The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree

 

https://www.cs.umb.edu/~poneil/lsmtree.pdf

 

 

【Log-Structured Merge-Tree 】
【结构化日志归并树】
【要解决的问题】
The   Log-Structured   Merge-Tree   (LSM-Tree)
https://www.cs.umb.edu/~poneil/lsmtree.pdf

0-高性能事务系统需要记录活动轨迹：通过在历史表中加行实现；
高性能事务系统需要记录日志：为了系统数据的恢复；
1-0中的2方面的需求的需求：需要有高效的索引；
2-1的实现方式旧有B-Tree的数据结构去实现；
3-B-Tree是基于磁盘的索引结构（disk-based index structures）：基于磁盘导致为了维护实时的索引（ a real-time index）的I/O消耗为基于内存的
    的索引结构的I/O消耗的2倍；
4-结构化日志归并树（LSM-tree）为了解决3中问题而诞生：它仍然是基于磁盘的数据结构，但它减少了磁头（disk arm）的运动，降低了I/O消耗；

【算法 --- defer,batches,cascade---index  changes  对变化进行归并、批处理】
 The  LSM-tree  uses  an  algorithm  that  defers  and  batches  index  changes,  cas-
cading the changes from a memory-based component through one or more disk components in an
efficient  manner  reminiscent  of  merge  sort.
混合使用内存和硬盘hybrid  use of  memory  and  disk  components
【使用场景---较读更适合增删】
LSM-tree  is  most  useful  in  applications  where  index  inserts  are
more  common  than  finds  that  retrieve  the  entries



【以指数方式增长的对数个B-Tree a logarithmic number of B-trees of exponentially increasing size】
An Introduction to B
ε
-trees and Write-Optimization
http://supertech.csail.mit.edu/papers/BenderFaJa15.pdf
og-structured  merge  trees  (LSM-trees)  [7]  are  a
WODS with many variants [8, 9].  An LSM-tree typ-
ically consists of a logarithmic number of B-trees of
exponentially increasing size.  Once an index at one
level  fills  up,  it  is  emptied  by  merging  it  into  the
index  at  the  next  level.