LSM-Tree 的学习总结，附上 PDF 一份。
LSM-Tree - LevelDb 源码解析 引言 在上一篇文章LSM-Tree - LevelDb了解和实现中介绍了LevelDb相关的数据结构和核心组件，LevelDB的核心读写部分，以及为什么在这个数据库中写入的速度要比读取的速度快上好几倍...整个外部的黑盒就是数据库本身了，以事务性数据库为例，通常的操作无非就是ACID四种，但是放到LSM-Tree的数据结构有点不一样，因为更新和删除其实都会通过“新增”与“合并”的方式完成新数据对旧数据的覆盖...如果对于下面的代码有疑问可以阅读[LSM-Tree - LevelDb了解和实现]中关于“合并写入”的部分，为了节省时间，可以在网页中直接输入关键字“**合并写入**”快速定位，这里假设读者已经了解基本的工作流程...[LSM-Tree - LevelDb布隆过滤器] 写在最后 LevelDB的设计还是很有意思的，关键是大部分的代码都有解释和介绍。 源代码内容很多，但是仔细分析的话不难分析，感谢看到最后。...- LevelDb了解和实现 《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree
LSM-Tree - LevelDb布隆过滤器 引言 布隆过滤器有点类似哈希表，但是比哈希表的效率要更高，因为使用了位来判断Key是否存在，布隆过滤器在完成高效搜索key是否存在的同时带来一定的副作用-
LSM-Tree - LevelDb Skiplist跳表 跳表介绍 跳表（SkipList）是由William Pugh提出的。...跳表查询、插入、删除的时间复杂度为O(log n)，与平衡二叉树接近 LevelDb跳表实现 在之前讨论合并压缩文件使用了归并排序的方式进行键合并，而内部的数据库除了归并排序之外还使用了比较关键的[LSM-Tree...重要方法 #levelDB插入操作 #levelDB查询操作 在了解过[LSM-Tree - LevelDb Skiplist跳表]之后，我们发现对于跳表这种数据结构来说，核心部分在于查询和插入两个部分...查询操作 查询操作比较好理解，和跳表的数据结构规定差不多，和[LSM-Tree - LevelDb Skiplist跳表]的实现类似： 可以发现和跳表原始的实现方式如出一辙，这里相当于复读理论的内容：...- LevelDb了解和实现] [《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree] [LSM-Tree - LevelDb 源码解析]
引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后，对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣，于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现，最终阅读了一下源代码...❝如果对于这个数据结构感兴趣，可以访问下面的github: https://github.com/google/leveldb❞ 意义 需要注意的是Level-DB不仅是LSM-Tree日志存储结构的代表作品...数据结构 首先底层的基础数据结构是LSM-Tree，同时存储结构为Key-Value形式，但是在此基础上进行了一些调整，比如让数据存储在磁盘并且保证数据的「顺序读写」，为了高效读取设计了大小树结构，也就是将...是典型的日志存储结构形式，在写入「Memtable」之前首先写入日志文件，对于写入日志以单纯的「追加」形式进行写入，这一点相比Btree相关的注重事务的复杂日志维护要简单不少，Level-DB和多数的LSM-Tree
LSM-Tree - LevelDb之LRU缓存 引言 LRU缓存在各种开源组件中都有使用的场景，常常用于做冷热数据和淘汰策略，使用LRU主要有三点。 第一点是实现非常简单。
LSM-Tree - LevelDb了解和实现 引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 这篇文章完成之后，对于LSM-Tree...如果对于这个数据结构感兴趣，可以访问下面的github: https://github.com/google/leveldb 意义 需要注意的是Level-DB不仅是LSM-Tree日志存储结构的代表作品...数据结构 首先底层的基础数据结构是LSM-Tree，同时存储结构为Key-Value形式，但是在此基础上进行了一些调整，比如让数据存储在磁盘并且保证数据的顺序读写，为了高效读取设计了大小树结构，也就是将...Level-DB是典型的日志存储结构形式，在写入Memtable之前首先写入日志文件，对于写入日志以单纯的追加形式进行写入，这一点相比Btree相关的注重事务的复杂日志维护要简单不少，Level-DB和多数的LSM-Tree
什么是LSM-Tree LSM-Tree全称是Log Structured Merge Tree，是一种分层，有序，面向磁盘的数据结构，其核心思想是充分了利用了，磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多...SSTable 和 LSM-Tree 提到LSM-Tree这种结构，就得提一下LevelDB这个存储引擎，我们知道Bigtable是谷歌开源的一篇论文，很难接触到它的源代码实现。...在LSM-Tree里，SSTable有一份在内存里面，其他的多级在磁盘上，如下图是一份完整的LSM-Tree图示： ? 我们总结下在在LSM-Tree里面如何写数据的？...B+Tree VS LSM-Tree 传统关系型数据采用的底层数据结构是B+树，那么同样是面向磁盘存储的数据结构LSM-Tree相比B+树有什么异同之处呢？...因此LSM-Tree的优点是支持高吞吐的写（可认为是O（1）），这个特点在分布式系统上更为看重，当然针对读取普通的LSM-Tree结构，读取是O（N）的复杂度，在使用索引或者缓存优化后的也可以达到O（logN
2、两个组成部分 LSM-Tree Algorithm LSM树由两个或多个树状组件数据结构组成。
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。...LSM-tree 起源于 1996 年的一篇论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)》，这篇论文 32 页，我一直没读，对 LSM 的学习基本都来自顶会论文的背景知识以及开源系统文档...所以 LSM-tree 主要针对的场景是写密集、少量查询的场景。...LSM-tree 被用在各种键值数据库中，如 LevelDB，RocksDB，还有分布式行式存储数据库 Cassandra 也用了 LSM-tree 的存储架构。...LSM-tree读写放大 读写放大（read and write amplification）是 LSM-tree 的主要问题，这么定义的：读写放大 = 磁盘上实际读写的数据量 / 用户需要的数据量。
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构，是 Bigtable，Habse，LevelDB，RocksDB 等大数据存储的构建基础。...LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。...设计细节 键值分开 仍然将 Key 存储于 LSM-tree 结构中，由于 Key 所占空间通常远小于 Value 的空间，WiscKey 中 LSM-tree 的层数会很少，不会有太多读写放大。...挑战 3：崩溃一致性 当系统宕机崩溃时，LSM-tree 通常提供 KV 插入的原子性以及恢复时的顺序性等保证。...中的 Key，恢复 LSM-tree。
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...
LSM-Tree 介绍 LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)（日志结构合并树）是一种能够提升磁盘写入速度的数据结构，它通过将大量的磁盘随机写操作，转换为批量顺序写的方式来得到写入性能的提升...但是同时也牺牲了一部分的读性能 LSM-Tree 设计思想 LSM-Tree的设计为一种多层结构、有序数据、针对磁盘存储的一种数据结构，一般在各种Key/Value的数据库中很常用。...核心思想就是充分利用磁盘批量顺序写远比随机写高效的特性，同时舍弃部分读效率来换取写效率的大幅提升 一个LSM-Tree是由两个或两个以上的树状组件数据结构组成的，其中一个是驻留在内存中的树，称之为C0树...同时更新父亲节点对叶子节点的指针 LSM-Tree性能的衡量因素 几个名词的解释 读放大 过多读取请求。RA 由每个查询的磁盘读取次数计算得出。...工作节点，它在LSM-Tree形式的HDFS中执行信息块的管理和存储，由RegionServer在幕后用于实际存储数据 从底层来看，HBase的大部分功能都位于对表执行读写操作的区域性服务器中。
一、LSM-Tree 首先来看一下 LSM-Tree（全称是Log-Structured Merge Tree），当下许多较新的数据库都会选择LSM-Tree作为存储结构，比如TiDB、Cassandra...LSM-Tree的优势是顺序写，提升了整体写入性能。...图片 LSM-Tree 大致可以分为两部分： Memtable: 常驻内存的 KV 查找树 + 无序的 WAL 文件 SSTable (Sorted String Table): 一组存储在磁盘的不可变文件...二、OceanBase的分层转储 OceanBase 数据库的存储引擎就是基于 LSM-Tree 架构的设计，也是划分为内存中的MemTable 和磁盘上的SSTable。
在第二期的“DB · 洞见”直播活动中，我们邀请到了腾讯云数据库高级工程师韩硕进行主题为“基于LSM-Tree存储的数据库性能改进”的分享。...LSM-Tree（Log Structured Merge Tree）是数据库领域内较高效的key-value存储结构，被广泛应用于工业界数据库系统，如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB...在本期分享中，腾讯云数据库高级工程师韩硕博士将为大家重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能改进工作，并探讨这些改进措施在工业界数据库产品中的应用情况以及落地的可能性，快来预约直播吧！
【Flink】第十二篇：记kudu-connector写CDC数据的-D数据时，报主键不存在的异常
本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。...SSTable和LSM-Tree结构 #SSTable #LSM-Tree 概念 在具体的内容介绍之前，我们需要弄清楚SSTable和LSM-Tree有什么区别，简单来说LSM-Tree是对SSTable...LevelDB和RockDB： LevelDB和RockDB是最为典型的LSM-Tree实践案例，尤其是LSM-Tree作者刚好又是谷歌的工程师，深入了解这两款经典LSM-Tree实现案例可以对于SSTable...LSM-Tree 的代码非常简单易懂，难懂的地方作者也给了注释，对于我这种JAVA开发者也能了解大概。...Btree和LSM-Tree对比 Btree的读写速度快于LSM-Tree，因为一次IO读写可以索引到大量的数据页，而LSM-Tree需要跨越多个压缩段才可能找到数据。
本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。...SSTable和LSM-Tree结构 #SSTable #LSM-Tree 概念 在具体的内容介绍之前，我们需要弄清楚SSTable和LSM-Tree有什么区别，简单来说LSM-Tree是对SSTable...LevelDB和RockDB： LevelDB和RockDB是最为典型的LSM-Tree实践案例，尤其是LSM-Tree作者刚好又是谷歌的工程师，深入了解这两款经典LSM-Tree实现案例可以对于SSTable...❝LSM-Tree 的代码非常简单易懂，难懂的地方作者也给了注释，对于我这种JAVA开发者也能了解大概。...Btree和LSM-Tree对比 Btree的读写速度快于LSM-Tree，因为一次IO读写可以索引到大量的数据页，而LSM-Tree需要跨越多个压缩段才可能找到数据。
总体看来，WiscKey 很像一个用 LSM-Tree 做索引的 BitCask。 WiscKey 带来的好处 LSM-Tree Compaction 不需要重写 value，大大减小写放大。...LSM-Tree 不存储 value，体积更小，一个 block 能存更多的 key，有利于减少读 LSM-Tree 的 I/O。 LSM-Tree 的体积小，cache 效果应该会更好。...LSM-Tree 的上面几层基本都可以 cache 在内存中。 WiscKey 面临的问题和挑战 虽然减小了写放大，提升了 key 的密度，进而优化了 LSM-Tree 的 cache 效果。...针对这个问题，WiscKey 采用的方案是，先写 vlog，再写 LSM-Tree 。如果写 vlog 成功，写 LSM-Tree 失败，则写失败。...垃圾回收需要扫描数据，根据数据结构，有两个方向可以考虑： 扫 LSM-Tree。根据 LSM-Tree 把 vlog 中有效的内容都提取出来。
◆绝对时间和相对时间 定时任务一般有两种： 约定一段时间后执行。 约定某个时间点执行。 聪明的你会很快发现，这两者之间可以相互转换，比如给你个任务，要求12点执...
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