1樓：mwish
以 LevelDB 為例，如果你的記憶體結構落盤的話，舉兩個極端的例子
可以採用很多 L0 的 SST 這樣的形式，只有minor compaction。
可以採取非 L0 那樣，只有一層，每次寫合併一次，合併到乙個大的檔案裡。
同時，資料也是不斷增加的，所以我們希望：資料的個數不能太多，如果都是產生 L0 的話，後續讀會很難。
我們假設每層產生 m 個檔案，那 m 越多，寫放大可能不多，但是讀會越來越費勁。
所以 compaction 在這裡實際上是改善讀效能，讓你讀不用過於費勁。
下面再看多層，我們假設只有 L0 L1 層，這個時候每次 major compaction 都會有很大的寫放大，加入中間層也算是讀寫權衡，減小直接合入最後一層的開銷。
2樓：里奧
寫放大是必然的，你看作業系統核心就知道，不能頻繁訪問IO，那是很寶貴的資源，快取能解決頻繁IO問題，但是讀和寫會放大，這個時候又利用多層來盡量降低讀寫放大，但是這也帶來了新的問題，多層訪問在某些情況帶來了效能問題，故快取有做了下沉演算法，如LRU演算法。
其實無論讀與寫都是在減少與IO互動次數，IO比快取效能差好幾個數量級，IO是毫秒級，快取應該是微秒級具體多少可查查。
所有儲存都是為了合併多次IO，合併策略就得設計多快取層，在不同的資料庫儲存有不同特性，針對性也不同，各自演算法在某一塊效能會非常突出，比如leveldb在kb級寫入非常快，大資料寫入會拆分成很多小檔案再合併寫入導致效能下降，這也是沒辦法，要麼小批量寫入，要麼一次大資料寫入，實際業務不同寫入時間度和空間度也不一樣，權衡利弊還得看自己。
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