# LSM 树 # 什么是 LSM 树 LSM 树具有以下 3 个特点: 将索引分为内存和磁盘两部分,并在内存达到阈值时启动树合并(Merge Trees); 用批量写入代替随机写入,并且用预写日志 WAL...LSM 树的这些特点,使得它相对于 B+ 树,在写入性能上有大幅提升。所以,许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎,而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。...因此,LSM 树至少需要由两棵树组成,一棵是存储在内存中较小的 C0 树,另一棵是存储在磁盘中较大的 C1 树。...解决方案就是:LSM 树(Log Structured Merge Trees)。...# 参考资料 检索技术核心 20 讲 数据结构 树 LSM 树
LSM(Log Structured Merged Tree)树一般用在写多读少的场景,比如日志类型的数据,是HBase、 Cassandra、 LevelDB、 RocksDB 以及 ClickHouse...typical LSM backed system ?...SSTable (Sorted String Table) LSM-Tree的优点和缺点 与B-tree系列数据结构相比,LSM的写性能提升10作用倍,读性能降低10倍左右(但是使用布隆过滤器Bloom...Trees: What Powers Write-Heavy Databases LSM 树详解 平衡二叉树、B树、B+树、B*树 理解其中一种你就都明白了 一文了解数据库索引:哈希、B-Tree 与...LSM 深入理解什么是LSM-Tree 日志结构的合并树 The Log-Structured Merge-Tree LSM-tree vs B-tree
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。...日志结构合并树(LSM Tree)就是作为B+树的替代方案产生的。 认识LSM树 LSM树实际上不是一棵树,而是2个或者多个树或类似树的结构(注意这点)的集合。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 (上图中,少了一个字母D) 在LSM树中,最低一级也是最小的C0树位于内存里,而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...HBase中的LSM树 在之前的学习中,我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存,它就是HBase中LSM树的C0层。...HFile就是LSM树中的高层实现。
这就是B+树的原理,但是写起来就很糟糕,因为会产生大量的随机IO,磁盘寻道速度跟不上。 关于b树 B+树最大的性能问题是会产生大量的随机io。随着新数据的插入,叶子节点会慢慢分裂。...关于lsm树 LSM 树本质上是读写之间的平衡。与B+树相比,它牺牲了部分读取性能来提高写入性能。...读取的时候,因为我们不知道数据在哪棵树上,所以必须遍历所有的树,但是每棵树中的数据都是有序的。...以上就是LSM树最本质的原理,有了原理,再看具体的技术就很简单了: 关于lsm内存结构,可以是B+树,还可以为跳跃表(skip-list)或是一个有序字符串表(SSTables)。...如上所述,LSM 树只是一堆小树。内存中的小树叫做memstore。每次flush时,内存中的 memstore 都会成为磁盘上的storefile。 为什么有一个compact过程? 这很简单。
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。...日志结构合并树(LSM Tree)就是作为B+树的替代方案产生的。...认识LSM树 LSM树由Patrick O'Neil等人在论文《The Log-Structured Merge Tree》中提出,它实际上不是一棵树,而是2个或者多个树或类似树的结构(注意这点)的集合...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中,最低一级也是最小的C0树位于内存里,而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...HFile就是LSM树中的高层实现。
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。...随机读写比顺序读写慢很多,为了提升IO性能,我们需要一种能将随机操作变为顺序操作的机制,于是便有了LSM树。LSM树能让我们进行顺序写磁盘,从而大幅提升写操作,作为代价的是牺牲了一些读性能。...LSM树原理 LSM树由两个或以上的存储结构组成,比如在论文中为了方便说明使用了最简单的两个存储结构。...关于优化措施 本文用图阐述LSM的基本原理,但实际项目中其实有很多优化策略,而且有很多针对LSM树优化的paper。
今天我们聊聊 LSM 树。...可能这是你第一次听说 LSM 树,但 LSM 树其实已经是我们的老朋友了,大多数 NoSQL 如 HBase、LevelDB、Cassandra、RocksDB 等底层都有 LSM 树的身影。...LSM 树的架构与优势LSM 树的优点就是写入速度快,写入快的秘密在于 LSM 树利用了磁盘的顺序写,这使得 NoSQL 的性能优于关系型数据库。...下图是 LSM 树的逻辑示意图,LSM 树是一个多层结构,自上而下存储的数据越来越多。...总结今天我们聊了 LSM 树的相关知识,我们首先介绍了 LSM 树的原理,其实 LSM 并不是树,而是一个多层的读写流程,LSM 树本身是为了解决快速写入的问题而设计的,LSM 树利用了磁盘的顺序读写能力
,也就是用的 LSM 树。...2 LSM 树算法大概思路 LSM 树由两个或多个树状的结构组成。...这一节我们以两个树状的结构构成的简单的双层 LSM 树举例,来简单说下 LSM 树大概思路,让大家对 LSM 树实现有个整体的认识。...5 LSM 树的插入、修改、删除 从 LSM 树的名字,Log-Structured-Merge-Tree 日志结构合并树中我们大概就能知道 LSM 树的插入、修改、删除的方法了——顺序追加而非修改(对磁盘操作而言...查找时, LSM 树需要遍历所有层次的树,查找效率上要低于 B+ 树,但 LSM 树写入时节省的磁盘资源占用,可以一定程度上弥补读效率上的差距。
使用过hbase、cassandra之类nosql数据库的小伙伴对LSM树结构应该有所耳闻,那么这种数据结构有哪些优劣势呢,本文做下简单介绍。...LSM(全称:Log-Structured Merge Tree)是一种广泛应用于现代数据库和存储系统的数据结构,尤其适合于写密集型应用场景。...想象一下LSM如同一个高效的图书馆管理系统,我们通过它的优势与劣势来形象生动地描述这一概念。...高效查询:尽管书籍的最终位置可能在多次合并后才确定,但LSM通过维护一个指向书籍最新位置的索引(内存索引),让读者(查询)能迅速找到所需书籍,保证了查询的效率。...空间开销:LSM的后台合并过程会产生一定的空间冗余,就像图书馆在整理书籍时,旧的索引卡可能还在,新的索引卡已生成,这期间会有数据的重复存储。
LSM树的原理 LSM树是一种用于高性能数据存储的数据结构,其核心思想是优化写入操作,特别是在磁盘或闪存存储上。...LSM树的使用场景 现在,让我们探讨LSM树在不同使用场景中的应用: 2.1 分布式数据库系统 分布式数据库系统需要高性能的写入操作,以处理大量的事务和数据更新。...写入性能: LSM树:LSM树在写入性能上非常出色。它采用追加写入的方式,将新数据追加到写入日志中,然后通过合并操作将数据批量写入磁盘。...B+树:B+树不需要类似的合并操作,因为它们的结构不会导致数据碎片。 5. 使用场景的不同: LSM树:LSM树通常适用于写入密集的工作负载,如分布式数据库、日志存储和时间序列数据。...根据工作负载的特点,可以选择LSM树来获得高写入性能,或选择B+树来获得高读取性能。 结论 LSM树是一种高性能的数据存储结构,通过优化写入操作,使其在众多应用场景中得以广泛应用。
下图是最简单的二层LSM Tree. ?...图来自lsm论文 lsm tree,理论上,可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge,对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性,但是实际应用中,一般lsm有多层,...LSM树相比于B+树(大量的叶节点操作,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), 对B树的写入过程是一次原位写入的过程,主要分为两个部分,首先是查找到对应的块的位置...LSM树原理把一棵大树拆分成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flush到磁盘中,磁盘中的树定期可以做merge操作,合并成一棵大树,以优化读性能。...总结为,LSM树并不是像B+树单次在磁盘寻址,根据索引来进行写入。而是大量堆集内存,达到一定阈值后,写入磁盘,因为是批量处理,磁盘IO对其性能影响很小,对写操作的性能大大提升。
LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)的名字往往会给初识者一个错误的印象,事实上,LSM树并不像B+树、红黑树一样是一颗严格的树状数据结构,它其实是一种存储结构,目前HBase...,LevelDB,RocksDB这些NoSQL存储都是采用的LSM树。...LSM树的核心特点是利用顺序写来提高写性能,但因为分层(此处分层是指的分为内存和文件两部分)的设计会稍微降低读性能,但是通过牺牲小部分读性能换来高性能写,使得LSM树成为非常流行的存储结构。...1、LSM树的核心思想 如上图所示,LSM树有以下三个重要组成部分: 1) MemTable MemTable是在内存中的数据结构,用于保存最近更新的数据,会按照Key有序地组织这些数据,LSM树对于具体如何组织有序地组织数据并没有明确的数据结构定义...3、总结 LSM树是非常值得了解的知识,理解了LSM树可以很自然地理解Hbase,LevelDb等存储组件的架构设计。
前言:最近在了解大数据实时分析技术druid,究其原理时发现用到了类LSM树思想以实现高效的数据插入,于是展开了对LSM的了解,了解之后感觉这东西虽然也并没有很特别,但在大数据、分布式架构中的应用还是非常有价值的...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。...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...通过以上的分析,应该知道LSM树的由来了,LSM树的设计思想非常朴素:将对数据的修改增量保持在内存中,达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘,不过读取的时候稍微麻烦,需要合并各个磁盘中历史数据和内存中最近修改操作
LevelDB 整个库的代码只有几百 KB,所以我去研究了 LSM 树的代码实现,总结了这篇文章,带你了解 LSM 树的设计原理。 什么是 LSM 树呢?...综上,B 树的难点在于平衡性维护和并发控制,一般用在读多写少的场景。 LSM 树是数据不可变的代表结构。你只能在尾部追加新数据,不能修改之前已经插入的数据。...后面我会讲讲真正的 LSM 树如何针对读场景进行优化,但再怎么优化,肯定也达不到 B 树的读取效率。 同时,LSM 树还有一个明显弊端就是存在空间放大。...LSM 树不可能向 B 树那样维护所有数据的有序性,但可以维护局部数据的有序性,从而一定程度提升读性能。 LSM 树的设计 就我的理解,LSM 树其实不是一种数据结构,而是一种存储方案。...这样,借助 LSM 树的层级结构和SSTable的有序性,就能利用二分搜索提升查找效率,避免线性查找键值对。
在内存中,bitcask采用了一种叫做ART 树来存储索引,它是一种前缀树的变形,此处我们不对ART树展开做介绍,感兴趣的读者可以自行查找资料学习。这种树主要有以下三个特点: 1....ART树能够比普通的前缀树更好的对数据进行压缩,因此在保存相同数据的情况下,所占用的空间更少。 2. ART树这种数据结构,其本身操作(增删改查)的时间复杂度近似于hash表。 3....ART树本身能支持前缀查找(可以看做前缀排序)的特性。...因为bitcask的索引是存储在内存的(每次关闭一个数据文件时,会将索引也更新一份到磁盘文件),所以它正是看中了ART 树的上述几个特点,所以才选择该种数据结构来存储索引。...然后不同的存储模型在具体存储时会有差异,当存储数据量很大时,索引本身的数据也很大很占空间,比如lsm hash采用ART树来节约存储空间。
这篇论文提到 BigTable 单机上所使用的数据结构就是 LSM。...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。...以 LevelDB 为代表的 LSM 存储引擎给出了一个参考答案。注意,LevelDB 实现的是优化后的 LSM,原始的 LSM 可以参考论文。下面的讨论主要以 LevelDB 为例子。
前言:最近在了解学习 Rocksdb,在学习过程中发现里面挺多东西的,LSM树就是其中一环,于是乎就有了这篇文章。...,全称 Log-Structured-Merge-Tree,即日志结构合并树很多 NoSQL 存储都是采用 LSM 树进行支撑的,如 HBase、LevelDB、RocksDB 等它的核心其实是牺牲部分读性能...(存储分层设计),追求更好的写性能(顺序写)那么问题来了,LSM 树究竟是要解决什么问题而提出的呢?...LSM 使用场景知道了 LSM 树的特点后,基于 LSM 的存储引擎会用来做什么,其实并不难猜出来,即写多读少(相对而言)的场景,比如说:日志系统推荐系统海量数据存储数据分析......这些场景都是会有一定规模的数据量写入...更多关于磁盘 IO 的知识,这里就不再展开了,感兴趣的可以自己再去了解一下LSM 的核心模块要想理解 LSM 树的读写原理,要先了解它的一些核心模块。
快速SECCOMP入门 为什么不能只使用LSM? 为什么不能只使用seccomp? 结论 假设你已经了解了LSM内核安全模块,也知道如何使用它们加固系统的安全。...你可能非常想知道,LSM和Seccomp有什么区别?为什么不能将Seccomp设计为LSM模块?什么时候使用Seccomp?接下来,且听我娓娓道来。...Secomp和LSM都可以让内核限制进程与系统的交互,但却有大大的不同。也就是说,Seccomp限制进程发起的系统调用,而LSM控制对内核对象的访问。...为什么不能只使用LSM? LSM和seccomp都是增加系统安全的工具。LSM实现的是强制访问控制(MAC),保护的内核对象是:文件,inode,task_struct,IPC数据结构。...但是,通过LSM实现相同的功能就会非常复杂,因为进程的标准输出可能会重定向到不同内核对象(设备,文件,管道),而LSM本身又没有提供将这些对象映射到文件描述符的方法。
3.5 MySIAM与InnoDB的B+树 3.5.1 MySIAM索引实现 3.5.2 InnoDB索引实现 4. LSM树 4.1 LSM树与其他结构对比 5. 总结 | Ref 1....LSM树 日志结构的合并树(LSM-tree)是一种基于硬盘的数据结构,与B+tree相比,能显著地减少硬盘磁盘臂的开销,并能在较长的时间提供对文件的高速插入(删除)。...然而LSM-tree在某些情况下,特别是在查询需要快速响应时性能不佳。通常LSM-tree适用于索引插入比检索更频繁的应用系统。 LSM树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。...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。...LSM树和B+树的差异主要在于读性能和写性能进行权衡。在牺牲的同时寻找其余补救方案: LSM具有批量特性,存储延迟。当写读比例很大的时候(写比读多),LSM树相比于B树有更好的性能。
LSM-Tree 的学习总结,附上 PDF 一份。
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