柚子快报激活码778899分享：数据库 9 存储性能优化
B+树是一种专门针对磁盘存储而优化的N叉排序树，以树节点为单位存储在磁盘中,
从根开始查找所需数据所在的节点编号和磁盘位置，将其加载到内存中然后继续查找, 直到找到所需的数据。
目前数据库多采用两级索引的B+树，树的层次最多三层。因此可能需要5次磁盘访
问才能更新一条记录（三次磁盘访问获得数据索引及行ID,然后再进行一次数据文件读 操作及一次数据文件写操作）。
但是由于每次磁盘访问都是随机的，而传统机械硬盘在数据随机访问时性能较差,
每次数据访问都需要多次访问磁盘影响数据访问性能。
目前许多NoSQL产品采用LSM树作为主要数据结构，如图4.21所示。
LSM树可以看作是一个N阶合并树。数据写操作（包括插入、修改、删除）都在内 存中进行，并且都会创建一个新记录（修改会记录新的数据值，而删除会记录一个删除 标志），这些数据在内存中仍然还是一棵排序树，当数据量超过设定的内存阈值后，会将 这棵排序树和磁盘上最新的排序树合并。当这棵排序树的数据量也超过设定阈值后，和 磁盘上下一级的排序树合并。合并过程中，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记 录为不同版本）。
在需要进行读操作时，总是从内存中的排序树开始搜索，如果没有找到，就从磁盘 上的排序树顺序查找。
在LSM树上进行一次数据更新不需要磁盘访问，在内存即可完成，速度远快于B+ 树。当数据访问以写操作为主，而读操作则集中在最近写入的数据上时，使用LSM树可
以极大程度地减少磁盘的访问次数，加快访问速度。
作为存储结构，B+树不是关系数据库所独有的，NoSQL数据库也可以使用B+树。 同理，关系数据库也可以使用LSM,而且随着SSD硬盘的日趋成熟及大容量持久存储的 内存技术的出现，相信B+树这一 “古老”的存储结构会再次焕发青春。
3 RAID vs. HDFS
Raid （廉价磁盘冗余阵列）技术主要是为了改善磁盘的访问延迟，增强磁盘的可用 性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘（8块或者更多），通过使 用RAID技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。
假设服务器有N块磁盘。
RAID0
数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成N份，这些数据同时并
发写入N块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的N倍。读取时也一样，因此RAID0 具有极快的数据读写速度，但是RAID0不做数据备份，N块磁盘中只要有一块损坏，数 据完整性就被破坏，所有磁盘的数据都会损坏。
RAID1
数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会
导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。
RAID10
结合RAID0和RAID1两种方案，将所有磁盘平均分成两份,
入，相当于RAID1,但是在每一份磁盘里面的M2块磁盘上，利用RAIDO技术并发读写, 既提高可靠性又改善性能，不过RAID10的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。
RAID3
一般情况下，一台服务器上不会岀现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘 的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能 的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。
在数据写入磁盘的时候，将数据分成N-1份，并发写入N-1块磁盘，并在第N块磁 盘记录校验数据，任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其他N-l块磁盘的数据修复。
但是在数据修改较多的场景中，修改任何磁盘数据都会导致第N快磁盘重写校验数据，频繁写入的后果是第N块磁盘比其他磁盘容易损坏，需要频繁更换，所以RAID3很少在实践中使用。
RAID5
相比RAID3,方案RAID5被更多地使用。
RAID5和RAID3很相似，但是校验数据不是写入第N块磁盘，而是螺旋式地写入所 有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免RAID3频繁写坏一块磁盘的情况。
RAID6
如果数据需要很高的可靠性，在岀现同时损坏两块磁盘的情况下（或者运维管理水 平比较落后，坏了一块磁盘但是迟迟没有更换，导致又坏了一块磁盘），仍然需要修复数 据，这时候可以使用RAID6。
RAID6和RAID5类似，但是数据只写入N-2块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入
校验信息（使用不同算法生成）。
在相同磁盘数目（N）的情况下，各种RAID技术的比较如表4.3所示。
RAID技术可以通过硬件实现，比如专用的RAID卡或者主板直接支持，也可以通过 软件实现。RAID技术在传统关系数据库及文件系统中应用比较广泛，但是在大型网站比 较喜欢使用的NoSQL,以及分布式文件系统中，RAID技术却遭到冷落。
例如在HDFS （ Hadoop分布式文件系统）中，系统在整个存储集群的多台服务器上 进行数据并发读写和备份，可以看作在服务器集群规模上实现了类似RAID的功能，因此
HDFS以块（Block ）为单位管理文件内容，一个文件被分割成若干个Block,当应用 程序写文件时，每写完一个Block, HDFS就将其自动复制到另外两台机器上，保证每个 Block有三个副本，即使有两台服务器宕机，数据依然可以访问，相当于实现了 RAID1 的数据复制功能。
当对文件进行处理计算时，通过MapReduce并发计算任务框架，可以启动多个计算 子任务（MapReduce Task ）,同时读取文件的多个Block,并发处理，相当于实现了 RAID0 的并发访问功能。
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