图说论文《LSM-based Storage Techniques: A Survey》

本文从 《LSM-based Storage Techniques: A Survey》 摘取部分图片，来介绍 LSM tree 的相关内容。详细内容请查看论文原文。

in-place update V.S. out-of-place update

• 索引结构通常有两种数据的更新策略：in-place update 和 out-of-place update。
• in-place update：在原数据处覆盖写入，e.g. B+树。该策略读性能较好(只需要读一份数据)；随机 IO导致写性能较差；空间碎片导致空间利用率下降。
• out-of-place update：在新的地方写入更新后的数据(原数据不做变更), e.g. LSM tree。与 in-place update 相反，该策略写性能较好(顺序写)；同一份数据保存多份导致读性能较差；顺序写减少空间碎片从而提高空间利用率。
  

LSM-tree 基本原理

• LSM-tree 包含 C0, C1, …, Ck 共 k+1 层， 每一层的数据都是 B+ 树。其中 C0 层维护在内存中，而 C1, …, Ck 层维护在磁盘。
• Write 操作: 每次写入数据都只写入 C0 层。
• Point Query 操作：每次点查询操作会依次遍历 C0, C1, …, Ck, 返回查询到最新版本的数据。如果遍历完之后都没有查到数据，则该数据不存在。比如， 查询 key = b 的值, 在 C0 层查到 b=2, 直接返回该值，而不用继续遍历 C1, …, Ck。
• Range Query 操作：范围查询会并发的在 C0, C1, …, Ck 查找指定范围的数据，然后根据优先级从高到低将每层的查询结果合并为最终的查询结果。 比如，查询结果为 , , 合并之后的最终结果为 a=1, b=2, c=3。
• Delete 操作：删除操作写入删除标记数据，由后台进程负责异步删除。
• Merge 操作：C0, C1, …, Ck 每层容量固定，依次按照一定比率递增。当某层 Ci 数据规模达到该层容量上限，后台 Merge 进程 会将该层数据合入 Ci+1 层。
  

Merge 策略: Leveling Merge Policy V.S. Tiering Merge Policy

注：图中的数字表示 Index 的范围。如 0-100 指 Index 在 0-100 的数据可以保存在该 component。

• Leveling Merge Policy：每一层只包含一个 component。L 层的 component 容量是 L-1 层的 T 倍。当 L 层达到其容量上限，会被合并到 L+1 层。如 Fig.3(a)，L0 的数据达到上限，合入到 L1 层。
• Tiering Merge Policy：每一层最多包含 T 个 component。当 L 层达到容量上限，它的 T 个 component 会合并为 L+1 层的一个 component。如果 L 为配置的最大层，则合并后的 component 保持在该层。如 Fig.3(b), T=2, L0 层的数据达到上限，它的 2 个component 合并为了 L1 层的一个新的 component。
  

Partition Policy: partitioned leveling merge policy V.S. partitioned tiering merge policy

LSM-tree 有两类比较常见的优化策略：布隆过滤器(Bloom Filter)和数据分区(Partitioning)。

• 布隆过滤器(Bloom Filter)：可以为每一棵 B+ 树或它的非叶子节点绑定一个布隆过滤器，以提高数据的查询效率。
• 数据分区(Partitioning)：可以将每一层的 component 拆分成更小的 partition(记作： SSTable)。数据分区可以提高 merge 的效率；减少merge 过程中对磁盘空间的浪费等。

不同的 merge policy， partioning 的处理方式也有所不同。

partitioned leveling merge policy

• 每一层的数据被 partition 为多个相同大小的 SSTable。
• L0 数据直接从内存 flush 而来，因此不需要进行 partition。
• 读写操作与非 partitioned 的 leveling merge policy 一致。
• Merge 流程： 将 L 层一个 SSTable merge 到 L+1 层，需要将 L+1 层所有和该 SSTable 有重叠 Index 的 SSTable 一起，合并为 L+1 层新的 SSTable。如 Fig.4 Merge 0-30(L1) 到 L2。L2 层与它 Index 有重叠的 SSTable 有 0-15(L2) 和 16-32(L2)。将0-30(L1), 0-15(L2) 和 16-32(L2) 三个 SSTable 一起合并为 L2 层新的 SSTable: 0-10(L2), 11-19(L2) 和 20-32(L2)。
  

partitioned tiering merge policy: vertical grouping V.S. horizontal grouping

tiering merge policy 将每层的数据分成不同的 Group 进行处理。将重合 Index 的 SSTable 拆分到同一个 Group 的策略称为 vertical grouping policy；将不重合 Index 的 SSTable 拆分到同一个 Group 的策略称为 horizontal grouping policy。

• partitioned tiering with vertical grouping

  • 每一层的 SSTable 被拆分为 Index 互相重叠的 Group。
  • Merge 操作：Fig.5 中， 0-31(L1), 0-30(L1) 中的 Index 在 0-15(可能) 部分 merge 为 0-13(L2) 所在 Group 的一个 SSTable，即 0-12(L2)；其 Index 在 16-34(可能) 部分 merge 到 16-32(L2) 所在 Group 的一个 SSTable，即 17-31(L2)。
  • 查询操作： 在该策略下，每一层的查询操作需要查询该层 Index 覆盖的 Group 下的所有 SSTable 的情况。
  • 在这种策略下，上一层相同 Group 的 SSTable 需要 Merge 到下一层 Index 重叠的 Group 内，SSTable 大小不再固定。
    

• partitioned tiering with horizontal grouping

• 每一层大小固定的的 SSTable 被拆分为 Index 互不重叠的 Group。

• 每一层包含一个接受上一层合入进来的新 SSTable 的 Group，称之为 active group。

• Merge 操作： 合并 L 层的某个 SSTable 时， 选择该层所有其他 group 中与其 Index 重叠的 SSTable，合并到 L+1 层 active group 中。 如 Fig.6, 选择该层其他 Group 与 35-70(L1) Index 重叠的 SSTable，即 35-65(L1)。将35-70(L1)，35-65(L1) 合并到 L2 层的 active group 中，即 35-52(L2) 和 53-70(L2)。
  

Reference

• LSM-based Storage Techniques: A Survey