Introduction
主流的基于LSM树的KV存储都在两方面进行权衡，一方面是写入更新的开销，另一方面是查询和存储空间的开销。但它们都不是最优的，问题在于这些存储系统在LSM树的每一个level上都采用相同且开销很大的合并策略。论文中提出了Lazy Leveling和Fluid LSM-tree来解决这个问题，同时提出了Dostoevsky模型。主流的基于LSM树的KV存储都在两方面进行权衡，一方面是写入更新的
阅读背景：
Dostoevsky: Better Space-Time Trade-Offs for LSM-Tree Based Key-Value Stores via Adaptive Removal of Superfluous Merging 阅读笔记
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