简述LSM-Tree

最新推荐文章于 2025-04-27 12:28:49 发布
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文章标签： 数据库 数据结构
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数据结构之LSM树
LeoHan
01-11 1168
LSM树(Log Structured Merge Tree) 是一种
LSM-tree原理分析
weison_x的博客
02-15 1334
本文围绕以下几点并基于网上的资料（见文末）进行分析: 1. SSTable、index组成、作用，SSTable持久、不可变是什么意思？ 2. key、value组成、作用 3. 树的组织、每层的内容组成、组成单位 4. key在每层有序还是全局有序、连续有序还是非无序？ 5. 每层的内容发生改变的情况，没有交集的SSTable如何、什么存放到(到下一层）磁盘? 6. 合并策略,合并对象只是相邻的两层发生合并? ...
LSM树详解
yunhaohan的博客
01-07 1106
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，L
深入理解什么是LSM-Tree
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三劫散仙
05-21 4万+
前言 十多年前，谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文，分别是GFS(2003年)，MapReduce（2004年），BigTable（2006年），为开源界在大数据领域带来了无数的灵感，其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式，这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下，我...
数据结构：LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎
码农架构
09-10 1578
LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎 代表数据库：nessDB、leveldb、hbase等 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。LSM Tree ，这个概念就是结构化合并树的意思，它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在内存中，等到积累到最后多之后，再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的，可以通过合并排序的方式快速合并到
LSM-tree基本原理及应用
ZERO的博客
05-16 2947
LSM-tree基本原理及应用 LSM-tree是什么 log-structed merge-tree 日志结构的：系统日志是不会出错的，只需要在后面追加。所以日志结构就代指追加型结构。 原理：把磁盘看做一个日志，在日志中存放永久性数据及其索引，每次都添加到日志的末尾。文件传输（存取）大多是顺序的，提高磁盘带宽利用率。 LSM-tree是专门为key-value存储系统设计的，主要业务是查找和插入。 LSM的特点是利用磁盘的顺序写，写入速度比随机写入的B-树更快。 LSM-tree来自哪里 Bigta
LSM-Tree
xiaodidadada的博客
04-19 1556
https://juejin.cn/post/6844903863758094343 https://segmentfault.com/a/1190000039269078 https://cloud.tencent.com/developer/article/1488439 https://segmentfault.com/a/1190000021136424?utm_source=sf-similar-article
分布式关系型数据库里B-TREE和LSM-TREE的性能差别细节
weixin_43549321的博客
10-10 1551
简述分布式关系型数据库里，两种最常见的存储结构B-TREE和LSM-TREE在各种经典场景下的一些性能差异和对比的情况。
存储引擎中 LSM-Tree 和 LSM-Log 的关系和区别
为了提高写入性能，LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）作为一种新型的存储引擎结构被提出。LSM-Tree采用了一种基于日志的写入方式，降低了磁盘IO次数，提高了写入性能。 ## 1.2 LSM-Tree和LSM-Log的概念和作
2023-04-27 polardbx-LSM-tree的Parallel Recovery性能优化
悟世之路
04-27 652
由于回放任务队列是一个线程安全、可严格保证先进先出的无锁队列，而回放主线程是顺序读取WAL文件并按照WAL Record的全局序将回放任务投递到任务队列中，因此可以保证队列中的回放任务对应的WAL Record Sequence一定大于已经取出的任务WAL Record Sequence，只要回放线程池执行完从任务队列中取出的回放任务，就可以保证当前MemTable的最大Sequence之前的WAL Record已经回放完整。该测试的目的是比对极致场景下WAL回放线程数对回放性能的影响。
rocksDB要点
dlphay的博客
01-20 489
rocksDB定义 快速存储系统，充分挖掘 Flash or RAM 硬件的读写特性，支持单个 KV 的读写以及批量读写。本质：牺牲了一部分读的性能和增加了合并的开销，换取了高效的写性能。 LSM-Tree(Log-Structured-Merge-Tree)的理解 简述：内存中构建“小树”，到一定的规模，Merge到磁盘的“大树”。 多level的文件格式：最热最新的数据L0层，最冷...
【论文简述及翻译】MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo（ECCV 2018）
qq_43307074的博客
11-23 4135
【论文简述及翻译】MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo（ECCV 2018）
基于vue框架的电信用户业务管理系统的设计与实现8ly70（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
h2345678的博客
04-25 623
可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。[6]师明,曾丹.基于Vue.js和Spring Boot的校招日记系统[J].工业控制计算机,2020,33(01):95-97.[7]胡雅丽.基于Vue.js的“微商城”前端开发设计与实现[J].电子技术与软件工程,2020(20):34-35.[3]张智强，孙福兆，余健等.mysql课程设计案例精编[J].清华大学出版社,2019(8):67-234。[8]李广宏.vue.js前端应用技术分析[J].中国新通信,2019,21(20):115.
MySQL索引优化、SQL分析与运行原理 - Java架构师面试实战
南客先生的博客
04-25 527
面试官：马架构，请问您对MySQL的B+树索引有什么理解？马架构：B+树是一种平衡多路查找树，所有的数据节点都存储在叶子节点上。相比于B树，B+树更适合范围查询和排序操作。面试官：那么覆盖索引是什么？马架构：覆盖索引是指查询的数据可以通过索引直接获取，而无需回表读取数据。面试官：如何选择合适的索引？马架构：需要根据查询条件、数据分布和查询频率进行综合评估。面试官：请解释SQL执行计划中的`EXPLAIN`关键字的作用。马架构：`EXPLAIN`可以帮助我们分析SQL的执行过程，包括使用的索引、扫描行数等信息
微信小程序上传腾讯云
yhfzz的博客
04-20 505
/ // var data = ["玉米", "1004", "1000", "枯梢病", "保定", "12123", "test", "测试"];// // INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....)//////////////////////////////////// 写腾讯云数据库。// name: 'mysql', //云函数名称。
Dify依赖管理poetry切换为uv
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Dify升级1.3.0后api的依赖管理从poetry切换为了uv管理，但是官网暂时还没有更新。在此记录一下 uv 依赖管理操作。
SQL面试之--明明建了索引为什么失效了？
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本文将带你深入理解强一致性与最终一致性模型的核心思想、适用场景及权衡考量，帮助你在构建现代应用时做出更理性的设计决策。
Oracle for Linux安装和配置（11）——Oracle安装和配置
数据库生态圈（RDB & NoSQL & Bigdata）——专注于关系库优化（Oracle&Mysql&PG&SQL Server ）
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