1.hbase特性有哪些
2.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
3.ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
4.深入浅出存储引擎
5.译：一文科普 RocksDB 工作原理

hbase特性有哪些

高性能的数据写入

       HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构，源码源码有多数据被随机地分布在整个集群的树M树少行多个节点上，这使得数据写入时能够并行处理，源码源码有多大大提高了写入性能。树M树少行同时，源码源码有多影视 H5源码HBase支持大量的树M树少行并发写入操作，使得它在大数据环境下表现优异。源码源码有多

灵活的树M树少行表结构设计

       HBase是一个非关系型的数据库，它的源码源码有多表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族，树M树少行每个列族下的源码源码有多数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的树M树少行数据存储需求，同时也方便了对数据的源码源码有多扩展和管理。

强大的树M树少行可扩展性

       HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的，具有天然的分布式特性。通过增加节点的方式，HBase可以很容易地扩展其存储能力和处理能力。这使得HBase能够在处理海量数据的同时保持高性能。

快速的数据检索

       虽然HBase是一个面向列的数据库，但它的查询性能同样出色。HBase支持高效的范围查询和基于列属性的查询，可以快速定位到特定的数据行。同时，由于数据的分布式存储和处理，即使在大量数据中查询，也能保持较高的效率。

高可用性

       HBase支持集群部署，数据可以在多个节点上进行备份和复制。即使部分节点出现故障，也能保证数据的可用性和系统的稳定运行。这种高可用性使得HBase在大数据处理中非常可靠。TV版源码模板而且由于其开放源代码的特性，任何开发者都可以对HBase进行开发和优化，使其更加适应各种应用场景的需求。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，付费API系统源码从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的源码非录屏副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。

ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法

       ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法，也是 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。

       理解 Merge 算法，首先回顾 MergeTree 相关背景知识。ClickHouse 在写入时，将一次写入的数据存放至一个物理磁盘目录，产生一个 Part。然而，随着插入次数增多，查询时数据分布不均，形成问题。一种常见想法是合并小 Part，类似 LSM-tree 思想，形成大 Part。

       面临合并策略的选择，"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此，需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。

       算法通过参数 base 控制参与合并的 Part 数量，形成树形结构。随着合并进行，形成不同层，总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时，深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的江湖跑腿3.1源码 Part 是否满足条件，总大小与最大大小之比需大于等于 base。

       执行合并时机在每次插入数据后，但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part，选择最适合合并的组合是一个数学问题，ClickHouse 限制为相邻 Part 合并，降低决策复杂度。最终，通过穷举找到最优组合进行合并。

       合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法，通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程，保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N)，其中 M 为 Part 长度，N 为参与合并的 Part 数量。

       对于非主键字段，ClickHouse 提供两种处理方式：Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段，分别处理非主键字段的合并和输出。

       源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时，考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现，考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask，分为三个阶段：ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。

       Merge 算法是 MergeTree 高性能的关键，平衡写入放大与查询性能，是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。

深入浅出存储引擎

       深入浅出存储引擎

       本文详细探讨了数据库系统中的存储引擎相关概念，以及存储引擎如何实现高效的数据存储与检索。存储引擎是数据库系统的核心组件，负责处理数据的存储、检索和维护。

       首先，文章介绍了数据存储体系，包括OLTP、OLAP与HTAP，以及关系数据库、NoSQL数据库与NewSQL数据库的特性。接着，讨论了基于内存型与磁盘型存储组件的数据存储方式，以及读多写少、写多读少和读多写多组件的处理策略。文章进一步解释了数据存储与检索的过程，强调了存储引擎在其中的核心作用。

       文章详细分析了存储引擎的分类，包括基于B+树的存储引擎和基于LSM派系的存储引擎。基于B+树的存储引擎适合于读多写少的场景，而基于LSM派系的存储引擎则适用于写多读少的场景。文章还讨论了内存、持久化内存和磁盘在数据存储中的应用，以及它们的管理机制。

       从宏观角度，文章解析了B+树存储引擎的原理，包括其诞生背景、设计目标、数据结构选择、索引维护和存储策略。从微观角度，文章深入探讨了B+树存储引擎的工程细节，如边界条件处理、异常情况处理、事务管理和范围查询。

       文章进一步分析了BoltDB核心源码，从整体结构、page解析、node解析、Bucket解析到事务解析，详细解释了BoltDB存储引擎的实现机制。这为理解和实现类似的存储引擎提供了宝贵的参考。

       接着，文章深入理解了LSM Tree原理，从其发展背景、从零推导LSM Tree、架构演进和核心问题等角度进行了全面分析。文章详细探讨了LSM Tree的工程应用、KV分离存储技术WiscKey、Bitcask的核心原理以及Moss的核心原理，展示了LSM Tree在不同场景下的应用。

       最后，文章分析了LSM派系存储引擎，包括LSM Tree存储引擎、LSM Hash存储引擎、LSM Array存储引擎以及其他LSM存储引擎的特性和实现方法。文章提供了这些存储引擎的详细解析，有助于读者深入了解LSM存储引擎的实现细节。

译：一文科普 RocksDB 工作原理

       RocksDB 是一种可持久化的、内嵌型的键值存储（KV 存储）。它旨在存储大量 key 及其对应的 value，常被用于构建倒排索引、文档数据库、SQL 数据库、缓存系统和消息代理等复杂系统。RocksDB 在 年从 Google 的 LevelDB 分叉而来，针对 SSD 服务器进行了优化，并目前由 Meta 开发和维护。它以 C++ 编写，支持 C、C++ 及其他语言（如 Rust、Go、Java）的嵌入。如果你熟悉 SQLite，可以认为 RocksDB 是一种内嵌式数据库，需依赖应用层实现特定功能。

       RocksDB 使用日志结构合并树（LSM-Tree）作为核心数据结构，这是一种基于多个有序层级的树形数据结构，可用于应对写密集型工作负载。LSM-Tree 的顶层是 MemTable，一个内存缓冲区，用于缓存最近的写入数据。较低层级的数据存储在磁盘上，以 L0 层为例，存储从内存移动到磁盘的数据，其他层级存储更旧的数据。当某一层级的数据量过大时，会通过合并操作转移到下一层。

       为了保证数据持久化，RocksDB 将所有更新写入磁盘上的预写日志（WAL）。当应用重启时，可以通过回放 WAL 来恢复 MemTable 的原始状态。WAL 是一个只允许追加的文件，包含一组更改记录序列，每个记录包含键值对、操作类型和校验和。

       当 MemTable 变满时，会触发刷盘（Flush）操作，将不可变的 MemTable 内容持久化到磁盘，并丢弃原始 MemTable，同时开始写入新的 WAL 和 MemTable。MemTable 默认基于跳表实现，以提高查询和插入效率。RocksDB 支持各种压缩算法，如 Zlib、BZ2、Snappy、LZ4 或 ZSTD，用于存储 SST 文件。

       SST 文件是 MemTable 刷盘后生成的，包含了有序的键值对。每个 SST 文件由数据部分和索引块组成，数据部分包含一系列有序的键值对，而索引块存储了数据块中最后一个键的偏移量，便于快速定位键值对。RocksDB 还支持布隆过滤器，用于快速检测某个键是否存在于 SST 文件中。

       当数据库大小增加时，空间放大（存储数据所用实际空间与逻辑大小的比值）和读放大（用户执行一次逻辑读操作所需实际 IO 次数）的问题变得明显。为了解决这些问题，RocksDB 实现了 Compaction 机制，通过合并 SST 文件来降低空间和读放大，同时增加写放大。Leveled Compaction 是默认策略，它会在不同层级之间进行选择性合并，以优化空间使用。

       RocksDB 的读路径相对简单，主要涉及从 MemTable 开始，下探到 L0 层，然后继续向更低层级查找，直到找到目标键或检查完整个树。合并（merge）操作允许用户在内存中对键值进行聚合操作，适用于需要对已有值进行少量更新的场景。然而，这种操作增加了读时的复杂性，因为读操作需要在多次调用 merge 函数后才能得到最终结果。

       使用 RocksDB 需要针对特定工作负载进行配置调优，因为它提供了许多可配置项，但理解其内部原理并调整这些配置通常需要深入研究源代码。RocksDB 是构建高性能数据库模块的优秀选择，能够帮助开发者专注于上层业务逻辑实现，而无需从零开始设计底层存储系统。