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LSM 树
# LSM 树 # 什么是 LSM 树 LSM 树具有以下 3 个特点： 将索引分为内存和磁盘两部分，并在内存达到阈值时启动树合并（Merge Trees）； 用批量写入代替随机写入，并且用预写日志 WAL LSM 树的这些特点，使得它相对于 B+ 树，在写入性能上有大幅提升。所以，许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎，而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。 因此，LSM 树至少需要由两棵树组成，一棵是存储在内存中较小的 C0 树，另一棵是存储在磁盘中较大的 C1 树。 解决方案就是：LSM 树（Log Structured Merge Trees）。 # 参考资料 检索技术核心 20 讲 数据结构 树 LSM 树
79720编辑于 2023-04-07 - 来自专栏用户1337634的专栏
概要介绍LSM树
LSM(Log Structured Merged Tree)树一般用在写多读少的场景，比如日志类型的数据，是HBase、 Cassandra、 LevelDB、 RocksDB 以及 ClickHouse typical LSM backed system ? SSTable (Sorted String Table) LSM-Tree的优点和缺点 与B-tree系列数据结构相比，LSM的写性能提升10作用倍，读性能降低10倍左右（但是使用布隆过滤器Bloom Trees: What Powers Write-Heavy Databases LSM 树详解 平衡二叉树、B树、B+树、B*树 理解其中一种你就都明白了 一文了解数据库索引：哈希、B-Tree 与 LSM 深入理解什么是LSM-Tree 日志结构的合并树 The Log-Structured Merge-Tree LSM-tree vs B-tree
84510发布于 2021-06-22 - 来自专栏java达人
LSM树 与B+树比较
这就是B+树的原理，但是写起来就很糟糕，因为会产生大量的随机IO，磁盘寻道速度跟不上。 关于b树 B+树最大的性能问题是会产生大量的随机io。随着新数据的插入，叶子节点会慢慢分裂。 比如insert key跨度很大，7 -> 1000 -> 3 -> 2000... 新插入的数据存储在磁盘上，会产生大量的随机写IO。 例如，Oracle 的常用索引使用 B+ 树。 关于lsm树 LSM 树本质上是读写之间的平衡。与B+树相比，它牺牲了部分读取性能来提高写入性能。 以上就是LSM树最本质的原理，有了原理，再看具体的技术就很简单了： 关于lsm内存结构，可以是B+树，还可以为跳跃表（skip-list）或是一个有序字符串表（SSTables）。 如上所述，LSM 树只是一堆小树。内存中的小树叫做memstore。每次flush时，内存中的 memstore 都会成为磁盘上的storefile。 为什么有一个compact过程？ 这很简单。
1.2K20编辑于 2022-05-16 - 来自专栏Spark学习技巧
从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。 使用B+树组织数据可以较好地利用HDD的这种特点，其本质是多路平衡查找树。下图是一棵高度为3的4路B+树示例。 ? 下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。 HFile就是LSM树中的高层实现。 从逻辑上来讲，它是一棵满的3层B+树，从上到下的3层索引分别是Root index block、Intermediate index block和Leaf index block，对应到下面的Data
2.5K30发布于 2020-07-15 - 来自专栏全栈程序员必看
关于LSM树_完全m叉树
关于LSM树 LSM树，即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)。其实它并不属于一个具体的数据结构，它更多是一种数据结构的设计思想。 大多NoSQL数据库核心思想都是基于LSM来做的，只是具体的实现不同。所以本来不打算列入该系列，但是有朋友留言了好几次让我讲LSM树，那么就说一下LSM树。 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。 LSM树原理 LSM树由两个或以上的存储结构组成，比如在论文中为了方便说明使用了最简单的两个存储结构。 关于优化措施 本文用图阐述LSM的基本原理，但实际项目中其实有很多优化策略，而且有很多针对LSM树优化的paper。
51810编辑于 2022-11-17 深入理解LSM树
今天我们聊聊 LSM 树。 可能这是你第一次听说 LSM 树，但 LSM 树其实已经是我们的老朋友了，大多数 NoSQL 如 HBase、LevelDB、Cassandra、RocksDB 等底层都有 LSM 树的身影。 LSM 树的架构与优势LSM 树的优点就是写入速度快，写入快的秘密在于 LSM 树利用了磁盘的顺序写，这使得 NoSQL 的性能优于关系型数据库。 下图是 LSM 树的逻辑示意图，LSM 树是一个多层结构，自上而下存储的数据越来越多。 总结今天我们聊了 LSM 树的相关知识，我们首先介绍了 LSM 树的原理，其实 LSM 并不是树，而是一个多层的读写流程，LSM 树本身是为了解决快速写入的问题而设计的，LSM 树利用了磁盘的顺序读写能力
74810编辑于 2024-08-06- 来自专栏肉眼品世界
TiDB 底层存储结构 LSM 树原理介绍
2 LSM 树算法大概思路 LSM 树由两个或多个树状的结构组成。 这一节我们以两个树状的结构构成的简单的双层 LSM 树举例，来简单说下 LSM 树大概思路，让大家对 LSM 树实现有个整体的认识。 3 LSM 树的组成 LSM 树有三个重要组成部分，MemTable，Immutable MemTable，SSTable(Sorted String Table)，如下图。 不同的选择会造成不同的读写策略，基于以上 3 个问题，又带来了 3 个概念： 读放大：读取数据时实际读取的数据量大于真正的数据量。 不同的策略实际就是围绕这三个概念之间做出权衡和取舍，我们主要介绍两种基本策略：size-tiered 策略和 leveled 策略，这两个策略对于以上 3 个概念做了不同的取舍。
1.2K71编辑于 2023-02-12 - 来自专栏johnhuster
计算机基础之:LSM树
使用过hbase、cassandra之类nosql数据库的小伙伴对LSM树结构应该有所耳闻，那么这种数据结构有哪些优劣势呢，本文做下简单介绍。 LSM（全称：Log-Structured Merge Tree）是一种广泛应用于现代数据库和存储系统的数据结构，尤其适合于写密集型应用场景。 想象一下LSM如同一个高效的图书馆管理系统，我们通过它的优势与劣势来形象生动地描述这一概念。 高效查询：尽管书籍的最终位置可能在多次合并后才确定，但LSM通过维护一个指向书籍最新位置的索引（内存索引），让读者（查询）能迅速找到所需书籍，保证了查询的效率。 空间开销：LSM的后台合并过程会产生一定的空间冗余，就像图书馆在整理书籍时，旧的索引卡可能还在，新的索引卡已生成，这期间会有数据的重复存储。
35410编辑于 2024-06-02 - 来自专栏算法之名
LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎浅析
下图是最简单的二层LSM Tree. ? 图来自lsm论文 lsm tree，理论上，可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge，对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性，但是实际应用中，一般lsm有多层， LSM树相比于B+树（大量的叶节点操作，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子节点之间的指针）， 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 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。 总结为，LSM树并不是像B+树单次在磁盘寻址，根据索引来进行写入。而是大量堆集内存，达到一定阈值后，写入磁盘，因为是批量处理，磁盘IO对其性能影响很小，对写操作的性能大大提升。
1.2K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏小工匠聊架构
Algorithms_LSM树（Log-Structured Merge Tree）
LSM树的原理 LSM树是一种用于高性能数据存储的数据结构，其核心思想是优化写入操作，特别是在磁盘或闪存存储上。 云存储服务如Amazon S3和Google Cloud Storage使用LSM树作为其底层存储引擎。 2.3 日志和时间序列数据 LSM树也在处理大量的时间序列数据和日志数据方面表现出色。 写入性能： LSM树：LSM树在写入性能上非常出色。它采用追加写入的方式，将新数据追加到写入日志中，然后通过合并操作将数据批量写入磁盘。 B+树：B+树的读取性能通常非常高，尤其是在内存中有缓存的情况下。B+树的节点结构和有序性使得范围查询非常高效。 3. B+树：B+树不需要类似的合并操作，因为它们的结构不会导致数据碎片。 5. 使用场景的不同： LSM树：LSM树通常适用于写入密集的工作负载，如分布式数据库、日志存储和时间序列数据。
1.3K20编辑于 2023-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
LSM树详解_黑龙江野生鱼品种
LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)的名字往往会给初识者一个错误的印象，事实上，LSM树并不像B+树、红黑树一样是一颗严格的树状数据结构，它其实是一种存储结构，目前HBase 1、LSM树的核心思想 如上图所示，LSM树有以下三个重要组成部分： 1) MemTable MemTable是在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据，会按照Key有序地组织这些数据，LSM树对于具体如何组织有序地组织数据并没有明确的数据结构定义 3) SSTable(Sorted String Table) 有序键值对集合，是LSM树组在磁盘中的数据结构。 例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作，导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。 3）空间放大:数据实际占用的磁盘空间比数据的真正大小更多。 3、总结 LSM树是非常值得了解的知识，理解了LSM树可以很自然地理解Hbase，LevelDb等存储组件的架构设计。
50640编辑于 2022-11-16 - 来自专栏一个技术人的金融之路
简讲LSM树（Log-Structured Merge Tree）
前言：最近在了解大数据实时分析技术druid,究其原理时发现用到了类LSM树思想以实现高效的数据插入，于是展开了对LSM的了解，了解之后感觉这东西虽然也并没有很特别，但在大数据、分布式架构中的应用还是非常有价值的 应用实例主要为关系型数据库mysql/mongodb等 LSM树（Log-Structured Merge Tree）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。 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。 前面提到HBase用到了LSM树思想，下面以其为例简单做下图解： hbase.png LSM思想中的两个要点：“拆分小树”、“合并大树”，在HBase中如何体现呢： 数据插入不是直接写到磁盘，而是先写入内存 通过以上的分析，应该知道LSM树的由来了，LSM树的设计思想非常朴素：将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘，不过读取的时候稍微麻烦，需要合并各个磁盘中历史数据和内存中最近修改操作
3.1K70发布于 2018-07-26 - 来自专栏labuladong的算法专栏
存储系统中的算法：LSM 树设计原理
LevelDB 整个库的代码只有几百 KB，所以我去研究了 LSM 树的代码实现，总结了这篇文章，带你了解 LSM 树的设计原理。 什么是 LSM 树呢？ 综上，B 树的难点在于平衡性维护和并发控制，一般用在读多写少的场景。 LSM 树是数据不可变的代表结构。你只能在尾部追加新数据，不能修改之前已经插入的数据。 后面我会讲讲真正的 LSM 树如何针对读场景进行优化，但再怎么优化，肯定也达不到 B 树的读取效率。 同时，LSM 树还有一个明显弊端就是存在空间放大。 LSM 树不可能向 B 树那样维护所有数据的有序性，但可以维护局部数据的有序性，从而一定程度提升读性能。 LSM 树的设计 就我的理解，LSM 树其实不是一种数据结构，而是一种存储方案。 这样，借助 LSM 树的层级结构和SSTable的有序性，就能利用二分搜索提升查找效率，避免线性查找键值对。
90610编辑于 2022-12-10 - 来自专栏后台通用技术
lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(下篇)
本系列总共包含三部分内容，分上下篇来介绍： 上篇： 1.用最直观的方式理解lsm tree 2.学术界提出的lsm tree 下篇： 3.lsm派系存储引擎 4.总结 第一部分主要通过个人理解来阐述lsm 上篇文章链接如下： lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(上篇) 3. lsm派系存储引擎 这部分内容主要回答我们在文章开头提到的第二个问题。第二个问题展开其实是一连串的问题。 在内存中，bitcask采用了一种叫做ART 树来存储索引，它是一种前缀树的变形，此处我们不对ART树展开做介绍，感兴趣的读者可以自行查找资料学习。这种树主要有以下三个特点： 1. ART树能够比普通的前缀树更好的对数据进行压缩，因此在保存相同数据的情况下，所占用的空间更少。 2. ART树这种数据结构，其本身操作(增删改查)的时间复杂度近似于hash表。 3. 在Immutable Memtable中查找，如果Immutable Memtable中找到，则立即返回，否则进入第3步查找； 3.
3.2K52发布于 2021-07-19 深入解析HBase的LSM树存储引擎：从理论到实践
而中国移动的大数据平台则利用LSM树的顺序写入特性，在相同硬件条件下将存储密度提升了3倍，这对于需要保存数年用户数据的电信业务至关重要。 合并操作原理 后台合并（Compaction）是维持LSM树性能平衡的核心机制，主要解决三个问题： 1. 空间放大：清理过期或删除的数据版本 2. 读放大：减少需要检查的文件数量 3. LSM树存储引擎的优缺点 写入性能的革命性突破 LSM树最显著的优势在于其卓越的写入性能。 测试表明，在未经优化的场景下，LSM树的随机读取延迟可能比B+树高出2-3倍，这在点查询频繁的场景中会成为明显瓶颈。 最引人注目的是"LSM+B树"混合索引，在RocksDB的BlobDB实现中，元数据采用B树组织而值数据保持LSM结构，查询性能提升达3倍。
62410编辑于 2025-08-27- 来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
数据库底层数据结构 B树B+树LSM树 详解对比与总结
二叉树、平衡二叉树和红黑树 3. 当然，还有一些更好的，但实现起来更复杂的数据结构，能够做到一步旋转之内达到平衡，但红黑树能够给我们一个比较“便宜”的解决方案。红黑树的算法时间复杂度和AVL相同，但统计性能比AVL树更高。 3. ： 6 10 4 14 5 11 15 3 2 12 1 7 8 8 6 3 6 21 5 15 15 6 32 23 45 65 7 8 6 5 4 ? 所有关键字都在叶子结点出现； 如下图一个M=3 的B+树： ? 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。 上面三种引擎中，LSM树存储引擎的代表数据库就是HBase。和B+树不同的是，LSM树的索引对写入请求更友好。
6.8K41发布于 2021-06-16 - 来自专栏william小笔头
What is LSM
前言：最近在了解学习 Rocksdb，在学习过程中发现里面挺多东西的，LSM树就是其中一环，于是乎就有了这篇文章。 ，全称 Log-Structured-Merge-Tree，即日志结构合并树很多 NoSQL 存储都是采用 LSM 树进行支撑的，如 HBase、LevelDB、RocksDB 等它的核心其实是牺牲部分读性能 （存储分层设计），追求更好的写性能（顺序写）那么问题来了，LSM 树究竟是要解决什么问题而提出的呢？ 更多关于磁盘 IO 的知识，这里就不再展开了，感兴趣的可以自己再去了解一下LSM 的核心模块要想理解 LSM 树的读写原理，要先了解它的一些核心模块。 空间放大问题会减缓：每层的 key 本身是不会重复的，即使是最坏的情况，除开最底层外，其余层都是与下一层重复的 key，按照相邻层大小比例为10来算，冗余占比也很小（如 3GB:30GB）写放大问题会更突出
1K30编辑于 2022-07-07 - 来自专栏linjinhe的专栏
LSM简介
这篇论文提到 BigTable 单机上所使用的数据结构就是 LSM。 简单地说，LSM 的设计目标是提供比传统的 B+ 树更好的写性能。LSM 通过将磁盘的随机写转化为顺序写来提高写性能 ，而付出的代价就是牺牲部分读性能、写放大（B+树同样有写放大的问题）。 LSM 相比 B+ 树能提高写性能的本质原因是：外存——无论磁盘还是 SSD，其随机读写都要慢于顺序读写。 优化写性能 如果我们对写性能特别敏感，我们最好怎么做？ 优化读性能 如果我们对读性能特别敏感，一般我们有两种方式： 有序存储，比如 B+ 树，SkipList 等。 Hash 存储 —— 不支持范围操作，适用范围有限。 以 LevelDB 为代表的 LSM 存储引擎给出了一个参考答案。注意，LevelDB 实现的是优化后的 LSM，原始的 LSM 可以参考论文。下面的讨论主要以 LevelDB 为例子。
3.4K40发布于 2018-06-06 - 来自专栏嵌入式ARM和Linux
LSM vs SECCOMP
快速SECCOMP入门 为什么不能只使用LSM？ 为什么不能只使用seccomp？ 结论 假设你已经了解了LSM内核安全模块，也知道如何使用它们加固系统的安全。 你可能非常想知道，LSM和Seccomp有什么区别？为什么不能将Seccomp设计为LSM模块？什么时候使用Seccomp？接下来，且听我娓娓道来。 Secomp和LSM都可以让内核限制进程与系统的交互，但却有大大的不同。也就是说，Seccomp限制进程发起的系统调用，而LSM控制对内核对象的访问。 为什么不能只使用LSM？ LSM和seccomp都是增加系统安全的工具。LSM实现的是强制访问控制（MAC），保护的内核对象是：文件，inode，task_struct，IPC数据结构。 除了stdout(2)和stderr(3)之外，它不需要写任何文件描述符。因此，cat开发者可以使用seccomp过滤器，当cat想要写任何除了2和3之外的文件描述符时，就会杀死它。
1.1K30编辑于 2022-12-20 - 来自专栏linjinhe的专栏
A Study of LSM-Tree
LSM-Tree 的学习总结，附上 PDF 一份。
85020发布于 2019-04-09
腾讯云开发者
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