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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# 实现MongoDB LSM树的步骤和代码示例
## 1. LSM树简介
LSM（Log-Structured Merge-Tree）树是用于数据库中的数据结构，通常用于实现高性能的存储和检索。在MongoDB中，LSM树用于处理大量数据的写入和查询。
## 2. 实现MongoDB LSM树的步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 创建一个新的数据库并连接到
原创
2024-04-30 06:07:01
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记一次公司等保三级测评不通过，需要整改的项目：mongodb需配置SSL连接 我们生产环境mongodb是自己搭建的4.4.10通过各种资料终于搞定了，写个文章记录下整改的情况，现在直接开始整改一、生成根证书openssl req -out ca.pem -new -x509 -days 3650 -subj "/C=CN/ST=BeiJing/O=bigdata/CN=root/ema
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2023-08-02 15:22:00
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MongoDB中文社区(mongoing-mongoing) 摘要通过创建逻辑会话，现在可以跟踪单操作事务或者包含多个操作的事务在整个系统中资源消耗情况。这样就可以简单地，精确地取消事务中的操作以及采取分布式的模式进行垃圾回收。 背景从历史情况来看，MongoDB中有许多操作可以从此跟踪中受益，例如从客户端发起的读写操作，会通过mongos查询路由器，到达分片集群以及组成集群的副本集。但
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2023-09-01 23:29:15
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一．MongoDB简介：MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。*支持复制和故障恢复。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。*自动
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2023-11-01 10:01:43
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找了N中mis安装方法，各种添加都失败了，最后尝试了zip的成功了，感恩，做个留念。 原文链接：MongoDB Server下载 首先进入MongoDB的官网 网上有很多教程都是用msi安装包安装的，我嫌太麻烦了就直接选的zip解压完事儿下载完之后解压会是这样的（红方框内是没有的 需要自己创建 data里面是空文件夹） logs文件夹里需要创建 一个文件 叫做mongo.log 里面什么东西都不用
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2024-02-02 12:38:55
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目录1 文档DML1.1 定义1.2 插入文档1.3 更新文档1.3.1 update() 方法1.3.2 save() 方法1.3.3 原子操作命令1.3.4 位置操作符1.3.4.1 位置操作符$1.3.4.2 位置操作符$[]1.3.4.3 位置操作符$[< identifier >]1.3.4.4 $elemMatch()1.4 MongoDB 删除文档1 文档DML主要讲解的
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2024-08-15 01:22:22
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序摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37193700 LSMLSM（log-structed-merge-tree）常常用于 HBase、BigTable、Cassandra、MongoDB等NoSql底层的存储模型就是LSM。Hbase 学习过程中也使用到了LSM模型，所以就重新来梳理下LSM模型。 背景 大家都知道磁盘的顺序读写速度很
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2023-06-30 12:39:32
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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，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
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2023-06-03 21:57:12
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常见的 MongoDB 集群有三种，分别是主从复制、副本集和分片，这篇文章将会对主从复制进行简单的介绍开始先说一下，这篇文章用到的所有代码都是经过本地测试的，博主用于测试的操作系统为 CentOS 7好，下面正式开始！1、介绍主从复制（Master/Slaver）可以算得上是最简单的一种集群搭建方式啦实际上，它只是 使用一个或多个从节点同步主节点的数据 而已，整体结构并不复杂，搭建起来也比较简单主
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2023-09-02 22:02:10
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MongoDB运维实战lsm降低Disk Lantency
原创
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2018-10-11 13:58:52
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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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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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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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2020-03-10 14:35:00
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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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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
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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