文章预览
作者：zhengweiwu 很多应用都属于数据密集型应用，而非计算密集型；对于这类应用，CPU往往不是第一限制性因素，关键在于数据量 、数据复杂度 和 数据的快速多变性；因此数据库的选型在应用系统设计中就显得比较重要。 数据库（数据引擎）最核心的任务就是"读到写入的值"，我们尝试从"最简单的脚本文件数据读写" 一步一步扩展讨论到"分布式键值数据库"，在这个过程中我们会遇到很多"挑战"，并尝试逐步解决。 1. 单机存储引擎 从 两行代码的shell脚本 读写文件开始，我们通过逐步解决如下问题得到了一个单机可用的存储引擎( LSM Tree )： 1. 读取慢 2. 磁盘耗尽 3. 文件压缩合并 4. 重新组织数据文件格式提高压缩合并效率 5. 内存排序数据以实现预期的数据文件格式 6. 有序数据文件的压缩合并 7.引入预写日志解决重启内存数据丢失 不使用已有的任何
………………………………
