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
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2023-08-03 09:50:44
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# HBase LSM树介绍与代码示例
## 1. 引言
HBase是一个开源的分布式、面向列的NoSQL数据库，它建立在Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上。HBase的主要设计目标是提供高可靠性、高性能的随机读写能力。其中，LSM树（Log-Structured Merge Tree）是HBase用于存储数据的核心数据结构之一。本文将介绍HBase LSM树的原理和实现，并提供相应代
原创
2023-10-21 08:36:45
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概念一：LSM树1.1 LSM大致介绍 传统RDBMS数据库使用B+树结构，它的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。 HBase使用LSM（Log-Structured Merge Tree日志结构合并树）树，用于为那些长期具有很高记录更新（插入或删除）频率的文件提供低成本的
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2023-10-08 08:38:49
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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。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。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。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，需要合并磁盘中历史数据和内存中
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2023-08-16 21:59:31
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# LSM HBase SSTABLE 科普文章
## 引言
在大数据时代，NoSQL数据库因其灵活的数据模型和高性能的读写能力而受到广泛关注。HBase作为NoSQL数据库的一种，以其优秀的扩展性和高可用性在分布式存储系统中占据重要地位。HBase的核心组件之一是LSM Tree，它是一种基于磁盘的数据结构，用于优化写入性能。而SSTable（Sorted String Table）是LSM
原创
2024-07-27 08:16:33
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前言想了解HBase存储原理，最直观的方式是先了解它使用的存储思想，然后通过类比法，即可秒懂HBase为什么要这么设计了。所以再学习HBase如何实现存取的时候，最好先理解LSM树存储思想。研究一种框架的心法不要被所谓的XX思想所吓倒或者觉得他没什么作用，一般来说，XX思想都是非常简洁漂亮的，也是非常容易理解的。学习新知识最好要先掌握其大致思想，不要急于研究细节，因为"魔鬼都在细节当中"。掌握了思
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2023-08-10 16:51:55
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一般的关系型数据库使用的都是B+树，而《HBase权威指南》中说到HBase使用的LSM树，所以本文就是想来了解一下使用LSM树的好处是啥。
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2023-07-12 08:22:47
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1、Hbase为什么写比读快（1）根本原因是hbase的存储引擎用的是LSM树，是一种面向磁盘的数据结构：放弃部分读能力，换取写入的最大化能力。LSM Tree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内存中，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
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2023-07-21 23:37:25
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# HBase LSM树合并科普
在HBase中，LSM树（Log-Structured Merge-Tree）是一种常见的数据结构，用于高效地管理大规模数据存储和查询。LSM树通过将数据分层存储在内存和磁盘上，以实现高效的插入、更新和查询操作。LSM树合并是LSM树中的一个重要操作，用于合并不同层级的数据，以减少数据冗余和提高查询效率。
## LSM树合并的流程
下面是LSM树合并的简要流
原创
2024-05-18 07:44:39
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1、LSM树的由来 在了解LSM树之前，大家需要对hash表和B+树有所了解。 hash存储方式支持增、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，哈希表就是最佳选择 B+树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
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2023-08-18 22:46:44
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LSM树是HBase里非常有创意的一种数据结构，它和传统的B+树不太一样，下面先说说B+树。1 B+树相信大家对B+树已经非常的熟悉，比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式，下面是一个B+树的例子：根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。叶子节点里每个键值都指向真正的数据块（如Oracle里的RowID），每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围
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2024-07-20 07:59:24
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一、前言哈希存储引擎 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.RightB树存储引擎是B树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶
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2023-08-18 22:47:32
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LSM树是Hbase里非常有创意的一种数据结构，它和传统的B+树不太一样，下面先说说B+树。1、B+树相信大家对B+树已经非常的熟悉，比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式，下面是一个B+树的例子：根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。叶子节点里每个键值都指向真正的数据块（如Oracle里的RowID），每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围
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2023-08-30 21:50:24
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HBase能提供实时计算服务主要原因是由其架构和底层的数据结构决定的，其采用LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree) + HTable(region分区) + Cache的架构方式保证HBase的查询速度。一、LSM-tree原理LSM-tree起源于1996 年的一篇论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)》，现在在 N
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2023-09-01 11:44:54
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说LSM（Log-Structured Merge Tree）之前先说一下B+树，B+树在关系型数据库里面非常常见，oracle、mysql里面的索引算法都是B+树。1.B+树相信大家对B+树已经非常的熟悉，比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式，下面是一个B+树的例子： 根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。 叶子节点里每个键值都指向真正的数据
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2023-09-01 11:10:27
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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
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2022-06-17 09:29:00
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文章目录前言核心思想LSM 树的结构LSM 树原理LSM 树的读写LSM 树读写架构图写入操作删除操作更新操作查询操作合并操作 前言 LSM 树，即日志结构合并树（Log-Structured Merge-Tree）是Google BigTable 和 HBase 的基本存储算法，它是传统关系型数据库的 B+ 数的改进。算法的关注重心是 “如何在频繁
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2023-09-20 06:39:46
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hbase内部是使用Log-Structured Merge-Tree说索引的，即LSM-tree，当然是为hbase做过优化的。
LSM-tree是一个优秀的算法，思想来源于日志文件系统，本身是为提高B-树在更新插入数据时的性能而提出来的，主要优点就是通过将很多小文件的存取转换为连续的大批量传输，使得对于文件系统的大多数存取都是顺序性的，从而提高磁盘
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2023-07-14 20:15:07
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前言 传统的关系型数据库一般使用B树作为索引结构，而在大数据场景下，比较多的存储引擎使用LSM-tree这种数据结构，比如hbase、kudu等，本篇文章介绍下HBase中LSM-tree的具体应用以及针对读性能的具体优化机制（compaction、应用Bloom Filter以及BlockCache）， HBase中的LSM应用 我们知道LSM
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2023-09-05 12:18:21
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5.3 LSM树数据结构1、简介 传统关系型数据库，一般都选择使用B+树作为索引结构，而在大数据场景下，HBase、Kudu这些存储引擎选择的是LSM树。LSM树，即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)。LSM树主要目标是快速建立索引B+树是建立索引的通用技术，但如果并发写入压力较大时，B+树需要大量的磁盘随机IO，而严重影响索引创建的速度，在一些写入操作非常频繁的
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2023-07-14 15:44:51
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