LSM tree、B+ tree 区别、场景、设计倾向

LSM tree和B tree都是用于实现数据存储与检索的数据结构，但它们的设计思路和应用场景略有不同。

LSM tree全称是Log-Structured Merge-Tree，它是一种基于日志结构的存储方式，将数据写入磁盘时先写入内存中的一颗平衡树（一般是红黑树），当内存中的数据量达到一定大小时，将其持久化到磁盘上，形成一个新的数据文件。随着写入的数据文件越来越多，内存中的平衡树会不断被写满，此时需要将多个数据文件进行归并并更新成一个更大的数据文件。这样做的好处是所有数据块都是顺序写入的，因此在写入时可以大大提升IO性能。然而，读取数据时需要将整个数据文件都读入内存中进行查找，因此对于范围查询和点查找时性能相差较大。

B tree是一种多路平衡查找树，其内部结构是一个有序的多级索引。由于其采用平衡树的结构，可以在读取记录时进行快速二分查找，因此较适合于点查找和范围查询。另外，B tree也可以用来处理多版本数据。

总的来说，LSM tree适合于写入密集型的场景，如其在很多NoSQL数据库中被广泛使用。而B tree适合于读写操作各半的场景，比如关系型数据库系统的索引结构。