数据库的索引结构B+树、跳表和LSM树介绍常用于索引的数据结构包括B+树，跳表 和LSM树。还思考了以下问题：为什么Mysql使用B+树做索引而不用B-树或者红黑树B树与红黑树的区别B+树B+树是一种 B-树的变体，拥有更佳的查询性能。一个m阶的B-树具有如下几个特征：• 根结点至少有两个子女
• 每个中间结点都包含k-1个元素和k个孩子，其中m/2 <= k <= m
• 每一个叶子
密集索引和稀疏索引的区别： 1，密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值。 大家可以理解为：叶子节点保存的不仅仅是键值，还保存了位于同一行记录里的其他列的信息，由于密集索引决定了表的物理排列顺序，一个表只能有一个物理排列顺序，所以一个表只能创建一个密集索引。 2，稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项。 大家可以理解为：叶子节点仅保存了键位信息，以及该行数据的地址。有的稀疏索引是仅保存了键位
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2024-07-25 13:18:11
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1. 前言树状数组或二叉索引树（Binary Indexed Tree），又以其发明者命名为 Fenwick 树。其初衷是解决数据压缩里的累积频率的计算问题，现多用于高效计算数列的前缀和、区间和。它可以以 O(logn) 的时间得到任意前缀和。并同时支持在 O(logn) 时间内支持动态单点值的修改。空间复杂度 O(n)。 树状数组实质上并不是一棵树，而是根据数组下标 （下标从 1 开始） 的二进
LSM-tree主要目标是快速地建立索引。B-tree是建立索引的通用技术，但是，在大并发插入数据的情况下，B-tree需要大量的磁盘随机IO，很显然，大量的磁盘随机IO会严重影响索引建立的速度。特别地，对于那些索引数据大的情况（例如，两个列的联合索引），插入速度是对性能影响的重要指标，而读取相对来说就比较少。LSM-tree通过磁盘的顺序写，来达到最优的写性能，因为这会大
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2024-04-28 19:38:58
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密集索引和稀疏索引的区别 1、密集索引的每个搜索码值都对应一个索引值 2、稀疏索引只为索引码的某些键建立索引项主流mysql数据库引擎对这两索引的选择： InnoDB: 1、如果一个主键被定义了，则改键作为密集索引。 2、如果没有主键被定义，那么该表的唯一非空索引则作为密集索引。 3、若不满足以上两点，InnoDB内部隐藏生成6字节的列作为密集索引。 4、非主键索引存储相关键位和对应
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2024-03-04 14:36:51
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一、存储引擎介绍讲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：1.1 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代表
什么是索引：MySql 官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySql高效获取数据的数据结构。 由此可以得到索引的本质：索引是一种数据结构。可以简单理解为：排好序的快速查找数据结构 在数据之外，数据库系统还维护了满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。下图就是一种可能的索引方式实例： 一般来说
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2024-03-20 20:00:40
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前言笔者在之前的文章中已经提到过，MergeTree引擎族是ClickHouse强大功能的基础。MergeTree这个名词是在我们耳熟能详的LSM Tree之上做减法而来——去掉了MemTable和Log。也就是说，向MergeTree引擎族的表插入数据时，数据会不经过缓冲而直接写到磁盘。官方文档中有如下的描述：MergeTree is not an LSM tree because it doe
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2024-07-05 22:19:07
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LSM Tree（log-structured merge-tree）是一种文件组织结构的数据结构，目前在不少数据库中都有使用到，如SQLite、LevelDB、HBase在Mongodb中也有一个LSM引擎；
在传统的关系型数据库中使用的是B-/B+ tree作为索引的数据结构，B tree的查询性能很高，为O(log n)复杂度，但其写性能并达不到O(log n)，而在传统数据库中每次
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2023-08-13 21:09:07
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B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO，随着新数据的插入，叶子节点会慢慢分裂，逻辑上连续的叶子节点在物理上往往不连续，甚至分离的很远，但做范围查询时，会产生大量读随机IO。对于大量的随机写也一样，如新插入的数据存储在磁盘上相隔很远，会产生大量的随机写IO LSM树为了克服B+树的弱点，HBase引入了LSM树的概念，即Log-Structured Merge-TreesLSM树本质上
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2024-04-22 13:48:51
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2020-07-07 15:08:00
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对比三种引擎的实现： hash存储引擎：哈希表持久化的实现，可以快速支持增删改查等随机操作，且时间复杂度为o(1)，但是不支持顺序读取扫描，对应的存储系统为k-v存储系统的实现。b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改查操作，还支持顺序扫描，对应的存储系统就是mysql。lsm树存储引擎和b树存储引擎，一样支持，增删改查，也支持顺序扫描操作。LSM牺牲了读性能，提高写性能。LSM
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2023-11-13 21:02:47
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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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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，
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2019-12-17 15:44:00
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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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LSM tree（log-structured merge-tree）是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。LSM tree 之所以有效是基于以下事实：磁盘或内存的连续读写性能
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2023-08-23 10:47:57
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MySQL LSM（Log-Structured Merge-trees）是用于高效写入和查询的数据库存储引擎，尤其适合写入密集型的应用场景。当出现与 MySQL LSM 相关的问题时，了解其环境设置和配置将极大地帮助解决问题。本文将深入探讨解决 MySQL LSM 问题的步骤，通过具体的实施过程来详细剖析解决方案。
## 环境准备
在开始之前，需要确保您的环境中具备以下前置依赖组件。
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谷歌三大论文中文版之一：Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统LSM树存储模型关于Mem Table、Immutable Mem Table和SSTable等概念见博客：LSM的基本思想是将修改的数据保存在内存，达到一定数量后再将修改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，LSM存储模型也支持增、删、读、改以及顺序扫描操作。LSM模型利用批量写入
Linux LSM（Linux Security Modules）是Linux内核中的一个子系统，可以用来实现访问控制、安全审计、强制访问控制等安全功能。其中，Red Hat是众多Linux发行版中最受欢迎和广泛使用的一个，而相应的Red Hat的安全模块也备受关注。
Red Hat的安全模块主要用于加强对系统的安全性防护，可通过对系统内核进行访问控制和审计，确保系统的安全性和可靠性。在Linu
原创
2024-03-13 11:49:26
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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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