【二叉树、B树、B+树、B*树、LSM树】的更多相关文章

LSM树由来、设计思想以及应用到HBase的索引

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序…

LSM树由来、设计思想以及应用到HBase的索引(转)

转自: http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由…

面对key数量多和区间查询低效问题：Hash索引趴窝，LSM树申请出场

摘要:Hash索引有两个明显的限制:(1)当key的数量很多时,维护Hash索引会给内存带来很大的压力:(2)区间查询很低效.如何对这两个限制进行优化呢?这就轮到本文介绍的主角,LSM树,出场了. 我们通过append-only log的数据结构,实现了一个具备高写入性能的key-value数据库.append-only log之所以有很高的写入性能,主要得益于磁盘的顺序写入.这可能违反了我们对磁盘的认知,因为在我们的印象中,写磁盘总是很慢.其实不然,准确地说应该是随机写磁盘很慢,因为在写之前可…

LSM树以及在hbase中的应用

转自:http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来…

二叉树、B树、B+树、B*树、LSM树

  HBase 对于数据产品,底层存储架构直接决定了数据库的特性和使用场景.RDBMS(关系型数据库)使用 B树 及 B+树 作为数据存储结构. HBase 使用 LSM树. .     二叉树          所有节点至多拥有两个子节点.节点左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:B树搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:          B+树 数据的读取速度因素 由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘…

平衡二叉树、B树、B+树、B*树、LSM树简介

平衡二叉树是基于分治思想采用二分法的策略提高数据查找速度的二叉树结构.非叶子结点最多只能有两个子结点,且左边子结点点小于当前结点值,右边子结点大于当前结点树,并且为保证查询性能增增删结点时要保证左右两边结点层级相差不大于1,具体实现有AVL.Treap.红黑树等.Java中TreeMap就是基于红黑树实现的. B树与平衡二叉树区别是它是平衡多路查找树,它每个节点包含的关键字增多了,在应用时可利用磁盘块的原理把结点大小限制在磁盘大小范围内从而优化读写速度,同时树的关键字增多后层级比原理的二叉树少量…

LSM树——放弃读能力换取写能力，将多次修改放在内存中形成有序树再统一写入磁盘

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合…

关于时间序列数据库的思考——（1）运用hash文件(例如：RRD,Whisper) （2）运用LSM树来备份(例如：LevelDB,RocksDB,Cassandra) （3）运用B-树排序和k/v存储(例如：BoltDB,LMDB)

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算…

LSM树存储模型

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L…

HBase LSM树存储引擎详解

1.前提 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎. B树存储引擎. LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎. 2. 哈希存储引擎 哈希存储引擎哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就非常适合.代表性的数据库有:Redis…