前几篇文章我们介绍了InnoDB存储引擎，然后在学习TiDB数据库，感觉里面RocksDB存储引擎LSM也蛮有意思的。
1. 引言
“我为什么要关心内部数据库存储引擎的操作？我整个开发过程中，都不会从头开始实现自己的存储引擎，直接调用数据库不就完事了嘛？”
开发一个应用程序，不可避免与数据的读写打交道，而数据的读与写决定了应用程序的性能和吞吐量。也就是说，我们可能需要了解内部数据库存储引擎的工作原理，以便为您的应用程序做出适当的设计选择，面对不同业务类型（OLTP、OLAP），选用不同的数据库（HTAP）。
本文将解释市面常见存储引擎（LSM存储引擎和面向页面的存储引擎）中的一种，LSM存储引擎（日志结构存储引擎） 。
2. 主要组件
2.1. 内存上的MemTable
MemTable 是 LSM存储引擎中的一个重要组件，它主要用于暂存写入的数据，直到这些数据被持久化到磁盘上。
MemTable可以用红黑树、跳表和哈希跳表等来实现。有关这些实现的权衡，请查看RocksDB wiki。
对于写入操作。我们将其写入内存，这比持久性存储要快，最终，MemTable 将超过预定义的内存阈值，需要将其刷新到磁盘，虽然我们可以定义自己的写入格式，但我们可以将 MemTable 以排序的方式写入磁盘作为 SSTable。一旦数据写入磁盘，数据就变得不可变（SSTable 无法修改）。因此，新的写入将转到新的 MemTable，而对先前 MemTable 中现有数据的更新或删除等操作将存储在新的 MemTable 中。
对于读取操作。我们首先检查当前内存表，如果当前内存表无法满足读取要求（数据可能存在，但由于已刷新到磁盘，因此不再位于内存中），则我们按创建顺序的降序检查最近创建的 SSTable，直到找到所需的记录（或者可能根本找不到）。由于 SSTable 已排序，因此可以使用二进制搜索在文件中找到它，从而加快读取速度。
2.2. 磁盘上的SSTable
每个SSTable是一个有序（按key来排序）的键值对集合，而且不可变。
相对于简单哈希索引的优势：
- 合并 SSTables 类似于合并排序
- 要查找某个键是否存在，我们不需要内存中所有键的索引，而是可以每隔几千字节保留一个索引，然后执行扫描(稀疏索引)
- 范围查询可以在写入磁盘之前进行压缩，稀疏索引只需要找到压缩段的起始位置
参考链接：
