blocks|key|4001155|text|目前，谷歌发布了levelDB+(你可以在谷歌中搜索它)；人们说它是谷歌的bigtable的memtable+sstable实现！看了一些源代码后，我觉得这是一个简单的版本！|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4001156|希望它能给我们一些帮助|4001157|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

currently , google release levelDB （you can search it in google）;
People say it is the memtable sstable implemetion of google's bigtable!
I think it is a simple version after read some source code!

Hope it can give some help

blocks|key|4021575|text|和nessDB。它使用了一个简单的最小二乘树https://github.com/shuttler/nessDB|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|4021576|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/shuttler/nessDB^0|M|Y|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

and nessDB.
It's using a simple LSM-Tree, <a href="https://github.com/shuttler/nessDB" rel="nofollow">https://github.com/shuttler/nessDB</a>

blocks|key|4001208|text|H2Database的MVStore使用Log+Structured+Storage，这与LSM-Tree略有相似|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|4001209|Fragmented+LSM-Tree，在PebblesDB中实现|4001210|WiscKey，在此contest+project中实现|4001211|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.h2database.com/html/mvstore.html#logStructured|1|http://www.cs.utexas.edu/~vijay/papers/sosp17-pebblesdb.pdf|2|https://github.com/utsaslab/pebblesdb|3|https://www.usenix.org/system/files/conference/fast16/fast16-papers-lu.pdf|4|https://github.com/neoremind/2018-polar-race^0|K|M|0|0|0|J|1|L|9|2|0|0|7|3|A|F|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|X|8|@]|9|@$A|Y|B|Z|1|10]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|11|8|@]|9|@$A|12|B|13|1|14]|$A|15|B|16|1|17]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|18|8|@]|9|@$A|19|B|1A|1|1B]|$A|1C|B|1D|1|1E]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]|R|$5|K|L|M|C|$N|S]]|T|$5|K|L|M|C|$N|U]]|V|$5|K|L|M|C|$N|W]]]]

H2Database's MVStore uses <a href="https://www.h2database.com/html/mvstore.html#logStructured" rel="nofollow noreferrer">Log Structured Storage</a>, a slight similar to LSM-Tree

<a href="http://www.cs.utexas.edu/~vijay/papers/sosp17-pebblesdb.pdf" rel="nofollow noreferrer">Fragmented LSM-Tree</a>, implemented in <a href="https://github.com/utsaslab/pebblesdb" rel="nofollow noreferrer">PebblesDB</a>

<a href="https://www.usenix.org/system/files/conference/fast16/fast16-papers-lu.pdf" rel="nofollow noreferrer">WiscKey</a>, implemented in this <a href="https://github.com/neoremind/2018-polar-race" rel="nofollow noreferrer">contest project</a>

There are many strategies for disk space (and memory) management in databases. 
I try to track the best ones like log-structured merge tree in form of BigTable (and HBase, Hypertable, Cassandra) or fractal tree used in TokuDB. From what I have mentioned it is easy to guess, I mean algorithms what use wisely resources (for example avoiding I/O and scale well).

Are there other algorithms like LSM tree? Just direct me.

Are there other algorithms like LSM tree?

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数据库中的磁盘空间(和内存)管理有很多策略。我尝试跟踪最好的，比如BigTable (以及HBase，Hypertable，Cassandra)形式的日志结构合并树或TokuDB中使用的分形树。根据我前面提到的，很容易猜测，我指的是合理使用资源的算法(例如，避免I/O和良好的伸缩性)。还有没有像LSM树这样的算法？只要给我指路。

问还有没有像LSM树这样的算法？
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