网站开发商城1688,网站开发工具排名,泰兴网站推广做网站,建设网站的本质今天介绍LSM Tree这个数据结构#xff0c;严格意义上来说#xff0c;他并不像他的名字一样是一棵树型的数据结构#xff0c;而更多是一种设计思想。 LSM Tree最先在1996年被提出#xff0c;后来被广泛运用于现代NoSQL#xff08;非关系型数据库#xff09;系统中#xf… 今天介绍LSM Tree这个数据结构严格意义上来说他并不像他的名字一样是一棵树型的数据结构而更多是一种设计思想。 LSM Tree最先在1996年被提出后来被广泛运用于现代NoSQL非关系型数据库系统中包括BigTable, Dynamo, HBase, Cassandra, LevelDB, RocksDB, and AsterixDB. LSM Tree主要是瞄准了IO操作中顺序写的速度比随机写快几个数量级的特点采用out-of-place 更新的特性将随机写入累积到顺序写入以利用存储设备的高顺序写入带宽。 那他是怎么做到的呢实际上设计上其实也相当的简单粗暴。 LSM Tree通过将写入操作集中在内存中并定期将数据合并到持久性存储介质如磁盘上实现了高吞吐量的写入和高效的查询性能。LSM Tree引入了“组件”的概念组件是指存储数据的单元或数据结构它们按照特定规则组织和管理数据。 组件根据其存在于内存中或是磁盘中被划分为 1. 内存组件Memory ComponentLSM树通过内存组件也称为memtable存储最近写入的数据。内存组件通常是一个有序的数据结构如平衡树或跳表它提供快速的写入和查询操作。写入操作首先在内存组件中进行以实现低延迟的写入性能。 2. 磁盘组件Disk Component当内存组件达到容量限制或触发某些条件时LSM树将内存组件中的数据刷新到磁盘组件中。磁盘组件通常是一系列按键有序存储的文件SSTable其中每个文件称为一个层级level。较新的数据存储在较高的层级而较旧的数据存储在较低的层级。每个层级的文件都是顺序写入的。磁盘组件之间的数据合并操作以保持数据的有序性和紧凑性。 因此不难看出无论是在内存组件还是磁盘组件LSM Tree都是使用有序的数据结构实现的这也是为什么说LSM Tree是一种设计思想而不是一个具体的数据结构的原因在内存组件中C0 tree可以采用B树、红黑树等数据结构实现他们可以被随机访问直接修改内存组件由于存在于内存中访问快但容量小。在内存组件满或某些条件触发时从内存组件中刷到磁盘组件中因此就起到了将随机写整合为顺序写的效果。 LSM Tree的查询过程 1. 首先进行内存查询首先查询操作会在内存组件如memtable中进行。由于内存组件是一个有序的数据结构可以使用二分查找或其他高效的查找算法来定位所需的键。如果找到了匹配的键则返回对应的值。如果在内存组件中未找到匹配的键查询将继续进入下一个阶段。 2. 内存缺失时磁盘查询如果在内存组件中未找到匹配的键查询将继续在磁盘组件中进行查找。LSM树的磁盘组件通常由多个层级的文件组成其中较新的数据存储在较高的层级较旧的数据存储在较低的层级。 LSM Tree的增删改过程 LSM Tree的增删改过程都在内存中进行按照内存中的有序结构的方式进行增加操作删除过程同样都可以视作“增”对于删除操作在内存中将关键字打上标记这样在合并过程中该key就会被忽略从而实现删除的效果。 LSM Tree的合并过程 将高一层级的LSM Tree合并到第一层级会触发合并也可以叫压缩LSM树会从每个层级中选择一组候选文件进行合并。通常合并操作从较高层级开始逐渐向下进行。选择候选文件的策略可以根据不同的实现和需求而有所不同常见的策略包括选择最旧的文件、选择文件大小最接近某个阈值的文件等。选定的候选文件会按照键的顺序进行排序。这可以通过一次性读取文件中的数据并使用外部排序算法如归并排序来实现。排序后的数据将成为合并操作的输入。合并操作会将排序后的数据合并到一个新的文件中。新文件通常位于较低层级。合并操作的目标是保持数据的有序性和紧凑性。它会逐个比较排序后的键值对并根据键的顺序将它们写入新文件。如果有重复的键则通常选择最新的键值对作为合并结果。合并后的新文件可能会包含一些重复的键值对或已标记为删除的数据。为了优化存储空间可以进行压缩操作。压缩操作会移除重复的键值对、删除标记和其他冗余数据以减少文件的大小。压缩操作通常在合并操作之后进行以避免对正在合并的数据产生冗余的压缩开销。 多Level LSM Tree LSM Tree可以具有多个磁盘组件似乎在后面的实现中往往只有一种称为多组分LSM树Multi-component LSM-trees是LSM树的一种变体它引入了多个组件类型以优化存储和查询性能。 在传统的LSM树中通常只有两种组件类型内存组件和磁盘组件。然而多组分LSM树引入了额外的组件类型以更好地适应不同的工作负载和性能需求。 多组分LSM树的主要组件类型包括 内存组件memtable内存组件是多组分LSM树中的一个重要组成部分它与传统LSM树中的内存组件相同。它存储最近的写入操作并提供快速的插入和查询性能。与传统LSM树不同的是多组分LSM树中的内存组件可以具有不同的配置和特性以适应不同类型的数据和查询负载。 热存储组件hot storage component热存储组件是多组分LSM树中的一种组件类型用于存储频繁访问的热数据。热存储组件可以位于内存或者高性能的存储介质上以提供更快的查询响应时间。它通常用于存储最常访问的数据以减少查询延迟。 冷存储组件cold storage component冷存储组件用于存储不经常访问的冷数据。这些组件通常位于较低性能的存储介质上如磁盘或者低成本的云存储。冷存储组件可以容纳大量的数据并提供较低的存储成本但查询性能可能相对较低。 归档存储组件archive storage component归档存储组件用于长期存储和归档数据这些数据很少被访问。归档存储组件通常采用高度压缩的格式以减小存储空间的占用。这些组件通常位于持久性存储介质上如冷存储或者备份存储。 多组分LSM树通过引入不同类型的组件根据数据的访问模式和性能需求将热数据存储在高性能组件中而将冷数据存储在较低性能组件中。这样可以提高查询性能和存储效率同时满足不同类型的数据访问需求。 LSM Tree的异地更新特性 传统的索引结构通常采用in-place更新策略即直接覆盖旧记录来存储新的更新。而LSM树采用了out-of-place更新策略即始终将更新存储在新的位置而不是直接覆盖旧条目。 LSM树的out-of-place特性带来了一些优势。首先它提高了写入性能因为可以利用顺序I/O来处理写入操作。相比之下传统的in-place更新结构需要进行随机的I/O操作影响写入性能。其次out-of-place特性简化了恢复过程因为它不会覆盖旧数据可以更容易地进行数据恢复。此外LSM树的out-of-place特性还允许对数据进行可调整的并发控制和高空间利用率的管理。 然而out-of-place特性也带来了一些挑战。由于记录可能存储在多个位置读取性能可能会受到影响。此外LSM树通常需要进行单独的数据重新组织过程以持续改善存储和查询的效率。 LSM树的out-of-place特性是其设计的关键部分它使LSM树成为现代NoSQL系统中存储层的重要组成部分并为各种工作负载提供了高性能和高效的存储管理。 如何继续优化LSM Tree LSM Tree具有良好的写性能但是无疑也降低了读性能如何提升LSM Tree的读性能 可以考虑采用布隆过滤器提前过滤一些明确不存在的key来加快读性能可以考虑采用在有序结构上使用的更加高效的查找算法比如二分查找来提高查找速度可以考虑使用hash将数据分割映射等。 在以下链接中有之前的创作者设计的LSM Tree的增删查改样例有兴趣的读者可以了解。 https://blog.csdn.net/jinking01/article/details/105377370 如果想要更多了解LSM Tree的学术上的进展推荐一篇文献调研 https://doi.org/10.1007/s00778-019-00555-y
