以下原因如下a;首先是写操作
发布时间：2025-06-24 18:10:55 作者：北方职教升学中心 阅读量：960
越新的历史版，茂盛的树“”a;
2.实现LSM树的落地。
实现LSM树通常包含内存中的Memtable（内存表）#xff0;SSTable（在磁盘上;Sorted String Table，有序字符串表#xff09;两部分。数据将被组织成平衡二叉树：
当Memtable达到一定大小时时c;它将被转换为不可变的SSTable，
以下原因如下a;
首先是写操作。它将打开一个连续的存储空间，连续存储树的内容：
除上述内容外，还有一个核心内容——Compaction，合并。，阅读操作采用顺序遍历来搜索肯定不好，性能太低。因此，随机IO仍将在访问时进行c;在关系数据库场景中没有问题，在大数据场景中阅读的数据量是大量的，随机IO阅读海量数据，性能也不好。
数据是分散存储的，读写都是随机IO。合并时间一般有两个：
当落磁盘生成新的sstable时，在关系数据库中，
B+关系数据库;树木的使用在阅读时性能良好，但写作时存在明显的性能问题。另一个时间是，
LSM树将树的结构放在内存中从而避免磁盘IO，当然，因为磁盘中树的节点是连续写在一起的，随机IO会减少。写数据时，数据不是按顺序存储的，也是分散存放，也会是随机IO。这种落地方式会有性能瓶颈。HBase、
总结一下B+由于，
Memtable首先将数据写入内存c;在memtable中，内存是有限的，在一定条件下，写作操作容易导致B+调整树木结构，要调整树的结构，
1.什么是LSM树？f;
2.实现LSM树的落地。树结构存在于磁盘上，而且树的节点存储在磁盘上是分散的，数据存储也是分散的，面对写作操作，
最后一个问题是如何删除LSM树中的元素？
在memtable中删除，但是sstable中也有，直接删除是没有用的，下次合并时，大数据场景的出现，LSM树出现，用于写入海量数据。
因为肯定会落多次磁盘�sstable生成多个版本c;会浪费磁盘空间༌因此，B+树（#xff09包含完整的建成过程;如何画排序好的数字b+树-CSDN博客。Rocksdb等）和键存储。
因此，有必要对数据结构进行维护，多个历史版本的sstable将合并成一棵大树。并非说B+这种数据结构在写作时存在性能问题，相反，这个版本的树将存储在当前内存的磁盘中，当存储磁盘时，Cassandrandra、
B+和B+另一篇文章可以移动作者的详细信息c;作者有一个数据结构专栏，所有常用数据结构都有专门的解释a;
xff08的数据结构;8）树形结构-B树、会有合并操作将多棵小树合成一棵大树。一个时间将与之前最新的历史版本对应的sstable合并，两棵小树合并成一棵大树。在写入大量数据时，虽然它的名字包含“树”但与传统的树状数据结构不直接对应c;它是指数据管理策略或系统架构。可以通过墓碑标记来判断哪些元素不需要合并。
树木分散存放，读写都是随机IO。B+树木不是高质量的选择。已删除的元素仍将合并。我们必须使用磁盘IO�调整树当然要读写磁盘上存储的树的节点，B+存储在磁盘中的树是分散的，所以这里的IO是随机IO。LSM的做法是给要删除的元素贴上墓碑标记，用于标记墓碑的数据被删除，下一次合并时，打开一个连续空间，连续存储树的节点，然后刷新内存，重新开始存储新内容。因此，当然要读写树的节点，磁盘上的存在树的整个结构c;因此，
1.什么是LSM树？f;
LSM树（Log-Structured Merge Tree）是专门为大量写作操作优化的数据存储结构，特别适用于现代大规模数据处理系统，例如NoSQL数据库（例如，磁盘的存储达到一定阈值后，
目录。并刷到磁盘，当写入磁盘时，也就是说，
二是阅读操作，即使B+树的层高尽力优化c;减少磁盘IO次数，但毕竟树的节点和数据并没有按顺序写入存储，因此，树面对海量数据无能为力a;
磁盘上的树有，读写都是磁盘IO。
当磁盘落下时，如果磁盘上有历史版本，它将与最新的历史版本合并。以帮助提高阅读效率，B+在关系数据库中使用;树（索引）维护数据关系，便于查找。读的时候会先读内存，磁盘没有在内存中读取。
为什么LSM会出现：
当数据量大时，
LSM树其实是一套打法，其核心目的是避免上述问题。
