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LSM树的核心结构与操作流程
Log-Structured Merge Tree，日志 结构化 合并 树。
追加写：永远不改，就算是update操作，也是追加写，一直新生成文件。
刷盘触发：追加到一定程序，比如到了几MB，就生成一个MemTable，MemTable是跳表结构，当MemTable容量达到阈值时，转换为ImmutableMemTable，不可变跳表。并且生成一个新的MemTable，后台线程将ImmutableMemTable的数据刷入磁盘SSTable。
分层合并：这一层满了，比如10M，再往下，比如100M满了，再往下，1G。一直到Level n层。SSTable是排好序的。
MemTable -> ImmutableMemTable -> SSTable level 0 -> SSTable level 1 -> SSTable level 2
读流程
多级查询读放大：基于这种结构，读的时候就会造成读放大，需要读多次。如果读的数据是新的数据，那可能在内存里，如果读的数据是旧数据，那要去level n层。因此，读性能非常不稳定。
写的时候，写放大，如果刚好每一层都满了，写的时候一直下沉到level n层，一层一层合并。
写内存的方式速度巨快。
数据可靠性：防止数据丢失
数据容易丢失，怎么设计解决的？
通过写入log日志，相当于redo log，确保崩溃后可通过日志恢复未刷盘数据。
冷热数据分离
什么场景会发生读放大？
冷数据。
从这一点出发，避免读取冷数据就可以避免读放大的问题。
clickhouse
clickhouse列式数据库，多核数据库，是做统计数据的，很容易发生读放大，因此他的设计是只有level 0，硬盘层面只有一层。一层就导致文件非常多，当你插入停下来，后台线程开始文件合并。
如果有一万个文件，怎么查询数据在哪个文件呢？clickhouse是通过文件合并成一个大文件，不停的merge。merge会消耗性能，但是合并了文件会使查询速率提高。但如果跟业务高峰期碰巧撞上，那会影响业务。
一个key在不在某个文件里，数据库引擎用布隆过滤器，通过位数组和哈希函数快速判断键是否可能存在于SSTable中，若返回“不存在”则直接跳过该文件，避免无效的磁盘读取。实现时间复杂度O（1）快速判断数据是否存在某个文件里。
布隆过滤器存在误判率，多级布隆过滤器架构优化，将布隆过滤器按数据冷热分层：内存中维护热数据的高精度过滤器，磁盘中存储冷数据的低精度过滤器。
并行：多个读，多核同时读。并行Compaction，利用多核CPU加速合并。
存储冗余问题
字段name，第一次写郭靖，update操作第二次写郭大靖，同一key多份存储。
读取时需从内存（MemTable）到磁盘（L0→L1→…→Lk）逐层检索，增加读放大。
当SSTable超过单文件最大容量，或者SSTable数量超过限制，底层数据文件会合并，合并时保留最新版本，删除无效记录。
合并结果写入下一层。
数据倾斜问题
分布式数据库是要做数据分布的，hash计算分布到某个节点上，比如存储视频播放，按照视频id做hash，大up主一个视频几千万播放，都会hash到同一个节点，造成数据严重倾斜，非常不均匀。
用uuid做主键，那么查询的话要去很多个节点去查询，造成读放大。
所以，数据不均匀的场景不适合用分布式数据库。
关系型数据库mysql做业务系统，大数据归档。hbase慢慢跑去吧，sql语句转换成LSM结构去分布式执行。
分片内有序
分布式无法支持全局有序。
每个分片（Shard）内部SSTable按主键有序，但跨分片无法全局有序。适用于分片内范围查询场景（如按用户ID查询）。