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好的数据结构,对于检索数据,插入数据的效率就会非常高。
根节点和枝节点很简单,分别记录每个叶子节点的最小值,并用一个指针指向叶子节点。
叶子节点里每个键值都指向真正的数据块,每个叶子节点都有前指针和后指针,这是为了做范围查询时,叶子节点间可以直接跳转,从而避免再去回溯至枝和根节点。
特点:
1、有n棵子树的结点中含有n个关键字,每个关键字不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。
2、所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3、所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子树(根结点)中的最大(或最小)关键字。
缺点:
通常数据量会很大,磁盘中的数据采用这种分页形式的话,就会比较多。很有可能存储的数据在两个页表当中不连续,相隔很远,这种顺序查询的方式就会比较慢。
B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO。随着新数据的插入,叶子节点会慢慢分裂,逻辑上连续的叶子节点在物理上往往不连续,甚至分离的很远,但做范围查询时,会产生大量读随机IO。
对于大量的随机写也一样,举一个插入key跨度很大的例子,如7->1000->3->2000 … 新插入的数据存储在磁盘上相隔很远,会产生大量的随机写IO。从上面可以看出,低下的磁盘寻道速度严重影响性能。
为了更好的说明LSM树的原理,下面举个比较极端的例子:
现在假设有1000个节点的随机key,对于磁盘来说,肯定是把这1000个节点顺序写入磁盘最快,但是这样一来,读就悲剧了,因为key在磁盘中完全无序,每次读取都要全扫描;
那么,为了让读性能尽量高,数据在磁盘中必须得有序,这就是B+树的原理,但是写就悲剧了,因为会产生大量的随机IO,磁盘寻道速度跟不上。
LSM树本质上就是在读写之间取得平衡,和B+树相比,它牺牲了部分读性能,用来大幅提高写性能。
它的原理是把一颗大树拆分成N棵小树, 它首先写入到内存中(内存没有寻道速度的问题,随机写的性能得到大幅提升),在内存中构建一颗有序小树,随着小树越来越大,内存的小树会flush到磁盘上。当读时,由于不知道数据在哪棵小树上,因此必须遍历所有的小树,但在每颗小树内部数据是有序的。
HBase引入了LSM树的概念,即Log-Structured Merge-Trees。
HFile分为六个部分:
Data Block 段
—–保存表中的数据,这部分可以被压缩。每一个数据块由块头和一些KeyValue组成,key的值是严格按照顺序存储的。块大小默认为64K(由建表时创建cf时指定或者HColumnDescriptor.setBlockSize(size)) ,这一部分可以压缩存储。
在查询数据时,是以数据块为单位从硬盘load到内存。查找数据时,是顺序的遍历该块中的keyValue对。
Meta Block 段 (可选的)
–—保存用户自定义的key-value对,可以被压缩。 比如booleam filter就是存在元数据块中的,该块只保留value值,key值保存在元数据索引块中。每一个元数据块由块头和value值组成。可以快速判断key是否都在这个HFile中。
File Info 段
–—-HFile的元信息,不被压缩,用户也可以在这一部分添加自己的元信息。
Data Block Index 段
—-–Data Block的索引,每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key(格式为:头信息,(数据块在文件中的偏移 + 数据块长 + 数据块的第一个key),(数据块在文件中的偏移 + 数据块长 + 数据块的第一个key),……..)。
Meta Block Index段 (可选的)
–Meta Block的索引。 该块组成格式同数据块索引,只是某部分的意义不一样。
Trailer
–—这一段是定长的。保存了每一段的偏移量,读取一个HFile时,会首先读取Trailer,Trailer**保存了每个段的起始位置**(段的Magic Number用来做安全check),然后,DataBlock Index会被读取到内存中,这样,当检索某个key时,不需要扫描整个HFile,而只需从内存中找到key所在的block,通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中,再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。
说明如下:
1、 FileInfo Offset – FileInfo信息在HFile中的偏移。long(8字节)。
2、 DataIndex Offset – 数据块索引在HFile中的偏移。long(8字节)。
3、 DataIndex Count – 数据块索引的个数。int(4字节)。
4、 MetaIndex Offset – 元数据索引块在HFile中的偏移。long(8字节)。
5、 MetaIndex Count – 元数据索引块的个数。int(4字节)。
6、 TotalUncompressedBytes – 未压缩的数据块部分的总大小。long(8字节)。
7、 Entry Count – 数据块中所有cell(key-value)的个数。int(4字节)
8、 Compression Codec – 压缩算法为enum类型,该值表示压缩算法代码。(LZO-0,GZ-1,NONE-2),int(4字节)
9、 Version – 版本信息。当前该版本值为1. int(4字节)。
HFile的Data Block,Meta Block通常采用压缩方式存储,压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO,随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。目标Hfile的压缩支持两种方式:Gzip,Lzo。
每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。
StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。
The KeyValue格式:
Keylength
valuelength
key
value
其中keylength和valuelength都是整型,表示长度。
而key和value都是byte数据,key是有固定的数据,而value是raw data。Key的格式如下。
The Key format:
rowlength
row (i.e., the rowkey)
columnfamilylength
columnfamily
columnqualifier
timestamp
keytype
keytype有四种类型,分别是Put、Delete、 DeleteColumn和DeleteFamily。
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