WiscKey 的提出,主要是为了优化 LSM-Tree 的写放大问题。此前已经有不少论文讨论过这个问题,如 LSM-trie 和 PebblesDB,但是大部分优化方法都不是很彻底——简单说就是,优化效果太差,或者不够通用。WiscKey 提出的是一种比较通用、效果明显且简单易懂的方法。
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构,是 Bigtable,Habse,LevelDB,RocksDB 等大数据存储的构建基础。LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。但近年来 SSD 的大规模应用对此基础提出了挑战,而 WiscKey 正是基于 SSD 存储介质对 LSM-tree 的痛点:读写放大,进行了优化。
Hash Index 是一种相对简单的索引结构。几乎每一种程序设计语言都有提供内存数据结构 hash map/table 的标准库,比如 C++ 中的 std::unordered_map、Python 中的 dictionary、Golang 中的 map。
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见,基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想,再举一个 LevelDB 的例子。
之前零零散散写过几篇和 LSM-Tree、LevelDB 有关的文章。之后也看了一些代码和论文,笔记也做了一些,但大都比较零乱、随意,没花功夫整理。
十多年前,谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文,分别是GFS(2003年),MapReduce(2004年),BigTable(2006年),为开源界在大数据领域带来了无数的灵感,其中在 “BigTable” 的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。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下,我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL,比如Hbase,Cassandra,Leveldb,RocksDB等等,这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库,后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性,就是其底层使用的数据结构,都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的,也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。
随着云服务基础架构以及微服务技术的日益成熟,很多大型系统能够分解为根据应用 workload 需求的多个子系统,再通过网络交互组装在一起协同工作。 Nova-LSM,一个将基于LSM-Tree的分布式KV 存储系统分解为使用RDMA进行通信的组件的工作。这些组件将存储与处理分开,使处理组件能够共享存储带宽和空间。处理组件将文件块 (SSTable) 分散到任意数量的存储组件中,并通过一定机制平衡它们之间的负载,在运行时动态构建范围以并行化压缩并提高性能。Nova-LSM 具有很好的可伸缩性,在一些场景下性
LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)(日志结构合并树)是一种能够提升磁盘写入速度的数据结构,它通过将大量的磁盘随机写操作,转换为批量顺序写的方式来得到写入性能的提升。但是同时也牺牲了一部分的读性能
作为目前数据库引擎的两种主要数据结构,LSM-tree和B+-tree在业界已经有非常广泛的研究。相比B+-tree,LSM-tree牺牲一定的读性能以换取更小的写放大以及更低的存储成本,但这必须建立在已有的HDD和SSD的基础上。 探索前沿研究,聚焦技术创新,本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师王宏博进行分享,主要介绍一篇2022年FAST的论文,主题为“基于硬件透明压缩的B+树优化”。本次分享的论文针对可计算存储SSD(支持硬件透明压缩)提出了三种有趣的设计方法,从而极大地减少了B+-tree的写放大
对于目前大多数Druid 的使用场景来说,Druid 本质上是一个分布式的时序数据库,而对于一个数据库的性能来说,其数据的组织方式至关重要。为了更好地阐述Druid 的架构设计思想,我们得先从数据库的文件组织方式聊起。
Sorted Strings Table(SSTable)是HBase、 Cassandra等一些NoSQL数据库使用的一种持久文件格式,用于获取存储在memtables中的内存数据,对其进行排序以实现快速访问,并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中,或者在数据更新时被删除。
LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)是数据库领域内较高效的key-value存储结构,被广泛应用于工业界数据库系统,如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB,以及被诸多分布式NewSQL作为底层存储引擎。 本期将由腾讯云数据库高级工程师韩硕来为大家分享基于LSM-Tree存储的数据库性能改进,重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能改进工作,并探讨这些改进措施在工业界数据库产品中的应用情况以及落地的可能性。以下是分享实录: LSM-Tree基本结构 LS
LSM-tree是由两个或两个以上存储数据的结构组成的。最简单的LSM-tree有两个部分,如下图所示。常驻内存部分,称为C_0树(或C_0),其可以设计为任何方便键值查找的数据结构,常驻硬盘部分,称为C_1树(或C_1)。C1进一步可延申为C_2,C_3等等。
这张经典图片来自 Flink PMC 的 Stefan Richter 在Flink Forward 2018演讲的PPT
类型:技术专栏 作者介绍 张凯(Kyle Zhang),SmartX 联合创始人 & CTO。毕业于清华大学计算机系,研究方向为分布式系统和体系结构。2013 年与徐文豪、王弘毅联合创立 SmartX,主导自主研发了 SmartX 分布式文件系统 SmartX ZBS。SmartX 拥有国内最顶尖的分布式存储和超融合架构研发团队,是国内超融合领域的技术领导者。 本文转载自知乎专栏 @SmartX 技术博客,点击底部“阅读原文”进入博客浏览更多文章。 过去半年阅读了 30 多篇论文,坚持每 1~2 周写一篇
21 世纪的第二个 10 年,虎哥已经在存储引擎一线奋战近 10 年,由于强大的兴趣驱动,这么多年来几乎不放过 arXiv 上与存储相关的每一篇 paper。尤其是看到带有 draft 的 paper 时,有一种乞丐听到“叮当”响时的愉悦。看paper这玩意就像鉴宝,多数是“赝品”,需要你有“鉴真”的本领,否则今天是张三的算法超越xx,明儿又是王二的硬件提升了yy,让你永远跟不上节奏zz,湮灭在这些没有营养的技术垃圾中,浪费大好青春。
第二章讲了上层抽象:数据模型和查询语言。本章下沉一些,聚焦数据库底层如何处理查询和存储。这其中,有个逻辑链条:
LSM 树广泛用于数据存储,例如 RocksDB、Apache AsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、Apache Accumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、Apache Cassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
过去十年,图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是,全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下,对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此,图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计,图数据库至 2013 年以来,一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库,图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式,以及针对性的关系查询优化,图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外,随着数据量的持续爆炸性上涨,人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系,来获取商业上的成功,以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信,天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
基于 LSM-Tree 的存储系统越来越常见了,如 RocksDB、LevelDB。LSM-Tree 能将离散的随机写请求都转换成批量的顺序写请求(WAL + Compaction),以此提高写性能。但也带来了一些问题:
随着使用数据库的深度和理解能力的提升,有一个问题硬件的提升,与数据量的变化是否对数据库底层的架构有冲击。 我们公认的BTREE B+TREE 是否还能面对现在的硬件的变化。
为让更多数据库从业者了解数据库领域的最新研究成果,熟悉更多行业前沿发展趋势,腾讯云数据库将举办系列“DB · 洞见”直播活动,打造数据库技术交流平台,邀请学界及腾讯技术大咖,解读数据库基础技术创新趋势,分享数据库技术创新成果。 在第二期的“DB · 洞见”直播活动中,我们邀请到了腾讯云数据库高级工程师韩硕进行主题为“基于LSM-Tree存储的数据库性能改进”的分享。 LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)是数据库领域内较高效的key-value存储结构,被广泛应用于工业界数
Titan 是由 PingCAP 研发的一个基于 RocksDB 的高性能单机 key-value 存储引擎,其主要设计灵感来源于 USENIX FAST 2016 上发表的一篇论文 WiscKey。WiscKey 提出了一种高度基于 SSD 优化的设计,利用 SSD 高效的随机读写性能,通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。
会保证每周不低于两篇更新,订阅方式见👉这里,欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持,激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储,如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章(原文链接:https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/)来对 RocksDB 做了一个科普,通俗易懂,在这里翻译下分享给大家。
上一章讨论了数据模型与查询语言,即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制,其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论,即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据,所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
LSM Tree(Log-structured merge-tree)广泛应用在HBase,TiDB等诸多数据库和存储引擎上,我们先来看一下它的一些应用:
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
https://db-engines.com/en/system/HBase%3BRedis
明星的一条微博的点赞数可能有几十万,甚至百万以上。那么这个「点赞功能」(会记录谁点了赞),新浪微博的数据库是如何设计的呢?
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
跳表(SkipList)是由William Pugh提出的。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细地介绍了有关跳表结构、插入删除操作的细节。
先前在做OB存储引擎这块学习的时候,对 OceanBase 的分层转储和 SSTable 这块有些细节就懵懵的,比如L0层的 mini SSTable 的每次生成是否就计入转储次数,L0层到L1层转储的时机以及和 minor_compact_trigger 之间的关系等。 今天就这部分内容做个更细致的探究,试图更深入的理解 OceanBase 的分层转储。
面对快速增长的在线数据,尤其在例如订单、交易、日志等场景,数据往往多呈现为流水型特征,写入一段时间后即不会再次访问或更新;对访问频率很低甚至为0的数据,其占用的在线业务库固态存储空间,造成了大量硬件资源浪费,堆高企业的IT成本。同时,传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行,难以在并发和效率上有效控制,很容易对在线数据库产生影响,严重的甚至导致生产数据误删事故。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后,对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣,于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现,最终阅读了一下源代码。
LSM-Tree 的学习总结,附上 PDF 一份。
我们熟知常用数据库MySQL MongoDB HBase等底层存储都用了各种树结构,如B树LSM树,不过为什么要用这些结构呢?
随着产业互联网发展,传统产业中业务爆发式增长与无限增长趋势愈加明显与普及。业务敏态发展对底层基础技术提出了具备敏态能力的要求。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库,具有完全兼容 MySQL、分布式事务全局一致性、弹性扩缩容、智能调度管控、在线表结构变更等关键特性。金融级分布式数据库 TDSQL 新引擎TDStore针对产业技术趋势需求,聚焦适配金融级敏态业务,在频繁进行模式变更、数据流量陡增等敏态场景下,实现弹性伸缩变更、对业务透明无感知。 今天,腾讯云数据库高级工程师韩硕带领大家了解金融级分布式数据库T
详细设计,这里我们将详细的说梦x-engine 如何处理事务,并介绍x-engine的关键组件的详细设计,包含读路径,写路径,刷新和数据压缩处理,x-Engine应用MVCC 和2PL ,实现SI 快照隔离和RC 读已提交的隔离级别,以保证事务的ACID属性,同一个记录的不同版本已自增版本的ID为分离的元祖存储,每个传入的事务使用它看到的LSN作为快照,事务只读取小于自己LSN的最大版本的元祖,并为每个写入的元祖添加航所已规避写冲突。
Oracle 12C正式发布前,我曾经参加过一个中国企业用户与Oracle研发副总裁的圆桌会议,主要是提出国内企业级用户对Oracle数据库的一些需求,供Oracle下一个版本增加功能时参考。当时会上提出的很多需求后来在19c/20c里都看到了响应,不过这些还不是让我印象最深的,印象最深的是针对Oracle 12C SHARDING功能的讨论。
LSM树是HBase里使用的非常有创意的一种数据结构。在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中,数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中,则是使用日志结构合并树(Log-structured Merge Tree,LSM Tree)来组织数据。
Doris的存储结构是类似LSM-Tree设计的,因此很多方面都是通用的,先阅读了解LSM相关的知识,再看Doris的底层存储与读取流程会清晰透彻很多,如下是几个关键的设计:
阅读levelDB源码后,整理的原理剖析文档,内容大纲如下: 1,LSM-Tree核心思想 2,levelDB简介和应用场景 3,LevelDB的设计亮点和实现细节 3.1,levelDB的数据结构 3.2,levelDB的数据写入流程(内存管理,memtable等) 3.3,levelDB的数据读取流程 3.4,levelDB的compaction过程 4,LevelDB与其它存储的横向比较 levelDb原理剖析.pdf
不同于传统的物联网终端,低成本ZETag云标签更多用于物的定位与追踪,同时,还有次抛等新的应用场景。因此,ZETag云标签的数量远远大于传统的物联网终端,万级别标签每客户将是业务常态,可以预估ZETag云平台需要管理的标签量将在百万到千万级,每天需要保存的上报数据将达到亿级,这对平台数据存储的写性能、扩展性以及存储成本将是一个巨大的考验。
同时在技术上,2018 年我觉得也交出了一份令人满意的答卷,TiDB 的几个主要项目今年一共合并了 4380 个提交,这几天在整理 2018 年的 Change Log 时候,对比了一下年初的版本,这 4380 个 Commits 背后代表了什么,这里简单写一个文章总结一下。
前言:最近在了解大数据实时分析技术druid,究其原理时发现用到了类LSM树思想以实现高效的数据插入,于是展开了对LSM的了解,了解之后感觉这东西虽然也并没有很特别,但在大数据、分布式架构中的应用还是非常有价值的,下面简单做下分享!
chubaodb 是一个分布式高可用的云原生,同时支持传统的分布式文档搜索及存储系统,支持全文检索,聚合查询,向量搜索,标量搜索的功能,采用轻schema策略,尽可能提高了存储文档的灵活度。同时吸取其他类似软件的经验,初心于在有限的计算节点情况下,支持不限容量的存储及计算,同时尽可能低的学习成本,完成尽可能多的需求。
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