@charset "UTF-8";
/* CSS样式 */
body {
font-family: Arial, sans-serif;
line-height: 1.6;
color: #333;
background-color: #f4f4f4;
}
h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
font-weight: bold;
margin-bottom: 10px;
}
p {
margin-bottom: 15px;
}
img {
max-width: 100%;
height: auto;
}
hr {
border: none;
background: #ddd;
height: 1px;
margin-top: 20px;
}
前言
你是否曾经好奇,为什么有些数据库系统能够处理海量的数据而不会出现性能瓶颈?答案可能就隐藏在我们今天要探讨的主题——LSM-Tree存储引擎之中。
什么是LSM-Tree?
LSM-Tree,即日志结构合并树,是一种专为高吞吐量写入操作设计的数据结构。它通过将写入操作先存储在内存中的有序数据结构(如跳表或AVL树),然后批量写入磁盘上的SSTable文件,从而避免了频繁的随机IO操作。
基本结构
LSM-Tree的整体结构可以分为两个主要部分:内存存储和磁盘存储。
内存存储
内存存储中的核心结构为Memtable。所有的写入操作(set,delete)都会先到达Memtable,Memtable会将这些操作插入进一个有序的数据结构中。当Memtable达到一定的大小阈值后,会以SSTable的形式持久化到磁盘。
磁盘存储
磁盘存储涉及WAL和SSTable文件。WAL的作用是为了处理在数据库崩溃时最近的写入丢失的问题。所有在Memtable上写入都会被追加到WAL上,在数据库重启后只需按照顺序应用WAL中的写入条目就可以恢复崩溃前的Memtable。
写入数据
写入数据指的是添加一个新的键值对,对已有键值对的更新也会通过这种方式来进行,旧的键值对会在压缩过程中删除。
删除数据
LSM-Tree的删除数据并不会直接将数据删除,而是通过一种叫“墓碑”的方式进行。
查询数据
查询数据的过程将从对Memtable的查询开始,如果找到了对应的键值对则直接返回给client,没有找到则从Level 0到Level N的范围内进行查找。
压缩数据
我们这里介绍的是Leveled压缩策略,也是LevelDB和RocksDB所使用的压缩策略。
实现
通过上述对LSM-Tree的概述,我相信你已经对LSM-Tree有了一个基本的了解,并且有了自己的实现思路。接下来,我们将从0到1实现一个基于LSM-Tree的存储引擎,下面将只对核心代码进行介绍。
总结
我们通过认识LSM-Tree,熟悉LSM-Tree中的各个核心组件以及处理客户端请求的流程,最终从0到1实现了一个自己的LSM-Tree存储引擎。希望这篇文章以及ORIGINIUM可以让你对LSM-Tree有进一步的理解。
参考列表
声明:
1、本博客不从事任何主机及服务器租赁业务,不参与任何交易,也绝非中介。博客内容仅记录博主个人感兴趣的服务器测评结果及一些服务器相关的优惠活动,信息均摘自网络或来自服务商主动提供;所以对本博客提及的内容不作直接、间接、法定、约定的保证,博客内容也不具备任何参考价值及引导作用,访问者需自行甄别。
2、访问本博客请务必遵守有关互联网的相关法律、规定与规则;不能利用本博客所提及的内容从事任何违法、违规操作;否则造成的一切后果由访问者自行承担。
3、未成年人及不能独立承担法律责任的个人及群体请勿访问本博客。
4、一旦您访问本博客,即表示您已经知晓并接受了以上声明通告。
本站资源仅供个人学习交流,请于下载后24小时内删除,不允许用于商业用途,否则法律问题自行承担。
Copyright 2005-2024 yuanmayuan.com 【源码园】 版权所有 备案信息
声明: 本站非腾讯QQ官方网站 所有软件和文章来自互联网 如有异议 请与本站联系 本站为非赢利性网站 不接受任何赞助和广告