Introduction 主流的基于LSM树的KV存储都在两方面进行权衡,一方面是写入更新的开销,另一方面是查询和存储空间的开销.但它们都不是最优的,问题在于这些存储系统在LSM树的每一个level上都采用相同且开销很大的合并策略.论文中提出了Lazy Leveling和Fluid LSM-tree来解决这个问题,同时提出了Dostoevsky模型. 问题的根源 写入更新:写入更新的开销主要来自于之后涉及写入的项的合并操作,虽然更大的level上合并操作的代价越大,但是更大的level上合并操作…

LSM Tree(Log Structured Merge Trees)数据组织方式被应用于多种数据库,如LevelDB.HBase.Cassandra等,下面我们从为什么使用LSM tree.LSM tree的实现思路两方面介绍这种存储组织结构,完成对LSM tree的初步了解. 存储背景回顾 LSM tree相较B+树或其他索引存储实现方式,提供了更好的写性能.究其原因,我们先回顾磁盘相关的一点背景知识. 顺序操作磁盘的性能,较随机读写磁盘的性能高很多,我们实现数据库时,也是围绕磁盘的这点特…

引言 众所周知传统磁盘I/O是比较耗性能的,优化系统性能往往需要和磁盘I/O打交道,而磁盘I/O产生的时延主要由下面3个因素决定: 寻道时间(将磁盘臂移动到适当的柱面上所需要的时间,寻道时移动到相邻柱面移动所需时间1ms,而随机移动所需时间位5~10ms) 旋转时间(等待适当的扇区旋转到磁头下所需要的时间) 实际数据传输时间(低端硬盘的传输速率为5MB/ms,而高速硬盘的速率是10MB/ms) 近20年平均寻道时间改进了7倍,传输速率改进了1300倍,而容量的改进则高达50000倍,这一格局主要…

The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently store large numbers of key-value pairs while optimizing for high throughput, sequ…

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点 总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的…

一种树,适合于写多读少的场景.主要是利用了延迟更新.批量写.顺序写磁盘(磁盘sequence access比random access快). 背景 回顾数据存储的两个“极端”发展方向 加快读:加索引(B+树.二分查找树等) 目的是为了尽快查到目标数据,从而提高查询速度:但由于写入数据时同时要维护索引,故写效率较低. 加快写:纯日志型,不加索引,数据以append方式追加写入 append利用了“磁盘顺序写比任意写性能高”的特性,使得写入速度非常高(接近磁盘理论写入速度):因缺乏索引支持故需要扫描…

Coming from http://blog.sina.com.cn/s/blog_693f08470101njc7.html 今天来聊聊lsm tree,它的全称是log structured merge tree ,简单来说,lsm tree可以认为是针对传统b树在磁盘写入上低劣表现的一种优化,其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.所以你可以看到几乎所有的nosql都在跟b树拼写入速度和延迟.这是为什么呢? 看了今天的文章大家就应该能够有个比较清晰的认识了:)   要了…

目录 设计思路 何为 LSM-Treee 参考资料 整体结构 内存表 WAL SSTable 的结构 SSTable 元素和索引的结构 SSTable Tree 内存中的 SSTable 数据查找过程 实现过程 Key/Value 的表示 内存表的实现 二叉排序树结构定义 插入操作 查找 删除 遍历算法 WAL WAL 文件恢复过程 SSTable 与 SSTable Tree SSTable 结构 SSTable 文件结构 SSTable Tree 结构和管理 SSTable 文件 插入 SS…

RCNN: 直接使用object proposal 方法得到image crops 送入神经网络中,但是crops 的大小不一样,因此使用 ROI Pooling,这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量,这个ROI pooling 类似普通的pooling, 但是图像大小不固定.比如某个ROI区域坐标为 (x1,y1,x2,y2) ,那么输入size为 (y2−y1)∗(x2−x1) ,如果pooling的输出size为 pooled_height∗pooled_width …

L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing 2021 CVPR L2M-GAN: Learning To Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing (thecvf.com) (个人理解,欢迎指正错误)   Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章,虽然与人脸匿名是两个角度,但是…

这篇文章提出了DIIN(DENSELY INTERACTIVE INFERENCE NETWORK)模型. 是解决NLI(NATURAL LANGUAGE INFERENCE)问题的很好的一种方法. 模型结构 首先, 论文提出了IIN(Interactive Inference Network)网络结构的组成, 是一种五层的结构, 每层的结构有其固定的作用, 但是每层的实现可以使用任意能达到目的的子模型. 整体的结构如下图: 模型结构从上到下依次为: Embedding Layer: 常见的对w…

布隆过滤器(bloom filter,BF): 二进制向量数据结构,时空效率很好,尤其是空间效率极高.作用:检测某个元素在某个巨量集合中存在. 构造: 查询: 不会发生漏判(false negative),但误判(false positive)存在,因此BF适合允许少量误判的场景. 计数布隆过滤器(counting bloom filter,CBF): BF基础上支持删除元素操作.数组每个位置1bit扩展为n bits. 另外需要考虑计数溢出问题. BF应用: Chrome浏览器判断恶意url:…

The New InfluxDB Storage Engine: Time Structured Merge Tree by Paul Dix | Oct 7, 2015 | InfluxDB | 0 comments For more than a year we’ve been talking about potentially making a storage engine purpose-built for our use case of time series data. Today…

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多…

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(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…

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…

转载的文章,觉得写的比较好 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…

Overview HBase中的一个big table,首先会按行划分成一些region(这些region之间是有序的,由startkey保证),每个region分配到不同的节点进行存储.因此,region是HBase分布式和负载均衡的最小单元. 对每个节点而言,它会对分配到的region是按列族进行存储的.也即,region被分为多个store(对应多个列族).而store内部,又有一个memStore和多个storeFiles组成. 数据首先更新到memStore,memStore会内排序,…

每个Java程序都只能使用一定量的内存, 这种限制是由JVM的启动参数决定的.而更复杂的情况在于, Java程序的内存分为两部分: 堆内存(Heap space)和 永久代(Permanent Generation, 简称 Permgen): 这两个区域的最大内存大小, 由JVM启动参数 -Xmx 和 -XX:MaxPermSize 指定. 如果没有明确指定, 则根据操作系统类型和物理内存的大小来确定. 假如在创建新的对象时, 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象, 就会引发java.lang.…

原译文地址:http://www.tuicool.com/articles/qqQV7za http://www.zhihu.com/question/19887265 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7526689 http://blog.nosqlfan.com/about http://forchenyun.iteye.com/blog/942448 Log Structured Merge Trees(LSM) 原理 十年前,谷…

Methods, apparatus, and systems, including computer programs encoded on a computer storage medium, manage an address space. In some implementations, a method includes managing an allocation data structure for a memory, wherein the allocation data str…

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文…

十年前,谷歌发表了 “BigTable” 的论文,论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式,这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree. LSM是当前被用在许多产品的文件结构策略:HBase, Cassandra, LevelDB, SQLite,甚至在mangodb3.0中也带了一个可选的LSM引擎(Wired Tiger 实现的). LSM 有趣的地方是他抛弃了大多数数据库所使用的传统文件组织方法,实际上,当你第一次看它是违反直觉的. 背景知识 简单…

先看懂文献1和2 1. 先了解sstable.SSTable: Sorted String Table [2] [10] WiscKey:  类似myisam, key value分离, 根据ssd优化,降低io放大. 2. 再了解Compaction 三种 from 太阁技术秀:一起聊聊cassandra 1)SizeTieredCompactionStrategy (STCS):每四个数据块压一块,对于insert多的系统好. 2)LeveledCompactionStrategy(LCS)…

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…

记内存中的树为T0, 硬盘上的树按时间顺序,记做T1, ..., Tk 读: T0 Tk -> Tk-1 -> ... -> T0 写 T0 T0超过一定大小后,插入硬盘变为Tk+1 复杂度 读:最坏需要读k+1棵树,所以需要定期合并,从而使得只有常数棵树. 写:T0需要O(log)次操作,T0写入硬盘是Append-only的. 比较B+-Tree和LSM-Tree,可以发现对于Scan,前者需要O(logN)次查找,而后者只需要O(k)次(Ti的大小和N无关). 原理上,无论是B+-…

1.为什么 MongoDB 使用B-树,而不是B+树 MongoDB 是一种 nosql,也存储在磁盘上,被设计用在数据模型简单,性能要求高的场合.性能要求高,我们看B-树与B+树的区别: B+树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n. 而B-树查询时间复杂度不固定,与 key 在树中的位置有关,最好为O(1) 我们说过,尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段.MongoDB 是聚合型数据库,而B-树恰好 key 和 data 域聚合在一起. 2.…

LSM树 和 TSM存储引擎 简介 2019-03-08 11:45:23 长烟慢慢 阅读数 461  收藏 更多 分类专栏: 时序数据库   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/changyanmanman/article/details/88344215 LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.Hba…

原文:https://colobu.com/2017/10/11/badger-a-performant-k-v-store/ github地址:https://github.com/dgraph-io/badger badger 大家好,给大家介绍一下, 新晋的高性能的 K/V数据库: badger. 这是 dgraph.io开发的一款基于 log structured merge (LSM) tree 的 key-value 本地数据库, 使用 Go 开发. 事实上,市面上已经有一些知名的基…