Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
自作LSM Treeで学ぶ、ストレージエンジンのしくみ
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
gree_tech
PRO
October 17, 2025
Technology
710
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
自作LSM Treeで学ぶ、ストレージエンジンのしくみ
GREE Tech Conference 2025で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2025/session/Short-Session-2
gree_tech
PRO
October 17, 2025
More Decks by gree_tech
See All by gree_tech
1on1、進捗確認だけになっていませんか?〜明日から使えるTips〜
gree_tech
PRO
0
10
AI画像認識を活用したゲーム内決済処理検証の自動化
gree_tech
PRO
0
990
長期運営で肥大化したExcelマスターデータの解消に向けた移行事例
gree_tech
PRO
0
1.1k
ゲームにおけるメディアミックス展開との向き合い方 -ヘブンバーンズレッドのメディアミックス企画の立て方-
gree_tech
PRO
0
1.1k
課題発見から始めるプロダクト密着型TA組織立ち上げ 〜小規模TAチームが3Dアセットの生産性を倍にした方法〜
gree_tech
PRO
0
1.1k
属人化を叩き割れ!「制作加速」と「安定化」の矛盾を打破する:8年目プロダクトが辿り着いた「ミスが起こり得ない」アセット制作フローの全貌
gree_tech
PRO
0
980
20年続く長寿タイトルが、15年目にして売上を伸ばせた理由
gree_tech
PRO
0
1.6k
我々はどう生きるか
gree_tech
PRO
2
1.1k
変わるもの、変わらないもの :OSSアーキテクチャで実現する持続可能なシステム
gree_tech
PRO
0
5.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
「大丈夫そう?」をObservabilityで確かめる
mrmtsu
0
240
2026-09-26 Platform Engineering Kaigi 2026 インフラとアプリの境界線と委譲の設計 / Drawing the Infra and App Line
masasuzu
0
520
The kernel report
ennael
PRO
1
160
20260915deck.gl-raster を使ってみた
rena1208
0
180
ScotSecure West 2026 - Glasgow
raybugg
0
210
SQL Server 2025 最適化されたロック
odashinsuke
0
100
形式手法を使って仕様をコーディングしよう
mikanichinose
0
150
AI Native Platform Engineering 〜PlatformとAgileで“作る速さ”を“価値”へ〜
uya116
0
540
手を動かして実感する、Kiro が変える開発体験
inariku
0
420
Meet AgentCore Identity Consent Portal
hironobuiga
2
140
全社共通データ基盤をつくる。ソニーのDatabricks活用とデータガバナンス設計の裏側
sony
0
280
Lambda MicroVMsは常駐サーバーの代わりに なるか? Kiro Crew を動かして検証してみた / Kiro Crew on Lambda MicroVMs
k_adachi_01
2
340
Featured
See All Featured
Fireside Chat
paigeccino
43
4k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
2k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.3k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
710
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
600
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2.2k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
4
520
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.6k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
211
25k
Transcript
自作 LSM Tree で学ぶストレージエン ジンのしくみ グリーエックス株式会社 エンジニア 高田倫太朗
高田 倫太朗 2025年にグリーホールディングスに新卒入社。 現在、広告事業のサーバーサイドエンジニアとして、 Golang, k8s等を用いて開発業務を行っている。 大学で、機械学習、信号処理を専攻。 受託開発企業、スタートアップ企業などでのインター ンを経て、2025年からグリーホールディングスで勤 務。
グリーエックス株式会社 エンジニア 2
目次・アジェンダ • LSM Tree の概要 • LSM Tree のコンポーネント ◦
MemTable ◦ WAL (Write-Ahead Log) ◦ SSTable (Sorted String Table) ◦ インデックス (Bloom filter) ◦ コンパクション • まとめ 3
LSM Tree の概要 4
LSM Tree (Log-Structured Merge Tree) • 概要 ◦ 書き込み処理を重視したデータ構造 ◦
大規模データベースやキーバリューストアで使われる ◦ Bigtable, RocksDB, LevelDB などで採用されている • 特徴 ◦ 書き込みは高速 ▪ シーケンシャル書き込み中心 ▪ メモリ上にデータを集約 (Memtable) して一定サイズでディスクにフラッシュ ◦ 読み込みは複雑 ▪ 複数階層のSSTableを探索する必要がある ▪ Bloomフィルタやキャッシュで高速化 5
SSTable SSTable LSM Tree フローイメージ 6 Memtable 読み取り処理 書き込み処理 WAL
SSTable Memtable SSTable Bloomフィルタ コンパクション • データの操作が発生すると Memtable (バッファ) に記載 • Memtableのサイズが閾値を超え るとSSTableにフラッシュされる • SSTableは読み込み専用で追記の み行われる • WALは障害時のリカバリー用の データ • 読み取り時は複数階層のSSTable を閲覧する必要がある
LSM Tree のコンポーネント 7
Memtable • データ操作が発生すると Memtableに記載する • メモリ上にソートされて格納 • (key, value) 形式のデータ
• 検索のために索引が利用される (B木 など) 8 Key Value Entry Type Timestamp apple 100 PUT 2025-10-02 01:35:20 banana 120 PUT 2025-10-02 01:40:24 peach null DELETE 2025-10-02 01:35:57 orange 80 PUT 2025-10-02 06:00:28 Memtable データ例
Memtable 実装例 9 Entryの構造 Memtableの構造 Memtableへの追加処理
SSTable (Sorted String Table) • 読み取り専用のディスク上のテー ブル • Memtableのサイズが大きくなる とSSTableにフラッシュされる
• SSTableはシーケンシャルに生成 • データを読み取る際は複数の SSTableを閲覧して、timestamp が新しいデータを取得する 10 Key Value Entry Type Timestamp apple 100 PUT 2025-10-02 01:35:20 banana 120 PUT 2025-10-02 01:40:24 peach null DELETE 2025-10-02 01:35:57 orange 80 PUT 2025-10-02 06:00:28 SSTable データ例 SSTable
SSTable 実装例 11 SSTableの構造 SSTableの作成タイミング SSTable生成
その他のコンポーネント • コンパクション ◦ SSTableのファイル数・サイズを減ら す処理 • Bloomフィルタ ◦ データを探す際にあるSSTableに存在
しないことを判定できる ◦ 読み取り性能の向上 • WAL (Write-Ahead Log) ◦ Memtableに書き込む前にWALにデー タを書き込む ◦ 耐障害性・順序保証 12 コンパクション イメージ SSTable1 SSTable2 SSTable1’
まとめ 13
まとめ • LSM Tree 概要 ◦ 書き込み処理を重視したデータ構造 ◦ Bigtable, RocksDB,
LevelDB などで採用されている ◦ 書き込みは高速 ▪ シーケンシャル書き込み中心 • コンポーネント ◦ Memtable: メモリ上にソートしてデータを格納。 ◦ SSTable: 読み取り専用のソート済みデータ。Memtableのサイズが大きくなると生成。 ◦ WAL: Memtableに書き込み前に書き込む。耐障害性が高まる。 ◦ コンパクション: SSTableの数が増えたときなどに数やサイズを減らす処理 ◦ Bloomフィルタ: 該当のSSTableに探しているデータがないことを保証するフィルタ 14
ご清聴ありがとうございました 15
None