数据结构-LSM树

1）传统关系型数据库使用btree或一些变体作为存储结构，能高效进行查找。但保存在磁盘中时它也有一个明显的缺陷，那就是逻辑上相离很近但物理却可能相隔很远，这就可能造成大量的磁盘随机读写。随机读写比顺序读写慢很多，为了提升IO性能，我们需要一种能将随机操作变为顺序操作的机制，于是便有了LSM树。LSM树能让我们进行顺序写磁盘，从而大幅提升写操作，作为代价的是牺牲了一些读性能。

1）LSM树（Log-Structured MergeTree），日志结构合并树。

2）LSM树存储引擎和B+树存储引擎一样，同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。

3）LSM树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，等到积累到足够多之后，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一起)。

4）日志结构的合并树（LSM-tree）是一种基于硬盘的数据结构，与B+tree相比，能显著地减少硬盘磁盘臂的开销，并能在较长的时间提供对文件的高速插入（删除）。然而LSM-tree在某些情况下，特别是在查询需要快速响应时性能不佳。通常LSM-tree适用于索引插入比检索更频繁的应用系统。

LSM树，log-structured，日志结构的，日志是软件系统打出来的，而且系统写日志不会写错，所以不需要更改，只需要在后边追加就好了。各种数据库的写前日志也是追加型的，因此日志结构的基本就指代追加。注意他还是个 “Merge-tree”，也就是“合并-树”，合并就是把多个合成一个

1）下图是 LSM-tree 的组成部分，是一个多层结构，就更一个树一样，上小下大。首先是内存的 C0 层，保存了所有最近写入的 （k，v），这个内存结构是有序的，并且可以随时原地更新，同时支持随时查询。剩下的 C1 到 Ck 层都在磁盘上，每一层都是一个在 key 上有序的结构

2）写入流程：一个 put（k，v） 操作来了，首先追加到写前日志（Write Ahead Log，也就是真正写入之前记录的日志）中，接下来加到 C0 层。当 C0 层的数据达到一定大小，就把 C0 层 和 C1 层合并，类似归并排序，这个过程就是Compaction（合并）。合并出来的新的 new-C1 会顺序写磁盘，替换掉原来的 old-C1。当 C1 层达到一定大小，会继续和下层合并。合并之后所有旧文件都可以删掉，留下新的。注意数据的写入可能重复，新版本需要覆盖老版本.

3）查询流程：在写入流程中可以看到，最新的数据在 C0 层，最老的数据在 Ck 层，所以查询也是先查 C0 层，如果没有查到，再查 C1，逐层查。一次查询可能需要多次单点查询，稍微慢一些。所以 LSM-tree 主要针对的场景是写密集、少量查询的场景。

4）LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。

1）LSM树和B+树的差异主要在于读性能和写性能进行权衡。在牺牲的同时寻找其余补救方案：

（1）LSM具有批量特性，存储延迟。当写读比例很大的时候（写比读多），LSM树相比于B树有更好的性能。因为随着insert操作，为了维护B+树结构，节点分裂,性能会逐渐减弱。

（2）B树的写入过程：对B树的写入过程是一次原位写入的过程，主要分为两个部分，首先是查找到对应的块的位置，然后将新数据写入到刚才查找到的数据块中，然后再查找到块所对应的磁盘物理位置，将数据写入去。当然，在内存比较充足的时候，因为B树的一部分可以被缓存在内存中，我们就假定内存很小，只够存一个B树块大小的数据吧。可以看到，在上面的模式中，需要两次随机寻道（一次查找，一次原位写），才能够完成一次数据的写入，代价还是很高的

1）对于从磁盘中读取数据的操作，叫做IO操作，这里有两种情况：

（1）第一种：假设我们所需要的数据是随机分散在磁盘的不同页的不同扇区中的，那么找到相应的数据需要等到磁臂（寻址作用）旋转到指定的页，然后盘片寻找到对应的扇区，才能找到我们所需要的一块数据，一次进行此过程直到找完所有数据，这个就是随机IO，读取数据速度较慢。

（2）第二种：假设我们已经找到了第一块数据，并且其他所需的数据就在这一块数据后边，那么就不需要重新寻址，可以依次拿到我们所需的数据，这个就叫顺序IO。