SSTable and Log Structured Merge Trees

最新推荐文章于 2025-07-03 01:39:29 发布
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本文介绍了Log-Structured Merge-Tree (LSMTree) 的工作原理及其如何支持高效的范围查询和随机读写操作。LSMTree是一种数据结构，通过不断生成SSTable结构的日志文件并进行合并来提高效率。

仅仅SSTable数据结构本身仍然无法support高效的range query和random r/m 的场景，还需要一整套的机制来完成从memory sort、flush to disk，compaction以及快速读取。。。这样的一个完成的机制和架构称为“ The Log-Structured Merge-Tree”(LSM Tree)。 首先是基于log的，不断产生SSTable结构的log文件，并且是需要不断merge以提高效率的。

万字详解：LSM（Log-Structured Merge-Tree）结构
AI天才研究院
04-13 437
是一种专为高吞吐量写操作和顺序写优化设计的存储引擎。其核心思想是将数据以日志结构的方式组织，优化写入操作，通过顺序写入内存和磁盘，以及合并优化存储空间的策略，提供出色的写入性能和存储效率。内存表（MemTable）：缓存最新写入的数据。不变的磁盘表（SSTable）：持久化存储有序数据。合并（Merge）过程：定期合并小文件，优化存储空间。压缩（Compaction）：去除冗余数据，提高存储效率。布隆过滤器（Bloom Filter）：加速数据存在性判定。
【大数据存储引擎】LSM-Tree 日志结构合并树 (Log-Structured Merge Tree) 极简教程
AI天才研究院
03-15 2万+
LSM-Tree ：日志结构合并树 简介RocksDB 架构Motivation behind LSM TreesLSM 树背后的动机LSM Tree deep dive：追加写+有序深入探讨 LSM 树Dissecting LSM Tree 剖析 LSM 树Memtable 内存表SSTable ：有序字符串表（BigTable）SSTable enchancements SSTable 改进Operations on LSM Tree对 LSM 树的操作Writing/Updating
Log Structured Merge Trees (LSM)
dizi9750的博客
04-22 309
1 概念 LSM = Log Structured Merge Trees 来源于google的bigtable论文。 2 解决问题 传统的数据库如MySql采用B+树存放数据，B+树是一个随机读写的数据结构。 我们知道，顺序读写要比随机读写快无数倍，所以需要把数据结构改成顺序读写。 3 应用场景 LSM是当前被用在许多产品的文件结构...
【翻译】Log Structured Merge Trees(日志结构化合并树)
langhailove_2008的博客
04-08 645
自谷歌发布“大桌面”论文以来已近十年。该论文的许多很酷的方面之一是它使用的文件组织。在1996年的论文之后，这种方法通常被称为日志结构化合并树，尽管这里描述的算法与大多数现实世界的实现有很大不同。 LSM现在在许多产品中用作主要文件组织策略。在收购了Wired Tiger之后，HBase，Cassandra，LevelDB，SQLite甚至MongoDB 3.0都配备了可选的LSM引擎。 使LSM...
【LSM tree 】Log-structured merge-tree 一种分层、有序、面向磁盘的数据结构
weixin_40293999的博客
12-09 761
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。其核心原理是磁盘批量顺序写比随机写性能高很多，可以通过围绕这一原理进行设计和优化，让写性能达到最优。相较于传统的B+树，它减少了磁盘随机读取的需求，从而在一定程度上改善了数据库的写能力，当然在一定程度上牺牲了数据库的读能力。
LSM -Log Structured Merge Trees 算法原理
ai_xiangjuan的博客
02-25 716
为什么需要LSM算法 LSM被设计来提供比传统的B+树或者ISAM更好的写操作吞吐量，通过消去随机的本地更新操作来达到这个目标。 设计LSM算法的本质是：磁盘随机操作慢，顺序读写快。磁盘随机操作与顺序操作存在这巨大的差距，无论是磁盘还是SSD。 上图很好的说明我们要避免随机读写，最好设计成顺序读写。 如果我们对写操作敏感，最好的办法是采用顺序写，将数据直接添加到文件。这种策略通常被使用...
Bigtable的扩展——SStable 的 IO 方式 - Log Structured-Merge Tree
qq_40229166的博客
02-18 267
LSM树的简介
云数据库索引设计：提升查询性能的黄金法则
最新发布
AI天才研究院
07-03 913
本文系统解析云数据库索引设计的核心逻辑，覆盖从理论原理到工程实践的全生命周期。通过第一性原理推导揭示索引优化的本质规律，结合云原生特性（弹性扩展、多租户、分布式架构）分析传统索引结构的演进与创新。内容包含多层次知识体系：面向专家的理论模型与分布式挑战、面向中级开发者的架构设计与实现技巧、面向入门者的类比教学与案例解析。最终提炼12条黄金法则，为云数据库索引设计提供可落地的技术指南。索引的本质是用存储与写入性能换取查询性能查询性能。
NoSQL数据库中的数据结构的一些重要特性，并结合实际案例给出一些常用的数据结构和查询方法
AI天才研究院
08-27 627
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着数据量的增长，传统的关系型数据库已经无法满足需求了，这时候出现了NoSQL这类非关系型数据库，例如MongoDB、Redis等。那么在这类NoSQL数据库中，如何利用数据结构进行高效查询呢？本文将介绍一下数据结构的一些重要特性，并结合实际案例给出一些常用的数据
Flink Checkpoint 和 Savepoint 区别及其如何配置使用？
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09-22 641
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LSM Tree（The Log-Structured Merge-Tree）核心特点是利用顺序写来提高写性能
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Hbase中的log structure merge tree
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weixin_30954607的博客
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近年来，随着互联网数据的日益增长，管理分布式数据需求的日益增加，Bigtable[1]等一系列NoSQL数据库开始涌现。Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据，其在提供Tablet服务时使用内存中的memtable和GFS[2]中的SSTable来相互配合着来存储数据更新，其中存储和更新的方法与日志结构的合并树[3]（Log-Structured Merge-T...
详解SSTable结构和LSMTree索引
weixin_34378767的博客
08-14 772
http://www.igvita.com/2012/02/06/sstable-and-log-structured-storage-leveldb/, SSTable and Log Structured Storage: LevelDB   The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for s...
Log Structured Merge Trees译文以及LSM调研心得
linuxheik的专栏
05-16 2015
Log Structured Merge Trees译文以及LSM调研心得 原文 原文 直接看原文有些糊涂，所以翻译一下看，也为了和朋友分享一下。能力有限，所以翻译的会很蠢，求指点0.0 看完译文以后可以按照顺序浏览以下几篇博文。感觉讲的很透彻。 LSM树存储模型 LevelDB关键实现图解 数据分析与处理之二（Leveldb 实现原理） level
如何使用Python编程语言来实现一个LSM（Log-Structured Merge）树的数据结构？
11-03
在Python中实现LSM（Log-Structured Merge）树数据结构，通常会涉及到以下几个关键步骤： 1. **设计日志层（Log Layer）**：这是LSM树的基础，它将所有的写操作记录为一系列小的、有序的日志条目。每次写入数据时，...
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