Why B-Trees and LSM Trees Matter

In the world of databases, efficient indexing is critical for ensuring fast data retrieval and optimal performance. B-Trees and Log-Structured Merge Trees (LSM Trees) are two foundational data structures used for this purpose. Each structure has unique advantages, making them suitable for specific scenarios. Understanding their differences will help you choose the right database for your use case.

Key Differences Between B-Trees and LSM Trees

• Structure:
  • B-Trees: B-Trees use a hierarchical, balanced tree structure with nodes that contain sorted keys. When a node is full, it splits into two, ensuring the tree remains balanced. This design allows efficient operations with logarithmic time complexity (O(log N)).
    Example: If you search for a record in MySQL’s InnoDB, B-Tree indexes allow you to traverse from the root to the leaf nodes in a few steps, ensuring quick lookups even for large datasets.
  • LSM Trees: LSM Trees use an in-memory buffer (MemTable) to store writes temporarily. When the buffer fills, data is flushed to disk as immutable files (SSTables). Over time, smaller SSTables are merged into larger ones to optimize storage and reduce fragmentation.
    Example: Apache Cassandra relies on LSM Trees to handle high write throughput, buffering incoming writes in memory before committing them to disk in an efficient, sequential manner.
• Performance:
  • B-Trees: Reads and writes are efficient, making B-Trees suitable for balanced workloads. However, disk I/O bottlenecks can arise with large datasets.
    Real-World Impact: PostgreSQL uses B-Trees to handle transactional queries requiring predictable latency.
  • LSM Trees: Write operations are optimized in LSM Trees due to sequential writes, but reads can be slower due to merging multiple SSTables.
    Challenge: RocksDB mitigates slower reads using Bloom filters to minimize unnecessary disk I/O.
• Data Maintenance:
  • B-Trees: Performs in-place updates, which can cause fragmentation over time.
    Optimization: MySQL supports "index defragmentation" to maintain efficiency.
  • LSM Trees: Avoids in-place updates by treating every write as an append operation. Old data is removed during compaction.
    Compaction Trade-Off: Compaction improves storage efficiency but is resource-intensive and may impact performance.
• DB Applications:
  • B-Trees: MySQL (InnoDB) and PostgreSQL use B-Trees for transactional and analytical workloads.
    • MySQL: Used in OLTP systems for primary and secondary indexes.
    • PostgreSQL: Optimized for index-only scans to minimize disk I/O.
  • LSM Trees: Commonly used in write-intensive distributed databases like Cassandra, RocksDB, and DynamoDB.
    • Apache Cassandra: Efficient for logging and time-series data.
    • RocksDB: Serves as a storage engine for TiDB and Flink.
    • Amazon DynamoDB: Scales to handle millions of writes per second.

B-Tree와 LSM Tree가 중요한 이유

데이터베이스 세계에서 효율적인 인덱싱은 빠른 데이터 검색과 최적의 성능을 보장하는 데 중요하다. B-Tree와 Log-Structured Merge Tree(LSM Tree)는 이를 위해 사용되는 두 가지 기본적인 자료구조다. 각 구조는 고유한 장점을 가지고 있어 특정 시나리오에 적합하다. 이들의 차이를 이해하면 사용 사례에 적합한 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 된다.

B-Tree와 LSM Tree의 주요 차이점

• 구조:
  • B-Trees: B-Tree는 정렬된 키를 포함하는 균형 잡힌 계층적 트리 구조를 사용한다. 노드가 가득 차면 두 개로 분리되며 트리의 균형이 유지된다. 이 설계는 로그 시간 복잡도(O(log N))로 효율적인 작업을 가능하게 한다.
    예시: MySQL의 InnoDB에서 B-Tree 인덱스를 사용하면 루트에서 리프 노드까지 몇 단계 만에 탐색이 가능하며, 대규모 데이터셋에서도 빠른 조회를 보장한다.
  • LSM Trees: LSM Tree는 쓰기 작업을 메모리 내 버퍼(MemTable)에 임시 저장한 후, 버퍼가 가득 차면 데이터를 SSTable이라는 불변 파일로 디스크에 플러시(flush)한다. 이후 작은 SSTable을 병합하여 저장소를 최적화하고 단편화를 줄인다.
    예시: Apache Cassandra는 LSM Tree를 활용하여 높은 쓰기 처리량을 처리하며, 메모리에 들어오는 데이터를 효율적으로 버퍼링한 뒤 디스크에 순차적으로 커밋한다.
• 성능:
  • B-Trees: 읽기와 쓰기가 효율적이며, 균형 잡힌 워크로드에 적합하다. 그러나 데이터셋이 커지면 디스크 I/O 병목 현상이 발생할 수 있다.
    실제 사례: PostgreSQL은 예측 가능한 지연 시간이 필요한 트랜잭션 쿼리를 처리하기 위해 B-Tree를 사용한다.
  • LSM Trees: LSM Tree는 순차적인 쓰기 작업으로 쓰기 성능을 최적화하지만, 읽기 작업은 여러 SSTable을 병합해야 하므로 느려질 수 있다.
    문제점: RocksDB는 Bloom Filter를 사용하여 불필요한 디스크 읽기를 최소화하며 느린 읽기를 완화한다.
• 데이터 유지 관리:
  • B-Trees: 기존 데이터를 직접 수정하며, 시간이 지남에 따라 단편화가 발생할 수 있다.
    최적화: MySQL은 "인덱스 디프래그"를 지원하여 효율성을 유지한다.
  • LSM Trees: 모든 쓰기를 추가 작업으로 처리하여 기존 데이터를 수정하지 않는다. 압축(compaction) 과정에서 오래된 데이터가 제거된다.
    압축의 단점: 압축은 저장 효율성을 높이지만 리소스를 많이 소비하며 성능에 영향을 미칠 수 있다.
• DB 적용 사례:
  • B-Trees: MySQL(InnoDB)와 PostgreSQL은 트랜잭션 및 분석 워크로드에 B-Tree를 사용한다.
    • MySQL: 기본(primary) 및 보조(secondary) 인덱스에 사용되며 OLTP 시스템에 적합하다.
    • PostgreSQL: 디스크 I/O를 최소화하기 위해 인덱스 전용 스캔(index-only scan)에 최적화되어 있다.
  • LSM Trees: Cassandra, RocksDB, DynamoDB와 같은 쓰기 중심 분산형 데이터베이스에서 널리 사용된다.
    • Apache Cassandra: 로그 및 시계열 데이터 처리에 적합하다.
    • RocksDB: TiDB 및 Flink에서 스토리지 엔진으로 사용된다.
    • Amazon DynamoDB: 초당 수백만 건의 쓰기를 처리할 수 있도록 확장성을 지원한다.