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背景 应用程序经常需要更改 schema 来适应新的需求，但在线模式变更（DDL）与事务型（DML）的并发执行仍具有挑战，以往的工作实现在线DDL的方式是通过打补丁实现（比如 MySQL），只能支持部分在线DDL与DML操作并发执行，一些重要 schema 变更需要停机时间（指这段时间内，事务都被 abort，如果数据量特别大，停机时间就会很长，影响前台事务的执行） Modern datab

一篇针对 LSM-Tree write stall 的 study，对写停滞原因进行了深入分析，证实之前这方面的一些研究是存在缺陷的。通过在多种存储设备上进行实验，总结出了写停滞的根本来源，即：data overflow； Data Overflow：指的是由于数据流入LSM-KV系统的某个组件而导致一个或多个组件的快速扩张； 作者的方法：通过平衡和协调组件之间的数据流,能够减少数据溢出,从而减少

缓解 LSM-Tree write amplification / write stall 的论文列表： （7 篇文章） bLSM: A General Purpose Log Structured Merge Tree（SIGMOD 2012） 第一次提出针对 Write Stall 的优化调度方法，提出弹簧-齿轮调度器； 核心思想是允许在每一层增加额外的调度控制组件来并发调度不同层的fl

摘要类似 Mysql 的 RDB 存储引擎通常是以B+树为代表的 InnoDB，而基于 LSM-Tree 为代表的存储引擎以高性能和更高效的存储空间利用，逐渐替代前者。 但 LSM-Tree 存储引擎与上层 SQL层 的结合又会引来一个关键的双重日志问题： 上层 RDB 和下层存储引擎都实现了冗余的 redo-log 机制，导致了不必要的IO性能开销 本文提出了一种新的机制：PASV 被动数

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