LSM树--高效的存储

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论文 The Log-Structure Merge-Tree(LSM-tree)(http://www.google.com.my/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&cad=rja&ved=0CDoQFjAD&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.44.2782%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=6OlPUJuZFsaYiAfIkIHIDg&usg=AFQjCNGGoN9IFTLShcv2HbL0RVQdElfxow&sig2=8wysS63qlqRvWf5m3lk7bg) 描述了这种数据结构的目标和算法细节。

 

LSM-tree主要目标是快速地建立索引。B-tree是建立索引的通用技术，但是，在大并发插入数据的情况下，B-tree需要大量的磁盘随机 IO，很显然，大量的磁盘随机IO会严重影响索引建立的速度。特别地，对于那些索引数据大的情况（例如，两个列的联合索引），插入速度是对性能影响的重要 指标，而读取相对来说就比较少。LSM-tree通过磁盘的顺序写，来达到最优的写性能，因为这会大大降低磁盘的寻道次数，一次磁盘IO可以写入多个索引 块。

 

LSM-tree的主要思想是划分不同等级的树。以两级树为例，可以想象一份索引数据由两个树组成，一棵树存在于内存，一棵树存在于磁盘。内存中的 树可以不一定是B-树，可以是其他的树，例如AVL树。因为数据大小是不同的，没必要牺牲CPU来达到最小的树高度。而存在于磁盘的树是一棵B-树。

 

 

数据首先会插入到内存中的树。当内存中的树中的数据超过一定阈值时，会进行合并操作。合并操作会从左至右遍历内存中的树的叶子节点与磁盘中的树的叶 子节点进行合并，当被合并的数据量达到磁盘的存储页的大小时，会将合并后的数据持久化到磁盘，同时更新父亲节点对叶子节点的指针。

 

 

之前存在于磁盘的叶子节点被合并后，旧的数据并不会被删除，这些数据会拷贝一份和内存中的数据一起顺序写到磁盘。这会操作一些空间的浪费，但是，LSM-tree提供了一些机制来回收这些空间。

 

磁盘中的树的非叶子节点数据也被缓存在内存中。

 

数据查找会首先查找内存中树，如果没有查到结果，会转而查找磁盘中的树。

 

有一个很显然的问题是，如果数据量过于庞大，磁盘中的树相应地也会很大，导致的后果是合并的速度会变慢。一个解决方法是建立各个层次的树，低层次的 树都比上一层次的树数据集大。假设内存中的树为c0, 磁盘中的树按照层次一次为c1, c2, c3, ... ck-1, ck。合并的顺序是(c0, c1), (c1, c2)...(ck-1, ck)。

 

为什么LSM-tree的插入很快

 

1. 首先，插入操作首先会作用于内存，并且，内存中的树不会很大，这会很快。

2. 合并操作会顺序写入一个或多个磁盘页，这比随机写快得多。