Oceanbase的存储引擎基于什么数据结构？它如何优化写性能。
oceanbase的存储引擎是LSM的架构，分为SSTABLE 基线数据和MEMTABLE内存中的数据，所有的变更的数据都会先写在内存中，不会直接操作SSTABLE，由于写入数据都在内存中，这样大大提高了写入数据的性能
OceanBase 数据库存储引擎基于 LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree） 架构，并对写入性能进行了多种优化措施。以下是对相关信息的综合分析：
核心结构：
LSM-Tree 架构：
OceanBase 使用 LSM-Tree 的变体架构，将数据分为两部分：
MemTable（内存中的增量数据）：支持读写操作。
SSTable（磁盘上的基线数据）：只读，一旦生成不再修改。
数据更新流程：
所有的 DML 操作（插入、更新、删除）首先写入 MemTable。
当 MemTable 达到一定大小后，会转储为 SSTable（称为 Compaction 或合并）。
查询时，系统需同时查询 MemTable 和 SSTable，并进行归并处理。
写入性能优化机制：
减少随机 I/O：
LSM-Tree 将所有写操作集中于内存的 MemTable 中，当达到阈值后才顺序写入磁盘的 SSTable。
这种设计将随机写转化为顺序写，从而显著提升写入吞吐能力。
高效的 Compaction 策略：
OceanBase 在合并过程中采用宏块粒度管理，每个宏块大小为 2MB，内部再拆分成微块。
合并期间仅重用有变化的数据块，避免重复读取未修改的宏块，从而减少写放大。
相比传统 LSM-Tree 数据库，这种策略大幅降低了合并带来的性能开销。
MemTable 控制机制：
当 MemTable 内存使用达到上限时，OceanBase 提供了多种写入控制方式：
开启写入限速，在接近上限时主动限制客户端导入速度。
租户内存扩容（如果环境资源允许）。
调整租户内存中 MemTable 的比例，让转储更快发生，释放可用内存空间。
高性能事务支持：
支持大事务和长事务的落盘机制，保证事务的正常提交或回滚。
采用多级合并与转储机制，帮助用户在性能与空间之间找到平衡点。
压缩与存储优化：
基线数据（SSTable）采用行列混合编码结合通用压缩算法。
数据压缩率相较传统数据库提升 10+ 倍，同时不影响写入和查询性能。
行缓存与布隆过滤器：
对于高频 OLTP 场景，OceanBase 实现了行缓存（Row Cache），加速单行点查性能。
针对“空查”场景，构建了布隆过滤器（Bloom Filter），并对其进行缓存，避免不必要的数据访问。
总结
OceanBase 存储引擎基于 LSM-Tree 架构，结合传统关系型数据库的优点，形成了高效且稳定的存储解决方案。它通过将数据划分为 内存中的 MemTable 和 磁盘上的 SSTable，利用顺序写入、宏块优化、多级缓存等技术，有效提升了写入性能并降低了存储成本。
其关键优势包括：
LSM-Tree 结构实现高效写入
宏块管理机制减少写放大
MemTable 控制防止内存过载
行缓存与布隆过滤器优化小查询
高压缩比降低存储成本OceanBase 的存储引擎基于 LSM-Tree (Log-Structured Merge Tree) 数据结构。LSM-Tree 是一种将数据分成内存中的 MemTable 和磁盘中的 SSTable 的数据结构。所有数据更新操作都在内存中的 MemTable 中完成，当 MemTable 达到一定阈值后，会触发 Compaction 过程，将数据转储到磁盘中的 SSTable 中。这种架构有以下优点：
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写性能优化：
- 内存操作：所有的写操作都在内存中进行，这大大提高了写入性能。
- 顺序 I/O：当 MemTable 达到一定阈值后，数据会被批量转储到磁盘中，这样可以将随机 I/O 转化为顺序 I/O，提高写入吞吐能力。
- Compaction：定期进行 Compaction 操作，将多个小的 SSTable 合并成一个大的 SSTable，进一步减少磁盘 I/O 操作，提高性能。
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数据压缩：
- 基线数据（SSTable）在磁盘中以更紧凑的方式存储，并且使用通用压缩算法进行压缩，从而获得更好的压缩比，减少存储成本。
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读写分离：
- 增量数据放在内存中，基线数据放在 SSD 盘中，读操作时需要合并内存中的增量数据和磁盘中的基线数据，但通过 Block Cache 和 Row Cache 优化了读性能。
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