Dynamic SSTable Sizing for Level-Aware Optimization in LSM-tree

Log-Structured Merge-Tree(LSM-tree) 기반 Key-Value Store(KVS)는 대규모 쓰기 중심 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 널리 사용되지만, write stall과 compaction overhead로 인해 성능 저하가 빈번하게 발생한다. 그러나 기존 시스템은 모든 레벨에 동일한 Sorted String Table(SSTable) 크기를 적용하여, 레벨별 데이터 규모와 접근 특성의 차이를 충분히 반영하지 못하므로 데이터 처리 효율이 낮다. 본 논문은 레벨별 병목 특성을 반영해 SSTable 크기를 차등 결정하는 M-SSTable을 제안한다. 실험 결과, 제안 기법은 고정 크기 방식 대비 write latency를 최대 20.8%, write stall을 26.1%, compaction count를 71% 이상 줄였고, 다양한 워크로드에서 일관된 throughput 향상을 보였다. 이는 레벨별 크기 조정의 효과를 보여준다.