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1.  LSM的存储

主要思想是将直接修改树形结构，改为分几个层级来完成。当完成第一个层级时就反馈完成，其他交由后台来处理。

流程是先写入memory table，之后merge到低级别的sstable，最后merge到高级别的sstable。

如下是Hbase的大体结构：

    2. 定位

Trailer–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先 读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。

首先，能快速找到行所在的region(分区)，假设表有10亿条记录，占空间1TB,   分列成了500个region,  1个region占2个G. 最多读取2G的记录，就能找到对应记录； 

其次，是按列存储的，其实是列族，假设分为3个列族，每个列族就是666M， 如果要查询的东西在其中1个列族上，1个列族包含1个或者多个HStoreFile，假设一个HStoreFile是128M， 该列族包含5个HStoreFile在磁盘上. 剩下的在内存中。

再次，是排好序了的，你要的记录有可能在最前面，也有可能在最后面，假设在中间，我们只需遍历2.5个HStoreFile共300M

最后，每个HStoreFile(HFile的封装)，是以键值对（key-value）方式存储，只要遍历一个个数据块中的key的位置，并判断符合条件可以了。 一般key是有限的长度，假设跟value是1:19（忽略HFile上其它块），最终只需要15M就可获取的对应的记录，按照磁盘的访问100M/S，只需0.15秒。 加上块缓存机制（LRU原则），会取得更高的效率。

感谢各位的阅读，以上就是“LSM的存储以及定位”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对LSM的存储以及定位这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

文章名称：LSM的存储以及定位
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