LSM 트리 는 다수 의 데이터베이스 및 대용량 저장 매체 ( 예 를 들 어 , 클라우드 저장 매체 ) 설계 의 근간 을 이루 는 대중 적 인 구조 로 되 었 지만 , 이 트리 는 일부 단점 을 가지 고 있 다 . 첫째 , 내부 구조 를 키 별 로 정렬 하 여 유지 하 기 위해 새로운 데이터 를 오래된 데이터 와 항상 병합 하 는 것 으로 인해 상당 한 기록 증폭 이 발생 한다 . 기록 증폭 은 주어진 저장 기술 에 의해 부과 되 는 데이터 에 대한 최소 기록 수 가 증가 되 는 것 이 다 . 예 를 들 어 , 데이터 를 저장 하 기 위해 데이터 는 적어도 한번 디스크 에 기록 된다 . 이 는 예 를 들 어 이미 기록 된 데이터 의 끝 부분 에 최근 데이터 조각 을 간단히 붙이 는 것 에 의해 수행 될 수 있 다 . 그러나 이 구조 는 탐색 속도 가 느리 고 ( 예 를 들 어 , 이 는 데이터 의 양 에 따라 선형 적 으로 증가 함 ) , " 데이터 가 변경 되 거나 삭제 될 때 비 효율 적 일 수 있 다 . LSM 트리 는 새로운 데이터 와 병합 될 데이터 를 디스크 로부터 판독 하 고 나 서 이 데이터 를 다시 디스크 에 재 기록 할 때 기록 증폭 을 증가 시킨다 . 하드 디스크 드라이브 의 조각 모음 이나 SSD 의 가비지 수집 ( garbage collection ) 과 같 은 저장 디바이스 의 활동 이 포함 되 면 기록 증폭 문제 는 악화 될 수 있 다 . 특히 이러 한 디바이스 는 기록 의 수 의 함수 로서 "" 마모 "" 될 수 있 으므로 SSD 에서 기록 증폭 은 매우 유해 할 수 있 다 . 즉 ", SSD 는 기록 면 에서 측정 할 때 제한 된 수명 을 갖 는다 . 따라서 SSD 에서 기록 증폭 은 기본 하드웨어 의 사용 가능 수명 을 단축 시킬 수 있 다 .