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摘要
键值存储是数据库最简单的组织形式。在数据密集型的应用场景中，键值存储系统发挥着关键的作用。随着对及时数据分析需求的增加，良好的系统性能变得越来越重要。目前大多数键值存储系统的存储引擎都是日志结构合并树(Log-Structured Merge Tree, LSM树)。因具有卓越的写性能，LSM树被广泛应用于写密集型的场景和现代NoSQL系统的存储层。与传统的B树相比，LSM树采用顺序写入的访问模式，并使用内存缓冲区来批处理新的写入线程，因此LSM树具有更大的写优势。然而，数据的重复读写和不必要的压缩操作导致了LSM树的读写放大问题，从而严重影响了系统的性能，尤其在数据密集型的应用场景。如今，研究人员做了大量工作来缓解这些问题，文中研究了影响LSM树性能的各个因素，搜集了大量提升基于LSM树的键值系统性能的文献，并对其加以整理和分类，讨论它们的优势和权衡，使读者可以了解基于LSM树的存储技术及其优化策略，最后调查了几个具有代表性的基于LSM树的键值存储技术并讨论了潜在的未来研究方向。
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