"\u003cp\u003eGoogle开源了一个kv存储的库leveldb，从提交的代码和contributor名单来看，毫无疑问，就是bigtable论文描述的tablet的实现。也就是我们常说的LSMTree的一个实现。 \u003ca href=\"http://code.google.com/p/leveldb/\"\u003ehttp://code.google.com/p/leveldb/\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e那LSMTree是什么呢?\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"http://www.douban.com/group/topic/19607128/\"\u003ehttp://www.douban.com/group/topic/19607128/\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.44.2782\u0026amp;;rep=rep1\u0026amp;type=pdf\"\u003ehttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.44.2782\u0026amp;;rep=rep1\u0026amp;type=pdf\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这篇文章读起来感觉有难度，细节太多。它介绍了 LSM-Tree 这种算法思想。这种算法思想主要用于解决日志记录索引的问题。这种应用的特点是数据量大、写速率高(2000条/s)，又要建立有效的索引来查找日志中的特定条目。 采用 B+ 树索引，因为数据量大，每次又是随机的写到一个 page 中，导致无法进行有效的 page 缓存， …\u003c/p\u003e"