一、B樹為什么不像LSM一樣改隨機IO為順序IO的方式提升效率的原因

B樹和LSM樹是兩種常用的數(shù)據(jù)結構，用于在數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)等場景中進行數(shù)據(jù)存儲和檢索。

B樹是一種多路平衡查找樹，通常用于在磁盤上存儲大量數(shù)據(jù)的索引。B樹的主要優(yōu)點是在一般情況下可以保持較好的平衡，使得每個節(jié)點的深度相對較小，從而減少了磁盤訪問的次數(shù)。B樹的查找和插入操作通常具有較好的性能，適用于對數(shù)據(jù)進行頻繁的隨機訪問。B樹的IO操作通常是隨機IO，因為它需要在磁盤上進行樹節(jié)點的讀寫操作。

LSM樹（Log-Structured Merge Tree）是一種基于日志結構的樹狀數(shù)據(jù)結構，常用于處理大量寫入和讀取混合操作的場景，如數(shù)據(jù)庫中的日志和索引。LSM樹將所有的寫入操作都追加到磁盤上的順序日志文件中，從而實現(xiàn)了順序IO，減少了隨機IO的開銷。LSM樹在內(nèi)存中維護了一個小規(guī)模的索引結構，用于加速讀取操作。定期或根據(jù)策略將日志文件合并成新的數(shù)據(jù)文件，從而保持了索引的有序性。LSM樹的寫入性能通常較高，但由于需要定期合并操作，讀取性能可能受到影響。

因為B樹和LSM樹有不同的設計目標和適用場景。B樹通常用于頻繁的隨機讀寫操作，例如數(shù)據(jù)庫的索引，其中對于讀操作的響應時間要求較高。B樹的平衡性和隨機IO的特性使得它在這些場景下表現(xiàn)較好。此外，B樹在內(nèi)存中只需要維護較小規(guī)模的索引結構，對于內(nèi)存的消耗相對較小。

LSM樹則主要用于處理大量寫入操作和讀取操作混合的場景，例如日志和索引。通過將寫入操作追加到順序日志文件中，LSM樹實現(xiàn)了順序IO，從而提升了寫入性能。但由于需要定期合并操作，LSM樹的讀取性能可能較低。此外，LSM樹需要在內(nèi)存中維護較大規(guī)模的索引結構和日志文件，對內(nèi)存的消耗較大。

B樹和LSM樹的設計目標和適用場景不同，導致它們采用了不同的IO策略。B樹在設計上追求平衡性和隨機IO的特性，適合用于對讀寫操作都有較高要求的場景。B樹的隨機IO操作雖然可能會對磁盤訪問產(chǎn)生開銷，但在一般情況下，由于其平衡性，磁盤IO的次數(shù)相對較少，性能表現(xiàn)仍然較好。

相比之下，LSM樹則主要關注寫入性能，通過追加寫入操作到順序日志文件中實現(xiàn)了較高的寫入性能。LSM樹的順序IO操作可以減少磁盤訪問的開銷，但在讀取性能上可能會受到合并操作的影響。此外，LSM樹需要在內(nèi)存中維護較大規(guī)模的索引結構和日志文件，對內(nèi)存的消耗較大。

另外，需要注意的是，B樹和LSM樹在不同的應用場景下可能會有不同的優(yōu)化策略。例如，在某些高性能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，可以使用類似于LSM樹的策略，如B+樹的變種，通過將磁盤上的節(jié)點合并為較大的塊來提高IO性能。而LSM樹也可以采用緩存和索引合并等策略來優(yōu)化讀取性能。