LSM Tree与 TSM

LSM Tree
将大量的随机写转换为顺序写，从而极大地提升了数据写入的性能，虽然与此同时牺牲了部分读的性能。
只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据，或者读取操作通常是 key 值连续的数据。
存储模型
WAL
在设计数据库的时候经常被使用，当插入一条数据时，数据先顺序写入 WAL 文件中，之后插入到内存中的 MemTable 中。这样就保证了数据的持久化，不会丢失数据，并且都是顺序写，速度很快。当程序挂掉重启时，可以从 WAL 文件中重新恢复内存中的 MemTable。

MemTable
MemTable 对应的就是 WAL 文件，是该文件内容在内存中的存储结构，通常用 SkipList 来实现。MemTable 提供了 k-v 数据的写入、删除以及读取的操作接口。其内部将 k-v 对按照 key 值有序存储，这样方便之后快速序列化到 SSTable 文件中，仍然保持数据的有序性。

Immutable Memtable
顾名思义，Immutable Memtable 就是在内存中只读的 MemTable，由于内存是有限的，通常我们会设置一个阀值，当 MemTable 占用的内存达到阀值后就自动转换为 Immutable Memtable，Immutable Memtable 和 MemTable 的区别就是它是只读的，系统此时会生成新的 MemTable 供写操作继续写入。

之所以要使用 Immutable Memtable，就是为了避免将 MemTable 中的内容序列化到磁盘中时会阻塞写操作。

各类TSDB实现数据删除的做法大致分为两类：

1)数据分区：按不同的时间范围划分为不同的分区（Shard），因为时序数据写入都是按时间线性产生的，所以分区的产生也是按时间线性增长的，写入通常是在最新的分区，而不会散列到多个分区。分区的优点是数据回收的物理删除非常简单，直接把整个分区删除即可。缺点是数据回收的精细度比较大，为整个分区，而回收的时间精度取决于分区的时间跨度。分区的实现可以是在应用层提供，也可以是存储引擎层提供，例如可以利用RocksDB的column family来作为数据分区。InfluxDB采用这种模式，默认的Retention Policy下数据会以7天时间跨度组成为一个分区。

2)TTL：底层数据引擎直接提供数据自动过期的功能，可以为每条数据设定存储时间（time to live），当数据存活时间到达后存储引擎会自动对数据进行物理删除。这种方式的优点是数据回收的精细度很高，精细到秒级及行级的数据回收。缺点是LSM的实现上，物理删除发生在compaction的时候，比较不及时。RocksDB、HBase、Cassandra和阿里云表格存储都提供数据TTL的功能。

参考
https://blog.csdn.net/u014473112/article/details/82971285
https://blog.csdn.net/cymm_liu/article/details/88344215