本书前面提到，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，这个特性对磁盘存储结构和算法的选择影响甚大。
为了改善数据访问特性，文件系统或数据库系统通常会对数据排序后存储，加快数据检索速度，这就需要保证数据在不断更新、插入、删除后依然有序，传统关系数据库的做法是使用B+树，如图4.20所示。
4.20 B+树原理示意图
B+树是一种专门针对磁盘存储而优化的N叉排序树，以树节点为单位存储在磁盘中，从根开始查找所需数据所在的节点编号和磁盘位置，将其加载到内存中然后继续查找，直到找到所需的数据。
目前数据库多采用两级索引的B+树，树的层次最多三层。因此可能需要5次磁盘访问才能更新一条记录（三次磁盘访问获得数据索引及行ID，然后再进行一次数据文件读操作及一次数据文件写操作）。
但是由于每次磁盘访问都是随机的，而传统机械硬盘在数据随机访问时性能较差，每次数据访问都需要多次访问磁盘影响数据访问性能。
目前许多NoSQL产品采用LSM树作为主要数据结构，如图4.21所示。
图4.21 LSM树原理示意图（图片来源互联网）
LSM树可以看作是一个N阶合并树。数据写操作（包括插入、修改、删除）都在内存中进行，并且都会创建一个新记录（修改会记录新的数据值，而删除会记录一个删除标志），这些数据在内存中仍然还是一棵排序树，当数据量超过设定的内存阈值后，会将这棵排序树和磁盘上最新的排序树合并。当这棵排序树的数据量也超过设定阈值后，和磁盘上下一级的排序树合并。合并过程中，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记录为不同版本）。
在需要进行读操作时，总是从内存中的排序树开始搜索，如果没有找到，就从磁盘上的排序树顺序查找。
在LSM树上进行一次数据更新不需要磁盘访问，在内存即可完成，速度远快于B+树。当数据访问以写操作为主，而读操作则集中在最近写入的数据上时，使用LSM树可以极大程度地减少磁盘的访问次数，加快访问速度。
作为存储结构，B+树不是关系数据库所独有的，NoSQL数据库也可以使用B+树。同理，关系数据库也可以使用LSM，而且随着SSD硬盘的日趋成熟及大容量持久存储的内存技术的出现，相信B+树这一“古老”的存储结构会再次焕发青春。
