为什么mysql不用lsm索引

MySQL不采用LSM（Log-Structured Merge Tree，日志结构合并树）索引的原因主要有几个：

1. **复杂度**：LSM设计是为了提高数据写入性能，尤其是对于大规模数据流处理和实时分析场景。MySQL的主要目标是提供ACID事务支持和稳定的读写能力，LSM模型可能会增加系统复杂性和维护难度。

2. **一致性要求**：MySQL需要保证强一致性和事务完整性，而LSM通常牺牲了部分写时的一致性，直到数据完全落地并持久化。这可能导致并发控制和恢复更复杂，不适合对数据实时性有极高要求的应用。

3. **适应性**：MySQL已经有一套成熟的B+树和InnoDB引擎架构，能够满足大多数应用的需求。引入LSM可能需要对现有存储引擎做大幅度改造，成本较高，而且不一定能带来显著性能提升。

4. **社区和生态**：MySQL作为一款广泛使用的开源数据库，其设计哲学倾向于稳定性、易用性和兼容性。LSM索引的引入可能会影响现有的工具链和用户的习惯，因此MySQL团队选择了保持传统设计。

相关问题

mongodb索引性能对比

MongoDB使用B树作为索引数据结构，这是因为B树在处理范围查询和关系查询时效率较高。对于关系型数据库，数据之间的关系很重要，需要频繁处理表之间的关系和进行范围查询。而MongoDB作为面向文档的数据库，更注重以文档为中心的组织方式，对单个文档的查询性能要求更高。B树能够保证较好的查询性能，并且也能处理范围查询。相比较而言，LSM树主要用于优化写入性能，但读取性能会有所牺牲，与MongoDB的使用场景不太匹配。

与MySQL InnoDB相比，MongoDB具有以下优势：
1. MongoDB是面向文档的数据库，支持非结构化和半结构化的数据存储，更适合存储和查询复杂的数据结构。
2. MongoDB具有良好的可扩展性，可以在集群中分布数据和负载，实现水平扩展。
3. MongoDB支持灵活的数据模型，可以轻松地修改和扩展数据结构，无需涉及复杂的模式更改。
4. MongoDB具有较好的性能，在某些场景下可以实现更快的读写速度和更低的时延。
5. MongoDB具有内置的高可用性和容错机制，可以自动处理故障和故障恢复。

mysql底层数据结构

MySQL底层数据结构主要包括以下几种：

1. B-tree索引：用于快速查找数据，MySQL中大多数索引都是基于B-tree实现的。

2. InnoDB存储引擎的聚集索引：InnoDB存储引擎的主键索引就是一个聚集索引，它是数据存储的物理顺序，可以提高查询性能。

3. Hash索引：用于快速查找数据，但是只能支持等值查询，不能支持范围查询。

4. LSM-Tree：用于高速写入、读取和删除数据，适用于大规模数据的存储和查询。

5. B+Tree：与B-tree类似，但是它的叶子节点存储了所有数据，可以支持范围查询。

6. AVL Tree：用于平衡二叉树，可以快速查找数据，但是插入、删除数据时需要重新平衡，性能较差。

7. 红黑树：用于平衡二叉树，可以快速查找数据，插入、删除数据时也需要重新平衡，但是性能比AVL Tree好。

8. 哈希表：用于快速查找数据，但是哈希冲突会导致性能下降。MySQL中使用哈希表的地方比较少，主要是用于一些内部缓存的实现。