引擎到底支持不支持LSM tree , 2 为什么percona的mongodb Dump 了ROCKSDB 的数据库引擎....,采用合并机制,对于SSD 磁盘有更改的适应性,通过BLOOM 过滤的方式查找数据,速度也不慢 大致LSM TREE 工作的原理 在内存中对进入到mongodb wiretiger lsm tree 中的内存树达到阈值大小...，随即创建一个新的内存树，将旧树同步到磁盘,在写入磁盘后，树是只读的，在磁盘上对LSM树合并....下面生成了一个lsm tree 结构的collection 并且建立一个 lsm tree的索引 ? ? 通过截图可以观察到,我们建立的相关的collection 和 index 都在尾缀上 ?...2 从MONGODB 的发展看,3.6中的新功能都是围绕wiredtiger数据库引擎研发的,并且4.0 将去掉MMAPV1 数据库引擎,未来众多的新功能大部分都会围绕wiredtiger数据库引擎,所以

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NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL

，而是先保存在内存中，积累了一定量后再刷到磁盘中 LSM VS B-Tree LSM在B-Tree的基础上为了获取更好的写性能而牺牲了部分的读性能，同时利用其它的实现来弥补读性能，比如boom-filter...LSM 则是在内存中形成小的排好序的树，然后flush到磁盘的时候不断的做merge.因为写入都是内存写，不写磁盘，所以写会很高效。...mongo ### MMAPv1 ### Mongo 3.2以前默认使用MMAPv1存储引擎，是基于B-Tree类型的。...** > WireTiger本身也有LSM,B-Tree两种 另外现在mongo支持不同的存储引擎，如腾讯 http://www.mongoing.com/2017/04/24/mongodb-shenzhen-user-group...，进行水平扩展时，更改应用端 的查询模式，mongo 在这一点上很坑 索引 mongo mongo 的索引基于B+ tree，与关系型数据库很类似 对于scalar(标量字段) 和关系型数据库就很类似

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DDIA 读书分享 第三章（上）：LSM-Tree 和 B-Tree

由于 key 是无序的，要进行范围查询必须全表扫描。 后面讲的 LSM-Tree 和 B+ 树，都能部分规避上述问题。 想想，会如何进行规避？...从 SSTables 到 LSM-Tree 将前面几节的一些碎片有机的组织起来，便是时下流行的存储引擎 LevelDB 和 RocksDB 后面的存储结构：LSM-Tree： 这种数据结构是 Patrick...为叶子节点增加兄弟指针，以避免顺序遍历时的回溯。即 B+ 树的做法，但远不局限于 B+ 树。 B 树的变种，分形树，从 LSM-tree 借鉴了一些思想以优化 seek。...B-Trees 和 LSM-Trees 对比 存储引擎 B-Tree LSM-Tree 备注 优势 读取更快 写入更快 写放大 1. 数据和 WAL2. 更改数据时多次覆盖整个 Page 1....其他索引结构 次级索引（secondary indexes）。即，非主键的其他属性到该元素（SQL 中的行，MongoDB 中的文档和图数据库中的点和边）的映射。

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数据库底层数据结构 B树B+树LSM树 详解对比与总结

背景 我们熟知常用数据库MySQL MongoDB HBase等底层存储都用了各种树结构，如B树LSM树，不过为什么要用这些结构呢？...线性结构在插入查找都会花费大量时间，这点对于数据量大的情况下尤为明显。所以MySQL的引擎几乎没有使用线性索引。MySQL的主流存储引擎都使用B-/B+树索引。...B树(B-树)与B+树 3.1 B树(B-树) B树是一种平衡多路搜索树，B树与红黑树最大的不同在于，B树的结点可以有多个子女，从几个到几千个。那为什么又说B树与红黑树很相似呢?...4.1 LSM树与其他结构对比 目前常见的主要的三种存储引擎是：哈希、B+树、LSM树： 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...当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。 上面三种引擎中，LSM树存储引擎的代表数据库就是HBase。和B+树不同的是，LSM树的索引对写入请求更友好。

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深入解析MongoDB的存储原理

WiredTiger是一个高性能、支持事务的存储引擎，它结合了B树索引和LSM树（Log-Structured Merge Tree）的优点，为MongoDB提供了出色的读写性能。...具体来说，WiredTiger通过其B树索引结构实现了快速的数据检索。...同时，它利用LSM树的设计原理，将数据首先写入内存中的数据结构（MemTable），随后在合适的时机将这些数据合并到磁盘上的持久化存储中。...四、索引策略与优化 索引是提高数据库查询性能的关键。MongoDB支持多种类型的索引，包括单键索引、复合索引、全文索引等，以满足不同的查询需求。...这些索引使用B树等数据结构来构建，确保了高效的查询性能。 在创建索引时，MongoDB会根据数据的分布和查询模式来选择合适的索引类型。例如，对于经常用于查询条件的字段，可以创建单键索引以提高查询速度。

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NoSQL到底怎么用？

索引在InnoDB引擎中是B+树，MySQL主键是聚簇索引（数据与索引数据在一起），在数据插入或更新时，需找到要插入位置，再把数据写到特定位置，这就产生了随机IO。...而很多NoSQL使用基于LSM树的存储引擎，LSM树（Log-Structured Merge Tree）牺牲一定读性能换取写入数据的高性能，Hbase、Cassandra、LevelDB都是用这种算法作为存储的引擎...当从LSM树里面读数据时，我们首先从MemTable中查找数据，如果数据没有找到，再从SSTable中查找数据。...因为存储的数据都是有序的，所以查找的效率是很高的，只是因为数据被拆分成多个SSTable，所以读效率低于B+树索引。...一旦主节点挂掉，MongoDB会从从节点中选取一个节点成为主节点，可以继续提供写数据服务。 Shard 分片，分库分表，即将数据按照某种规则拆分成多份，存储在不同的机器上。

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NoSql数据库，是怎么解决我们高并发场景下MySql表现的不足

比如，我们的MySql的InnoDB存储引擎，它更新binlog相关的操作则是在做顺序IO，而更新数据文件以及更新索引文件则是在做随机IO。...04 引入NoSQL数据库如何来解决这种问题 大部分NoSQl数据库是基于LSM树的存储引擎，那这个LSM树（Log-Structured Merge Tree）算法比我们MySql的B+ 树在提升写性能上有什么优越呢...下面我们就来看看LSM树是怎么做的。...任何事物一方面的优越都是牺牲其中的某些其他方面所带来的的，LSM树同样是，它是牺牲了一定的读性能来提高写入的性能的，像Hbase、LevelDB以及Cassandra都是基于这种算法来实现的存储引擎，具体是怎么做的呢...B+数的索引。

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《一起学mongodb》之第四卷 索引

今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引 mongoDB 的索引数据结构是什么？ mongoDB 支持哪些索引类型? 索引奇淫技巧 ？ 怎么查看我到有没有用到索引？...mongo 的索引数据结构是什么 网上对 mongoDB 的数据结构有很多种说法，有说 B- 树的，有说 B 树的，还有说 B+ 树的 这里先说一个常识性的误区，「没有 B 减树」，B-tree 其实就是...B 树，中间的破折号只是用来连接而已，「只有 B 树和 B+ 树」 官方文档明确说到，在 WiredTiger 存储引擎当中，可以支持 B-Tree 和 LSM 两种结构组织数据，「默认使用 B+...树」的数据结构在内存中维护表的数据，说 B 树也没错，因为 B+ 树就是 B 树的子集 对于 WiredTiger 存储引擎来说，集合所在的数据文件和相应的索引文件都是按 B-Tree 结构来组织的，...，防止影响 mongoDB 的正常工作，让其自动调配创建时间 怎么查看我到有没有用到索引？

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聊聊流式数据湖Paimon(一)

LSM-Trees Paimon 采用 LSM 树（日志结构合并树）作为文件存储的数据结构。 如下简要介绍 Sorted Runs LSM 树将文件组织成多个 sorted runs。...查询LSM树时，必须合并所有 sorted runs，并且必须根据用户指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并具有相同主键的所有记录。 写入LSM树的新记录将首先缓存在内存中。...Bucket 桶（Bucket）是进行读写操作的最小存储单元，每个桶目录包含一个LSM树。...通过指定merge-engine属性，用户可以选择如何将记录合并在一起。 Deduplicate deduplicate合并引擎是默认的合并引擎。...通过在创建表时指定更改changelog-producer表属性，用户可以选择从表文件生成的更改模式。

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Go语言之LSM-Tree的原理与介绍

LSM Tree（log-structured merge-tree）是一种文件组织结构的数据结构，目前在不少数据库中都有使用到，如SQLite、LevelDB、HBase在Mongodb中也有一个...LSM引擎；   在传统的关系型数据库中使用的是B-/B+ tree作为索引的数据结构，B tree的查询性能很高，为O(log n)复杂度，但其写性能并达不到O(log n)，而在传统数据库中每次插入...如（AVL树、红黑树等），写数据时都写入其有序树中，始终保持数据的有序性，当写入数据达到阈值时触发有序树的flush刷盘操作，将数据有序的顺序写入到磁盘中，生成segment，有序树开始新的周期。...，其内部数据一样为有序结构，segment为immutable（不可修改）； 读取数据   先从mentable有序树中查找数据，如未找到数据则从SSTable中读取指定数据，从最新segment开始依序扫描...O（n）； memtable持久化   为避免memtable有序树数据还未持久化为SSTable文件时系统就崩溃，可在将数据写入到memtable时同时将数据写入到WAL日志中，当程序崩溃时可通过此文件恢复数据

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常用的数据检索结构

B+树 B+树支持增、删、改、查操作，并且很好支持范围查找，插入和查找性能均衡。 B+树的结构每个非叶子节点是数据索引，叶子节点是数据或者数据的指针。...B+树叶子节点之间的连接可以实现高效的范围查询，例如innoDB存储引擎默认就是B+树结构. 传统的B+树读写相对比较均衡，但是当内存容量小于数据集时候，大量随机写会使得插入和更新操作变得很慢。...LSM树基本设计思想是把多个磁盘随机写合并为顺序写，它会把LSM树中节点更改记录到新的磁盘上，而不是直接修改LSM树中节点的值。...LSM树则是把10个离散的节点新值顺序写入到磁盘的新位置，所以进行了一次的顺序写，因此LSM树的写性能显著优于B+树。...为了防止C0操作中内存掉电会引起数据丢失的问题，当收到数据写请求，此次写请求会记录WAL日志，然后再次写入到C0中，及时内存掉电也可以从WAL中恢复C0的数据。

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【图文详解】一文全面彻底搞懂HBase、LevelDB、RocksDB等NoSQL背后的存储原理：LSM-tree 日志结构合并树

我们将看到 LSM 树如何使他们能够实现他们声称的写入速度，以及它们如何促进读取。...实现存储引擎的两种流行的数据结构是 B+ 树和 LSM 树。...LSM 树也越来越受欢迎，因为存储设备的物理设计从旋转磁盘到 NAND 闪存 SSD 和最近的 NVDIMM，如英特尔傲腾。...除此之外，学习 LSM 树是进入复杂的数据库存储引擎内部世界的最快方法。它们在设计上比基于 B+ 树的存储引擎非常简单。...使用权 无法顺序访问节点 可以像链表一样顺序访问 高度 对于特定数量的节点高度较大 对于相同数量的节点，高度小于 B 树 应用 用于数据库、搜索引擎的 B 树 B+ 树用于多级索引、数据库索引 节点数

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LSM简介

目前，LSM 被很多存储产品作为存储结构，比如 Apache HBase, Apache Cassandra, MongoDB 的 Wired Tiger 存储引擎, LevelDB 存储引擎, RocksDB...简单地说，LSM 的设计目标是提供比传统的 B+ 树更好的写性能。LSM 通过将磁盘的随机写转化为顺序写来提高写性能 ，而付出的代价就是牺牲部分读性能、写放大（B+树同样有写放大的问题）。...LSM 相比 B+ 树能提高写性能的本质原因是：外存——无论磁盘还是 SSD，其随机读写都要慢于顺序读写。 优化写性能 如果我们对写性能特别敏感，我们最好怎么做？...优化读性能 如果我们对读性能特别敏感，一般我们有两种方式： 有序存储，比如 B+ 树，SkipList 等。 Hash 存储 —— 不支持范围操作，适用范围有限。...读写性能的权衡 如何获得（接近） Append Only 的写性能，而又能拥有不错的读性能呢？ 以 LevelDB 为代表的 LSM 存储引擎给出了一个参考答案。

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简讲LSM树（Log-Structured Merge Tree）

应用实例有内存数据库memcache/redis等 B树存储引擎是B树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子节点之间的指针）。...应用实例主要为关系型数据库mysql/mongodb等 LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎和B树存储引擎一样，同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。...当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。...更通俗的讲，LSM树原理就是把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会批量flush到磁盘中独立的文件中以提高IO性能，而为了提高读性能磁盘中的树定期可以做merge操作...前面提到HBase用到了LSM树思想，下面以其为例简单做下图解： hbase.png LSM思想中的两个要点：“拆分小树”、“合并大树”，在HBase中如何体现呢： 数据插入不是直接写到磁盘，而是先写入内存

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MongoDB索引使用总结

一个 collection 对应到底层存储引擎就是一个文件，另外每个索引也是单独的文件，每个数据和索引文件的默认结构是 b 树，用户建表的时候也可以指定 lsm 结构，不过绝大多数用户基本都是使用 b...attachmentid=2948416) 就是说普通索引在底层引擎中索引 b 树中的 key ks(索引field对应的值) + kEnd + RecordId _id 索引在底层引擎中索引 b 树中的...从以上来看前台建立索引会将数据在文件排好序， 然后批量写入到索引 b 树中， 要比后台索引随机写入索引 b 树性能要更高。 为什么后台建立索引过程中允许写入还能保证索引数据的一致性呢？...MongoDB引擎层使用乐观锁的机制， 多个事务对同一条文档进行操作时， 其他事务感知到文档被修改后，就抛出写冲突异常，MongoDB捕获的，抛弃当前的引擎层事务， 会重新开启事务....从 4.2 开始，默认使用了第三种方式：hybrid 建索引 建索引的过程中，如前台建立索引一样， 也会扫描全表， 然后生成多个内部数据有序的临时文件，然后归并排序好批量插入到索引 b 树中，怎么处理在上述过程中的的

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数据系统读写权衡的一知半解

如果不这样做，必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。 数据库中的索引 我关系数据库的索引是个有趣而令人困惑的概念，索引如何在对应用程序透明的情况下优化访问的呢？...当然，更新索引意味着另外的磁盘访问，因为 b + 树的索引不适合放在内存中。如果以后读取数据，那么对数据库进行更改的额外工作是值得的。 下一个令人困惑的问题是，应该编制多少索引？...LSM树的应用 LSM树最早是在1996年提出的，这个想法是将对键值存储的更改作为事务跟踪，并在内存中保留新的值。事务提交时，可以将最近键值对的排序集合写入磁盘中唯一命名的文件。...当从存储引擎新写入一个新文件时，它有一堆键值对。为了便于查找键，这些键与前面编写的文件合并。每个 LSM 树都具有某种形式的扇出，其中较低级别的树保存在更多的文件中。...LSM 树的深度取决于扇出、每个文件的大小以及树中键值对的数量。一般来说，大部分存储都位于树的最底层。

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