Dr. Bradley Kuzmaul的结果是(页13):

不过，RAMP这块的分析有个小问题： LSM(leveled)在实现上(比如LevelDB)，可以通过meta-info打＂锚点＂的方式，把RAMP(range)降低甚至做到跟FT一样，如果是point queries的RAMP，则可以通过Bloom filter来降低。

另外，在数据流向上(compaction过程中数据走向)，LSM强调”level”(横向)，从level-L根据规则选取部分数据merge到level-(L+1)，如果选取数据的策略不好，会抢占磁盘带宽，容易引起性能抖动，而FT强调”root-to-leaf”(纵向)，数据从root有序的逐层merge到leaf节点，每条数据的merge路径是很明确的。