高写入性能
顺序写入优势：LSM 树采用日志结构（Log - Structured），数据写入主要是顺序写入磁盘。在磁盘 I/O 操作中，顺序写入的速度远快于随机写入。例如，传统机械硬盘的顺序写入速度可以达到 100MB/s 以上，而随机写入速度可能只有 1MB/s 左右。这种特性使得 LSM 树在写入大量数据时，能充分利用磁盘带宽，减少写入延迟。
减少磁盘寻道开销：由于是顺序写入，磁盘的磁头不需要频繁地在不同磁道之间移动寻找写入位置，大大降低了磁盘寻道时间。这对于需要快速处理大量数据写入的应用场景，如大规模数据采集系统（物联网设备不断上传数据）、日志存储系统（服务器日志持续记录）等，是非常关键的优势。
批量写入支持：LSM 树能够很好地处理批量写入操作。它可以将多个数据记录组合在一起进行一次性写入，进一步减少磁盘 I/O 操作的次数。比如，在一个大数据处理系统中，每小时需要写入数千条数据记录，LSM 树可以将这些记录缓存起来，按照一定的策略批量写入磁盘，提高整体的写入效率。
适合写多读少的场景
优化写入操作开销：在写多读少的应用场景下，LSM 树的写入性能优势得到了充分发挥。因为其设计理念侧重于高效的写入，对于写入操作的开销进行了优化，而对于读取操作开销的增加在这种场景下是可以接受的。例如，在一个监控系统中，大量的传感器设备不断地向服务器发送监控数据，这些数据主要是写入存储，而只有在需要查看历史数据或者进行故障排查时才会读取数据。
动态适应写入负载：LSM 树可以根据写入负载的变化动态调整内部的数据结构和写入策略。当写入数据量突然增大时，它能够通过调整缓存大小、合并频率等方式来保证写入性能的稳定。例如，在网络流量监控系统中，遇到网络高峰时段，数据写入量急剧增加，LSM 树可以自动调整参数，优先保证数据的快速写入。
数据压缩率高
分层存储与压缩机会：LSM 树通常采用分层存储的方式，在数据从一个层次迁移到另一个层次（如从内存缓存层到磁盘存储层，或者从较新的磁盘层到较旧的磁盘层）的过程中，可以方便地进行数据的合并和压缩。例如，在每层存储中，可以使用如 Snappy 或 LZ4 等压缩算法，对数据进行无损压缩。
相似数据合并优势：由于数据的写入顺序和存储结构特点，LSM 树在合并数据时能够有效地发现和合并相似的数据块。例如，在存储时间序列数据（如股票价格数据）时，相邻时间点的数据可能具有相似性，LSM 树可以将这些相似的数据合并存储，从而减少数据的存储空间占用。通过这种方式，LSM 树可以实现较高的数据压缩率，节省大量的磁盘空间，降低存储成本。