数据库的数据结构 LSM-Tree 和 B-tree

数据库最基本的两件事情: 插入和查询

涉及2个问题，如何存储数据和查找数据。

 

最简单的结构

底层结构:一个纯文本文件，其中每行包含一个key-value对

插入: 每次插入即追加新的内容到文件末尾，相同的值不会覆盖。

查询: 查看文件中最后一次出现的值来找到最新的值。

追加到文件尾部的方式通常足够高效，这种机制叫做日志(log)，这里的日志表示的是一个仅能追加的记录序列集合。

问题: 查找会很慢，需要遍历从头到尾，o(n)。为了高效的查找，需要新的结构:索引。

索引背后的基本想法都是使用一些额外的空间，来帮助定位到想要的数据。由于每次写数据，需要更新索引，因此任何类型的索引通常都会降低写的速度。

 最简单索引-哈希索引

把每个key和对应的位置的偏移量都建立映射(一般内存中)。通过偏移量，只需要最多一次磁盘寻址，就可以将value加载到内存。 

优化: 如果一直追加到一个文件中，最终会用尽磁盘。将lo