Lsm Tree学习

一、LSM Tree的背景与核心思想

1. 传统索引结构的局限性

在传统数据库系统中，B-Tree及其变种（如B+Tree）是主流的索引结构。B-Tree通过平衡树结构支持高效的随机读写操作，但其设计存在以下问题：

• 写放大（Write Amplification）：频繁的页面分裂与合并导致多次磁盘写入。
• 随机写入开销：随机插入需频繁寻道，机械硬盘性能下降显著。

2. LSM Tree的诞生

LSM Tree（Log-Structured Merge-Tree）由Patrick O’Neil等人在1996年提出，核心思想是通过顺序写入和延迟合并优化高吞吐量的写入场景。它尤其适用于写多读少的大数据应用（如日志存储、时序数据）。

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二、LSM Tree的核心结构与工作流程

1. 层级化存储结构

LSM Tree由多层组件构成，通常分为内存层与磁盘层：

• MemTable：驻留内存的可变数据结构（如跳表或B-Tree），负责接收写入操作。
• Immutable MemTable：填满后的MemTable转为只读状态，准备刷入磁盘。
• SSTable（Sorted String Table）：磁盘上的有序文件集合，按层级组织（如Level 0到Level N）。