El artículo 'Dostoevsky: Better Space-Time Trade-Offs for LSM-Tree Based Key-Value Stores via Adaptive Removal of Superfluous Merging', publicado en la conferencia SIGMOD'18, presenta una nueva arquitectura para almacenes de clave-valor basados en LSM-tree. Los autores, Niv Dayan y Stratos Idreos de la Universidad de Harvard, identifican que los sistemas actuales suboptimizan el equilibrio entre el coste de actualizaciones y el de consultas, debido a la realización de operaciones de fusión costosas en todos los niveles de la estructura de datos.
Para resolver esto, los investigadores introducen 'Lazy Leveling', un diseño que elimina las operaciones de fusión en todos los niveles excepto el más grande, reduciendo así el coste amortizado de las actualizaciones sin comprometer las complejidades de las consultas. Posteriormente, presentan 'Fluid LSM-tree', una generalización del espacio de diseño que permite ajustar el parámetro de fusión según la carga de trabajo y el hardware, optimizando así el rendimiento para actualizaciones o consultas de rango según las necesidades específicas de la aplicación.
La herramienta final, 'Dostoevsky', se implementa sobre RocksDB y demuestra ser estrictamente superior a los diseños de estado del arte en términos de rendimiento y espacio de almacenamiento. Este trabajo ofrece una alternativa técnica para sistemas que requieren un control fino sobre las compensaciones de espacio-tiempo en bases de datos de alto rendimiento.