https://answer.freetools.me/tags/%E5%86%99%E6%94%BE%E5%A4%A7/ Recent content in 写放大 on Answer Hugo -- 0.152.2 zh-cn Sun, 08 Mar 2026 15:25:45 +0800 https://answer.freetools.me/lsm-tree%E7%9A%84compaction%E4%B8%BA%E4%BD%95%E8%AE%A9%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%8F%88%E7%88%B1%E5%8F%88%E6%81%A8%E4%BB%8E%E5%86%99%E6%94%BE%E5%A4%A7%E5%88%B0%E8%AF%BB%E6%94%BE%E5%A4%A7%E7%9A%84%E4%B8%89%E5%8D%81%E5%B9%B4%E6%9D%83%E8%A1%A1/ Sun, 08 Mar 2026 15:25:45 +0800 https://answer.freetools.me/lsm-tree%E7%9A%84compaction%E4%B8%BA%E4%BD%95%E8%AE%A9%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%8F%88%E7%88%B1%E5%8F%88%E6%81%A8%E4%BB%8E%E5%86%99%E6%94%BE%E5%A4%A7%E5%88%B0%E8%AF%BB%E6%94%BE%E5%A4%A7%E7%9A%84%E4%B8%89%E5%8D%81%E5%B9%B4%E6%9D%83%E8%A1%A1/ 深入解析LSM-Tree Compaction策略的技术本质与演进历程。从1996年Patrick O'Neil等人的原始论文出发，系统梳理Leveled Compaction与Tiered Compaction的核心差异、写放大/读放大/空间放大的数学权衡、RocksDB与Cassandra的生产实践，以及Time Window Compaction等新型策略的设计哲学。揭示Compaction策略选择的关键考量：没有完美方案，只有特定场景下的最优权衡。 https://answer.freetools.me/b-%E6%A0%91%E4%B8%8Elsm-tree%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%B2%A1%E6%9C%89%E4%B8%87%E8%83%BD%E6%96%B9%E6%A1%88/ Fri, 06 Mar 2026 02:06:37 +0800 https://answer.freetools.me/b-%E6%A0%91%E4%B8%8Elsm-tree%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%B2%A1%E6%9C%89%E4%B8%87%E8%83%BD%E6%96%B9%E6%A1%88/ 深入分析 B+ 树与 LSM 树存储引擎的核心权衡。从写放大、读放大、空间放大三个维度定量比较，揭示为什么数据库存储引擎没有万能方案，以及如何根据工作负载选择正确的存储引擎。