读多写少
LSM 树是一个基于磁盘的数据结构，它设计的主要目的是为长期需要高频率写入操作的文件提供低成本的索引机制。无论是 B 树还是 B+ 树，向这些数据结构组成的索引文件中写入记录都需要执行的磁盘随机写，LSM 树的优化逻辑就是牺牲部分的读性能，将随机写转换成顺序写以优化数据的写入。
我们在这篇文章不会详细介绍为什么 LSM 树有着较好的写入性能，我们只是来分析为什么 WiredTiger 使用 B 树作为默认的数据结构。WiredTiger 对 LSM 树和 B 树的性能进行了读写吞吐量的基准测试，通过基准测试得到了如下图所示的结果，从图中的结果我们能发现：
在限制写入的情况下，每秒会写入 30,000 条数据，从这里的分析结果来看，无论那种情况下 B 树的读取性能是远好于 LSM 树的。对于大多数的系统来说，系统的查询会是写的很多倍，所以 LSM 树在写入方面的优异表现也没有办法让它成为 MongoDB 默认的数据格式。
总结
应用场景永远都是系统设计时首先需要考虑的问题，作为 NoSQL 的 MongoDB，其目标场景就与更早的数据库就有着比较大的差异，我们来简单总结一下 MongoDB 最终选择使用 B 树的两个原因：
到最后，我们还是来看一些比较开放的相关问题，有兴趣的读者可以仔细思考一下下面的问题：
原文链接：
