互联网即将进入5G时代，智慧终端和传感器等设备产生的数据呈指数级增长，对云基础设施的需求不断扩大。键值存储系统作为非结构化数据库的代表，在数据中心扮演着举足轻重的角色，其主要存储引擎是日志结构合并树(Log-StructuredMerge-Tree,LSM树)。但测试发现，由于LSM树的L0层SST文件的键范围存在重叠，加上L0层容量控制机制，使得LSM树的合并操作会引起系统写性能周期性波动。
　　针对键值存储系统的写性能周期性波动问题，提出了一种新型混合树键值存储系统BigMixDB的解决方案。首先，设计了一种新型混合树索引结构BigMixTree，BigMixTree采用两层结构(索引框架层和子B+树层)，通过索引框架层的分流作用，以子B+树为单位统一组织LSM树的Memtable和硬盘L0层数据，避免了LSM树中L0层的SST文件键范围重叠问题。其次，基于BigMixTree索引结构设计了一种新型键值存储系统BigMixDB，BigMixDB利用BigMixTree将原本L0与L1层单次大数据量的合并操作转换为多次小数据量的合并操作，从而减少系统处于暂停写入状态的时间。另外，由于BigMixTree包含了内存Memtable与硬盘L0层数据，减少了BigMixDB的查询层次，BigMixDB的读性能有所提升。最后，基于BigMixTree重新设计了BigMIxDB的合并流程，确保BigMixTree与L1层的合并过程平稳且单次合并数据量小，从而解决键值存储系统的写性能周期性波动问题。
　　基于开源的LevelDB实现了BigMixDB原型，并在Intel服务器和华为云服务器上对BigMixDB和LevelDB做了对比测试。测试结果表明，BigMixDB能有效改善系统写性能周期性波动问题，波动程度仅为LevelDB的33.56%。同时，BigMixDB的随机写性能是LevelDB的1.64~2.06倍，随机读性能是LevelDB的1.10~1.75倍。