论文阅读：toward accurate and fast evaluation of multi-stage ls designs

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本文提出一种针对MSLS如leveldb, rocksdb等的评估方法，旨在精确测量写操作的成本及最优配置。通过分析模型，特别是leveldb的WAL日志和level0的特性，揭示写放大的关键因素。

摘要

针对leveldb，rocksdb，hbase，COLA，SAMT等MSLS设计，本文提出一种评价方法，可以更准确的判断insert的开销，以及最优的参数配置。

detail

目标是针对不同MSLS设计，准确的评估模型写放大的效应。而写放大与几个因素有关，重复key会导致总体上写到磁盘上的数据变少；用unique（映射一系列请求与对应的请求中uniquekey的数量）和unique的逆函数定义了merge过程的开销？
在这里插入图片描述
对leveldb进行分析建模，WAL日志贡献了一倍的写放大，level0会对WAL中的数据量做一次uniquekey的映射倍的写放大。
nonuniformity，最近compact生成的文件倾向于有更小的keyrange。keyrange越窄的tablefile，交叠的下层tablefile也越少。nonuniformity这个概念没太理解。

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