大数据存储Log-Structured Merge Tree
LSM 树 是什么？
只追加不原地改，靠后台合并把多个文件整理成有序大文件
类比：快递驿站的包裹先堆着，晚上统一按楼栋上架整理
核心思想
把随机写变成顺序写：所有写入先追加到日志和内存，攒够了一批就顺序写成一个新的有序文件。查询时同时查内存和多个文件，取最新的版本。
代价是读放大（要查多个文件）和写放大（合并时要重写数据），用后台 compaction 慢慢摊平。
和 B+ 树的区别
B+ 树（MySQL）是原地更新，读快写慢，页分裂会带来随机 IO；LSM 树是追加写，写快读慢，适合写多读少。这就是为什么 HBase、RocksDB、Cassandra 都用 LSM。
compaction 的两难
不做 compaction，文件越来越多，读越来越慢；做得太激进，后台 IO 抢占资源，写入延迟抖动。所以 HBase 有 major / minor compaction 之分，ClickHouse 也有类似的 part 合并策略——本质是同一个权衡。