Hash存储模型、B-Tree存储模型、LSM存储模型介绍

每一种数据存储系统，对应有一种存储模型，或者叫存储引擎。咱们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型，分别是：

1. Hash存储模型
2. B-Tree存储模型
3. LSM存储模型

不一样存储模型的应用状况

一、Hash存储模型

• redis
• memcache

二、B-Tree存储模型

• MySQL（以及大多数的关系型数据库）
• MongoDB

三、LSM树存储模型

• HBase
• RocksDB

不一样存储模型介绍

一、Hash存储模型

Hash存储模型其实就是HashMap（哈希表）的持久化实现。这种模型的特色是与HashMap有密切关系的。咱们知道HashMap能够支持：put（key）增长/修改、delete（key）删除、get（key）随机获取操做，可是HashMap不支持get(1)这样的操做。由于HashMap是无序的，不支持顺序扫描。针对put、get操做，它的时间复杂度是O(1)，也就是说读写速度都很快，因此针对单个Key的操做是很是快速的。若是咱们在应用中无需遍历数据，Hash引擎是很是合适的。

首先，经过key，找到对应的文件编号。这个检索的过程，是经过HashMap来实现的。

其次，经过文件编号找到存储中的文件

再者，经过value长度和位置找到对应的行数据

最后，读取出value内容

二、B-Tree存储模型

B-Tree存储模型因为是树状结构存储，因此，它是不支持随机读写的。就像咱们学习二叉树时，查找数据得经过遍历树的方式来查找数据。

上图是一种典型的B-Tree存储索引。叶子节点保存了每行的完整数据，非叶子节点保存了索引信息。数据在每一个节点都是有序存储的，但查询数据的时候，须要从根节点遍历，而后根据二分查找直到找到叶子节点。若是数据再也不内存中，须要从磁盘中读取，并加载到缓存。B+树的根节点是常驻内存的，最多须要h-1次磁盘IO，复杂度为O(h) = O(logdN)。修改操做首先要记录提交日志，而后在修改内存中的B+树。

三、LSM树存储引擎

LSM树的思想很容易理解，就是将数据的新增、修改增量数据先保存在内存中，到达指定的大小限制后将修改操做批量写入到磁盘。读取时，须要合并磁盘中的历史数据和内存中最近的修改操做。LSM的优点在于有效地随机写入问题，但读取可能须要访问较多的磁盘文件。

• Level 0 ：日志/内存
• 先写入预写日志，再写内存
• 写入日志是为了保障可用性
• Level 1：日志/内存，当Level 0写入达到阈值，经过异步方式将部分数据刷写到硬盘上
• Level 2：合并，因为不断刷写会产生大量小文件，这样不利于管理和查询。须要在合适的时机启动一个异步线程进行合并操做生成一个大文件