每一種資料存盤系統，對應有一種存盤模型，或者叫存盤引擎，我們今天要介紹的是三種比較流行的存盤模型，分別是：
- Hash存盤模型
- B-Tree存盤模型
- LSM存盤模型
不同存盤模型的應用情況
1、Hash存盤模型
- redis
- memcache
2、B-Tree存盤模型
- MySQL（以及大多數的關系型資料庫）
- MongoDB
3、LSM樹存盤模型
- HBase
- RocksDB
不同存盤模型介紹
1、Hash存盤模型
Hash存盤模型其實就是HashMap（哈希表）的持久化實作，這種模型的特點是與HashMap有密切關系的，我們知道HashMap可以支持：put（key）增加/修改、delete（key）洗掉、get（key）隨機獲取操作，但是HashMap不支持get(1)這樣的操作，因為HashMap是無序的，不支持順序掃描，針對put、get操作，它的時間復雜度是O(1)，也就是說讀寫速度都很快，所以針對單個Key的操作是非常快速的，如果我們在應用中無需遍歷資料，Hash引擎是非常合適的，
首先，通過key，找到對應的檔案編號，這個檢索的程序，是通過HashMap來實作的，
其次，通過檔案編號找到存盤中的檔案
再者，通過value長度和位置找到對應的行資料
最后，讀取出value內容
2、B-Tree存盤模型
B-Tree存盤模型由于是樹狀結構存盤，所以，它是不支持隨機讀寫的，就像我們學習二叉樹時，查找資料得通過遍歷樹的方式來查找資料，
上圖是一種典型的B-Tree存盤索引，葉子節點保存了每行的完整資料，非葉子節點保存了索引資訊，資料在每個節點都是有序存盤的，但查詢資料的時候，需要從根節點遍歷，然后根據二分查找直到找到葉子節點，如果資料不再記憶體中，需要從磁盤中讀取，并加載到快取，B+樹的根節點是常駐記憶體的，最多需要h-1次磁盤IO，復雜度為O(h) = O(logdN)，修改操作首先要記錄提交日志，然后在修改記憶體中的B+樹，
3、LSM樹存盤引擎
LSM樹的思想很容易理解，就是將資料的新增、修改增量資料先保存在記憶體中，到達指定的大小限制后將修改操作批量寫入到磁盤，讀取時，需要合并磁盤中的歷史資料和記憶體中最近的修改操作，LSM的優勢在于有效地隨機寫入問題，但讀取可能需要訪問較多的磁盤檔案，
- Level 0 ：日志/記憶體
- 先寫入預寫日志，再寫記憶體
- 寫入日志是為了保障可用性
- Level 1：日志/記憶體，當Level 0寫入達到閾值，通過異步方式將部分資料刷寫到硬碟上
- Level 2：合并，由于不斷刷寫會產生大量小檔案，這樣不利于管理和查詢，需要在合適的時機啟動一個異步執行緒進行合并操作生成一個大檔案
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標籤：大數據
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