1、哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.Right

       哈希存储引擎哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就非常适合。代表性的数据库有：Redis，Memcache，以及存储系统Bitcask。
Bitcask是一个基于哈希表结构的键值存储系统，它仅支持追加操作(Append-only)，所有的写操作只追加不修改老的数据。每个文件有一定的大小限制，当文件增加到相应大小，就会产生一个新文件，老的文件只读不写。在任意时刻，只有一个文件是可写的，用于数据追加，称为活跃文件，而其他已经达到大小限制的文件，称为老数据文件。

2、B树存储引擎是B树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子节点之间的指针），对应的存储系统就是关系数据库（Mysql等）。

     相比哈希存储引擎，B树存储引擎不仅支持随机读取，还支持范围扫描。关系数据库中通过索引访问数据，在Mysql InnoDB中，有一个称为聚集索引的特殊索引，行的数据存于其中，组织成B+树（B树的一种）数据结构。

3、LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎和B树存储引擎一样，同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。

参考文献：https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html、https://blog.csdn.net/a_zhenzhen/article/details/78831866