HBase(2.5)-LSM樹(基於日誌結構的合併樹)
1. LSM（Log-StructuredMerge-Tree）樹
隨著NoSQL系統尤其是類BigTable系統的流行，LSM的檔案系統越來越讓人熟知。LSM主要用於為那些長期具有很高記錄更新（插入和刪除）頻率的檔案提供低成本的索引機制。LSM樹實現了所有的索引值對於所有的查詢來說都可以通過記憶體元件或某個磁碟元件進行訪問。LSM減少了磁碟磁壁的移動次數降低了進行資料插入時磁碟磁壁的開銷。LSM在進行需要即時響應的操作時會損失I/O效率，最適用於索引插入比查詢操作多的情況。
2. lSM樹 VS B+樹
2.1 B+樹
眾所周知，RDBMS一般採用B+樹作為索引的資料結構，如圖1。RDBMS中的B+樹一般是3層n路的平衡樹。B+樹的節點對應於磁碟資料塊。因此對於RDBMS，資料更新操作需要5次磁碟操作（從B+樹3次找到記錄所在資料塊，再加上一次讀和一次寫）。
在RDBMS中，資料隨機無序寫在磁碟塊中，如果沒有B+樹，讀效能會很低。B+樹對於資料讀操作能很好地提高效能，但對於資料寫，效率不高。對於大型分散式資料系統，B+樹還無法與LSM樹相抗衡。
圖1 B+ 樹
B+樹最大的效能題問是會發生大批的隨機IO，隨著新資料的插入，葉子點節會漸漸裂分，邏輯上連續的葉子點節在物理上往往不連續，甚至分離的很遠，但做圍範查詢時，會發生大批讀隨機IO。
對於大批的隨機寫也一樣，舉一個插入key跨度很大的例子，如7->1000->3->2000 … 新插入的資料儲存在磁碟上相隔很遠，會發生大批的隨機寫IO.
2.2 LSM樹
LSM樹全稱是基於日誌結構的合併樹（Log-Structured Merge-Tree）。No-SQL資料庫一般採用LSM樹作為資料結構，HBase也不例外。
LSM樹可以看成n層合併樹。在Hbase中，它把隨機寫轉換成對memstore和hfile的連續寫。圖2展示了LSM樹資料寫的過程。
圖2 LSM樹
資料寫（插入，更新）：資料首先順序寫如hlog (WAL), 然後寫到MemStore, 在MemStore中，資料是一個2層B+樹(圖2中的C0樹）。MemStore滿了之後，資料會被刷到storefile (hFile)，在storefile中，資料是3層B+樹（圖2中的C1樹），並針對順序磁碟操作進行優化。
資料讀：首先搜尋MemStore,如果不在MemStore中，則到storefile中尋找。
資料刪除：不會去刪除磁碟上的資料，而是為資料新增一個刪除標記。在隨後的major compaction中，被刪除的資料和刪除標記才會真的被刪除。
LSM資料更新只在記憶體中操作，沒有磁碟訪問，因此比B+樹要快。對於資料讀來說，如果讀取的是最近訪問過的資料，LSM樹能減少磁碟訪問，提高效能。
LSM樹實質上就是在讀寫之間得取衡平，和B+樹比相，它牲犧了部份讀效能，用來大幅進步寫效能。
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