RocksDB: Eine NoSQL-Datenbank für hohe Leistung und Skalierbarkeit

RocksDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank, die aufgrund ihrer hohen Leistung und Skalierbarkeit von vielen Unternehmen verwendet wird. Es ist ein Open-Source-Projekt, das von Facebook gestartet wurde und jetzt von einer Community von Entwicklern gepflegt wird. RocksDB verwendet eine Log-Structured Merge-Tree (LSM)-Datenstruktur, die es für schreibintensive Workloads effizient macht.

Nachdem wir Couchbase über vier Jahre lang verwendet haben, sind wir zu MongoDB migriert und sind sehr zufrieden mit dem Ergebnis. Die Erfahrung mit Couchbase war horrend, obwohl wir sowohl Enterprise-Support als auch Listung auf der Plattform erhalten haben. Damit es funktioniert, benötigen Sie insgesamt mindestens sechs Server. Für die Produktion müssen nur sechs Server gebaut werden. Der Cache im Arbeitsspeicher wird von einer kleineren Memcached-Instanz auf der Couchbase-Instanz verwaltet. Dieses Programm verbraucht 8 GB RAM, das 5000 Dokumente verarbeiten kann. Die Wahrheit ist nicht fehl am Platz. Auf unserer Couchbase-Instanz gab es weniger als 5000 Dokumente und weniger als 20 Indizes, und der Speicherverbrauch für die Instanz betrug immer mehr als 8 GB.

RocksDB, eine eingebettete Datenbank, bietet eine bewundernswerte Leistung in Bezug auf Schlüsselwertdaten. Dies ist ein Fork von Googles LevelDB, der für die Verarbeitung vieler CPU-Kerne optimiert ist und sich gut für Workloads mit hohen I/O-Anforderungen eignet. Es kann auf Solid-State-Laufwerken (SSDs) oder anderen Hochleistungsspeichergeräten ausgeführt werden.

Als sie ihre Cassandra-Version bauten, schlossen sie die Speicher-Engine RocksDB ein , auch bekannt als Rocksandra. Wir haben unsere Vorstellung von Cassandras Speicher grundlegend geändert, während wir gleichzeitig das Netzwerk und die Knotenkoordination intakt gelassen haben.

Ist Rocksdb eine In-Memory-Datenbank?

Seine Hauptfunktion besteht darin, Hochleistungsdaten bereitzustellen, da es sich um eine eingebettete Datenbank handelt, die auf Schlüsselwertdaten basiert. RocksDB, das von LevelDB von Google abgezweigt wurde, ist in der Lage, eine bessere Leistung als viele CPU-Kerne zu erbringen und Daten für I/O-gebundene Anwendungen schneller zu speichern als SSDs.

Eine oder mehrere Komponenten in RocksDB können zu einer übermäßigen Speichernutzung führen. Wenn Sie GetUsage() für ein Block-Cache-Objekt in MongoRocks aufrufen, können Sie die Größe des Block-Cache bestimmen. Wenn die Block-Cache-Größe reduziert wird, werden mehr Daten zwischengespeichert, da IO nicht zunimmt. Obwohl die CPU-Auslastung möglicherweise nicht ansteigt, da RocksDB Seiten dekomprimieren muss, die es aus dem Seitencache liest, kann sie ansteigen. Indexblöcke und Bloomfilterblöcke werden häufig verwendet, um den Unterschied zu erklären. In MongoRocks können Sie einen Block-Cache einrichten, indem Sie das Speicherbudget für Memtables zuweisen. Wenn es darum geht, die Speichernutzung für gepinnte Blöcke zu berechnen, ist es einfach. Die L1-Größe kann durch Addieren oder Subtrahieren von Bytes für die Basisebene gesteuert werden. Wenn 100.000 Lesetransaktionen gleichzeitig ausgeführt werden, kann dies dazu führen, dass der Speicher träge wird.

Durch die Integration von RocksDB kann eine eingebettete Anwendung Schlüsselwertdaten auf hocheffiziente und schnelle Weise speichern. Im Vergleich zu dynamischem RAM hat SecondaryCache eine größere Größenordnung und erfordert daher weniger Lesevorgänge aus dem Remotespeicher, was zu einer geringeren Leselatenz und einem geringeren Verbrauch der Netzwerkbandbreite führt. Derzeit gibt es keine Pläne, RocksDB als Standarddatenbankmodell zu verwenden, aber wir sind optimistisch, dass es in Zukunft weit verbreitet sein wird.

Warum Rocksdb der beste Schlüsselwertspeicher ist

RocksDB ist eine schnelle und zuverlässige Speicheroption zum Speichern von Schlüsseln in einem Schlüsselwertspeicher, der auch als Grundlage für eine serverbasierte Datenbank dienen kann. Es wird mit dem LSM-Baum zur Leistungsoptimierung geliefert, was es zu einer praktikablen Option für Anwendungen macht, die große Mengen an Datenspeicher erfordern.

Wie unterscheidet sich Rocksdb von Redis?

Der Hauptanwendungsfall für Redis ist der Speicher, obwohl es bei Bedarf auch Daten in einem dauerhaften Speicher sichern und im Speicher berechnen kann. In den meisten Fällen wird RocksDB verwendet, um persistente Daten zu speichern, und in vielen Fällen werden die Daten auf einem persistenten Medium gespeichert.

Was sind die Vorteile von Redis gegenüber RocksDB? Der Redis-Datenspeicher ist ein virtueller In-Memory-Speicher, der Memcached ähnelt. Ein in RocksDB eingebetteter Schlüssel/Wert-Speicher ermöglicht Ihnen das Lesen von Multithreading- und protokollstrukturierten Zusammenführungsbäumen. Da Redis so effizient und skalierbar ist (mit Ausnahme der CPU), sind der Skalierung keine Grenzen gesetzt. Obwohl Redis schneller zu sein scheint, geht es OP darum, dass Ihre Datensätze, wie er sagt, nicht durch die in Ihrer Anwendung verfügbare Speichermenge begrenzt werden müssen. In einigen Fällen können Sie LedisDB und dieselbe Redis-Clientbibliothek verwenden, um Redis zu ersetzen, was fast ein Tropfen auf den heißen Stein ist.

Wird Rocksdb verteilt?

RocksDB ist eine verteilte Datenbank, die eine horizontale Skalierung von Speicher und Leistung ermöglicht. Es wurde entwickelt, um hohe Verfügbarkeit und Leistung mit einem einfachen Bereitstellungsmodell bereitzustellen.

Der ChakrDB Key-Value Store (KVS) basiert auf RocksDB und ist für Petabyte- bis hin zu Dutzenden von Terabyte-Skalen geeignet. Eine knotenbasierte Architektur (vNodes) wird verwendet, um ChakrDB zu fragmentieren. vNodes unterstützen sowohl ext4-Dateisystem-basierte Volumes, die von Kubernetes erstellt wurden, als auch interne Nutanix BlockStore-Dateisystemkonfigurationen. Die RocksDB, ein KVS, das auf Log-Structured Merge (LSM)-Bäumen basiert, ist die Software hinter der ChakrDB. Die Datenstruktur von LSM funktioniert gut mit NVMe-Geräten sowie SSDs. ChakrDB kann auf einer Vielzahl von Datenträgern, virtuellen Maschinen und in Azure mit Kubernetes ausgeführt werden. Da es containerisiert ist, kann das containerisierte ChakrDB-Programm in jeder K8s-Umgebung in einem Pod ausgeführt werden.

Die Plattform kann auf dem verteilten Speicherdienst von Nutanix (entweder Azure oder AWS) oder einem beliebigen Anbieter von Cloud-Speicherdiensten gehostet werden. Der Chakr-Cluster-Manager ist für den gesamten Datenverkehr der Steuerungsebene im Cluster verantwortlich. Der Zweck von chharDB besteht darin, Leistung und Skalierbarkeit bereitzustellen. Mit vNode wird eine Sharding-Architektur erstellt, die E/A auf mehrere RocksDB-Instanzen verteilt, um die Parallelität und den Schreibdurchsatz zu verbessern. Nutanix Objects ist ein Beispiel für einen zustandsbehafteten Dienst, der im Embedded- oder Remote-Modus mit chacherDB ausgeführt werden kann. Es bietet MetadataService die Möglichkeit, eine Caching-Schicht beizubehalten und gleichzeitig die Read-after-Read-Konsistenz sicherzustellen. Wir können sehen, wie viel Durchsatz wir durch die lineare Skalierung von ChakrDB-Instanzen in der folgenden Grafik erhalten haben.

Wir werden in Zukunft detailliertere Ergebnisse für Lese-, Schreib- und Scanvorgänge bereitstellen. Wir untersuchen asynchrone Sicherungstechniken oder Prüfsummenberechnungen in verschiedenen Entwicklungsstadien. Versionen von RocksDB verfügen jetzt über bessere Prüfsummentechniken, die Softwarebeschädigungen erkennen können, bevor sie dauerhaft werden. Zu den Anwendungen, in denen ChakrDB sehr gefragt ist, gehören Workloads wie Big-Data-Analysen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Nutanix entwickelt derzeit ChakrDB-Prototypen in einer Vielzahl laufender Projekte und Produkte, die vielversprechende Ergebnisse erbracht haben. Wir werden Sie in den kommenden Blogs über unsere Aktivitäten auf dem Laufenden halten.

Rocksdb: Eine schnelle Speicher-Engine für Datenbanken

Im Gegensatz zu Linux und Apache ist RocksDB kein verteiltes System, das über einen Disaster-Recovery-Plan verfügt. Aufgrund der geringen Verfügbarkeit und des Fehlens eines starken Datenreplikationsmechanismus verfügt es nicht über viel Kapazität. Trotzdem wird es von einigen der weltweit beliebtesten Datenbanken weiterhin verwendet. LevelDB, das bereits über eine schnelle Datenbank-Engine verfügt, macht RocksDB zu einer idealen Speicher-Engine . Die Fähigkeit von LevelDB, große Datenmengen zu bewältigen und gleichzeitig schnellen Speicher zu nutzen, war ein großer Vorteil. Darüber hinaus hat RocksDB die Fähigkeit, innovativ zu sein. Daten können mit RocksDB auf verschiedene Arten gespeichert werden, einschließlich IO-gebunden, In-Memory oder Write-Once. Daher ist es eine sehr gute Wahl für Datenbanken mit hohen Speicheranforderungen, die weder Leistung noch Datenverfügbarkeit opfern möchten.

Rocksdb-Alternative

Es gibt viele verschiedene Alternativen zu rocksdb, die verfügbar sind, je nachdem, welche spezifischen Anforderungen Sie haben. Einige beliebte Alternativen sind hbase, leveldb und berkeley db.

Ab 2022 hat SourceForge RocksDB als beste Alternative zu Linux eingestuft. Mit ApsaraDB for Redis können wir Daten aus In-Memory-Caches mit hoher Geschwindigkeit lesen, die Datenpersistenz sicherstellen und dabei Arbeitsspeicher und Festplattenspeicher verwenden. Seit 2009 fungiert Tair als offizieller Daten-Caching-Anbieter für die Alibaba Group, und seine Leistung in Daten-Caching-Szenarien wie dem Double 11 Shopping Festival wurde anerkannt. Die Antwort von Tanzu GemFire ​​mit geringer Latenz auf Datenzugriffsanfragen ermöglicht es Anwendungen, immer aktuelle Daten zurückzugeben. Google Cloud Bigtable ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst, der für Workloads entwickelt wurde, die analytische und operative Daten in Echtzeit erfordern. Amazon DynamoDB kann mehr als 10 Billionen Anfragen pro Tag verarbeiten und unterstützt Spitzenverkehr von über 20 Millionen Anfragen pro Sekunde. BergDB ist eine schemalose, eingebettete, dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die Open Source ist und kostenlos verwendet werden kann.

Eine Vielzahl von Funktionen wie einfache Schlüsselwertspeicherung, ACID-Transaktionen, historische Abfragen, Parallelitätssteuerung, schnelle Nur-Anhänge-Speicherung, Replikation, transparente Objektkennung und mehr sind verfügbar. Mit OrigoDB können Sie geschäftskritische Hochleistungssysteme zu einem Bruchteil der Kosten erstellen. Als Ergebnis bietet es eine vollständige Palette von In-Memory-Datenverwaltungsfunktionen, einschließlich der Fähigkeit, mehrere Datenbanken gleichzeitig zu verwalten. Eine einzelne OrigoDB-Engine kann Millionen von Lesetransaktionen pro Sekunde verarbeiten. Die Ignite-Software kann verwendet werden, um Anwendungen in Java, C#, C++, Python und anderen Programmiersprachen zu entwickeln. Sie können die Daten auf Ihren In-Memory- und On-Disk-Servern schnell und einfach zusammenführen, gruppieren, aggregieren und ordnen. Ihre Ignite-Datenbank kann jetzt in einen verteilten Supercomputer umgewandelt werden.

Oracle Autonomous Database vereinfacht die Verwaltung relationaler Datenbanken. Als eine der flexibelsten Bereitstellungen ist Redis Enterprise in einem Hybridmodell verfügbar. InfinityDB Embedded, eine Java-NoSQL-Datenbank, enthält hierarchische Hierarchien zum Speichern von Schlüsselwertdatensätzen. Die Leistung, Flexibilität und Wartungsfreiheit des Systems machen es ideal für eine leistungsstarke, flexible und wartungsfreie Nutzung mit mehreren Kernen. LeanXcale ist eine schnelle und skalierbare Datenbank , die SQL und NoSQL so kombiniert, dass beide gut zusammenarbeiten. Die KiVi-Speicher-Engine wurde entwickelt, um Daten im relationalen Format zu speichern. Mit ModJS können Sie Javascript-Funktionen schreiben, die Sie direkt von KeyBD aufrufen können.

Ein beliebter In-Memory-Datenspeicher kann mit Amazon ElastiCache einfach eingerichtet, ausgeführt und skaliert werden. Caching, Session Stores, Spiele, PSYG-Dienste, Echtzeitanalysen und Caching sind nur einige Echtzeit-Anwendungsfälle, die mit Amazon ElastiCache verfügbar sind. Mit seiner leistungsstarken NoSQL-Datenbankbibliothek und seinem Server ist Go die beste Wahl für die Entwicklung von Ledisdb. OrientDB ist die schnellste Graphdatenbank auf dem Markt. Verbessern Sie Ihren Wettbewerbsvorteil und beschleunigen Sie Innovationen mit neuen Einnahmequellen. Die Macrometa NoSQL-Datenbank ist serverlos und basiert auf einer Streaming-Engine, die es ihr ermöglicht, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu berechnen. Memorystore automatisiert komplexe Redis- und Memcache-Aufgaben wie Hochverfügbarkeit, Failover, Patching und Überwachung.

Leistungsstarke Datenbanken wie upscaledb nutzen ihre schnellen Key-Value-Speicher und Algorithmen, um ihre Nutzung zu maximieren. UpscaleDB ist ein Open-Source-Benchmark, der über 50 Millionen Datensätze scannen und die meisten abrufen kann. Die Tablestore-Plattform ermöglicht das Datenwachstum und die Erweiterung der Parallelität auf nahtlose Weise mithilfe von Daten-Sharding und Server-Load-Balancer-Technologie. InsightEdge ist der Anbieter von Analysen, die Echtzeitanalysen für historisch strukturierte Streaming-Daten ermöglichen. Durch die Verwendung der Pay-As-You-Go-Abrechnungsmethode dieses Dienstes können Sie sicherstellen, dass Ihr Risikokontrollsystem optimal funktioniert. ScyllaDB-Datenbanken sind für datenintensive Anwendungen mit hohen Anforderungen an Leistung und geringe Latenz konzipiert. ScyllaDB wird von über 400 bahnbrechenden Unternehmen wie Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast und Samsung verwendet.

Wenn Sie Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit benötigen, sind Apache Cassandra-Datenbanken eine gute Wahl. Ein Hazelcast-Datengrid, das auf der Open-Source-Plattform Infinispan für Datenspeicherung und -verwaltung basiert, bietet einen robusten Satz von Funktionen zum Speichern, Verwalten und Verarbeiten von Daten. Mehrdimensionale Daten werden als Teil von InterSystems IRIS mithilfe einer Reihe von APIs erstellt, die gleichzeitige Operationen auf Schlüsselwert-, relationalen, Objekt-, Dokument- und anderen persistenten Transaktionsdaten ermöglichen. FairCom DB ist eine Echtzeit-Analyseplattform, die hochvolumige Transaktionen auf vorhersehbare Weise und die parallele Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Es handelt sich um eine fortschrittliche Datenbank-Engine, die eine kontinuierliche Kontrolle bietet und die niedrigsten Gesamtbetriebskosten (TCO) unter allen Datenbank-Engines aufweist. Cache ist ein von InterSystems entwickeltes Multimodell-Datenbankverwaltungssystem (Objekt, relational, Schlüsselwert) und ein Anwendungsserver. Die Verwendung von Ehcache als Client erhöht die Leistung, reduziert die Datenbank-Workloads und vereinfacht die Skalierbarkeit durch die Verwendung von auf Open-Source-Standards basierendem Cache.

Datenspeicher in IBM Cloud-Datenbanken sind kostenlose Open-Source-Softwareplattformen für die Entwicklung von Unternehmensanwendungen. Mit einem Framework, das auf der Microservices-Plattform aufbaut, ermöglichen sie serverlose Anwendungen. Voldemort versucht nicht, willkürliche Beziehungen oder ACID-Eigenschaften in einer relationalen Datenbank zu erfüllen. Ein Cluster wird als Grid definiert, indem Multicast-Kommunikation verwendet wird. XAP, ein In-Memory-Datengrid von GigaSpaces, wurde für extreme Transaktions- und Stream-Verarbeitung für unternehmenskritische Anwendungen mit hoher Leistung, Ausfallsicherheit und extrem niedriger Latenz entwickelt. FoundationDB kann große Mengen umfangreicher Daten auf handelsüblicher Hardware zu geringen Kosten ausführen. Da der Kyoto-Tycoon-Netzwerkserver leichtgewichtig ist, ist er sowohl mit der Schlüssel-Wert-Datenbank des Kyoto-Kabinetts als auch mit dem Kyoto-Tycoon-Netzwerkserver kompatibel.

Die neuesten Upstream-Versionen wurden verbessert und sollen zusammen verwendet und unter realen Produktionsbedingungen getestet werden. Fehlerkorrekturen, kleinere neue Funktionen und einige Paketaktualisierungen für Linux-Distributionen sind einige der Verbesserungen. Es ist jetzt möglich, Ihre häufig verwendeten Anwendungen, Dokumente und andere Daten auf schnelleren Geräten zu speichern. Es kann mit vergleichbaren Geschwindigkeiten wie RAM oder SSD darauf zugreifen. Sie können Memcached verwenden, um Speicher von Teilen Ihres Computers zu nehmen, für die Sie mehr Speicher benötigen, als sie verarbeiten können. Offene Standards und eine robuste SQL-Engine bilden zusammen ein robustes NoSQL-Framework wie kein anderes. Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon und Hunderte anderer Unternehmen nutzen die Plattform.

Ist Rocksdb schnell?

Schnelle Speicher mit geringer Latenz, wie Flash-Laufwerke und Hochgeschwindigkeitsfestplatten, sind ideal für RocksDB. Mit RocksDB können Sie die Speicher- und Lese-/Schreibfähigkeiten von Flash und RAM voll ausnutzen.

Badger ist eine schnellere Wahl zum Speichern von Daten in einer Diagrammdatenbank

Zum Speichern von Daten in einer Graphdatenbank ist die Badger-Bibliothek eine schnellere Alternative zu RocksDB. Da der LSM-Baum so viele Schlüssel enthält, führt eine größere Anzahl von Schlüsseln weniger wahrscheinlich zu einer Komprimierung. Darüber hinaus speichert RocksDB Daten für Lese- und Schreibvorgänge im Speicher und puffert eingehende Lesevorgänge.

Verteilte Rocksdb

RocksDB ist eine leistungsstarke eingebettete Datenbank für Schlüsselwertdaten. Es ist in C++ geschrieben und bietet eine einfache, aber leistungsstarke API. RocksDB speichert seine Daten in einem protokollstrukturierten Format, wodurch es sowohl hinsichtlich des Speicherplatzes als auch der Leseleistung effizient ist. RocksDB ist eine großartige Wahl für Anwendungen, die eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz erfordern.

Ein unstrukturierter Datenspeicher namens chkrDB wurde entwickelt, um Cloud-basierte Konstrukte zu nutzen, indem ein verteilter Schlüsselwertspeicher (KVS) erstellt wird. Eine moderne Datenanwendung muss bestimmte Regeln einhalten, um in einer öffentlichen oder privaten Cloud ausgeführt zu werden. Cloudfähige Anwendungen erfordern in der Regel Open-Source-API-Standards, standardmäßige iSCSI-Speicherendpunkte und Container-Workloads wie Docker. Cloudspeicher und Kubernetes boten bereits Scale-out-Speicher, Verfügbarkeit und Konsistenz in Bezug auf Rechenleistung und Speicher. Das herkömmliche verteilte KVS repliziert Daten, führt aktive Workloads aus, migriert Daten und stellt HA und Ausfallsicherheit sicher. Wenn wir eine hochverfügbare Cloud-Infrastruktur verwenden, können wir leicht einen Teil der Komplexität beseitigen, die mit Replikation, HA und Skalierung auf die zugrunde liegende Cloud-Plattform verbunden ist. Die meisten Open-Source-DBs erfüllen nicht alle oben aufgeführten Anforderungen, einschließlich geringer Latenz und hohem Durchsatz.

Ein Hochleistungsspeichersystem erfordert ein sehr leichtgewichtiges verteiltes KVS, das auf die größte Anzahl von Dateien gleichzeitig skaliert werden kann. Wir haben uns entschieden, die gegabelte Version von Cassandra zu verwenden, die wir in den letzten acht Jahren verwendet hatten. Der Autonomous Extent Store (AES) von Nutanix, eine festplattenlokale AOS-Metadatendatenbank, zeigte während des Testzeitraums vielversprechende Leistungsergebnisse. Trotz der Tatsache, dass RocksDB in der Lage ist, große Datenmengen zu speichern, benötigt es relativ wenig Speicher. Da wir RocksDB in andere Prozesse einbetten können, haben wir erhebliche Vorteile in Bezug auf Latenz und Durchsatz. Mit seinem verteilten, Cloud-nativen Design, seiner hochverfügbaren Natur und seinen leistungsstarken Funktionen ist ChahalDB ein hervorragendes KVS mit RocksDB. Ein RocksDB Env-Backend ermöglicht es Ihnen auch, sich mit jeder anderen Speicherschicht zu verbinden. Dieser zweite Teil der Reihe behandelt die Architektur des verteilten KVS von ChakrDB und überprüft, wie sich die Argumentation und Theorie in die Realität entwickelt haben.

Rocksdb gegen Sqlite

SQLite und RocksDB werden hauptsächlich in Datenbanken verwendet. Der Hauptgrund, warum sich Entwickler für RocksDB gegenüber SQLite entscheiden, ist, dass es benutzerfreundlicher ist, während die Leichtigkeit als kritischer Faktor angesehen wird. RocksDB, ein Open-Source-Projekt, hat eine GitHub-Sternezahl von 14,1 KB und GitHub-Forks von 3,09 KB.

Was sind die Unterschiede zwischen RocksDB und SQLite? SQLite ist wahrscheinlich der schlechteste der schlechtesten Kandidaten, wenn es um Server-Client-Beziehungen (zentrale Datenbanken) geht, während RocksDB eine Server-Client-Beziehung ( zentrale Datenbank ) ist. Firebase ist insofern nichts Neues, als es sich um eine Anwendung handelt, die von einem Unternehmen gehostet wird, und nicht um einen Dienst. Obwohl es ein paar Nachteile gibt, sind die Vorteile erheblich. Daher müssen Sie einen Server, eine Client-App und eine Datenbank erstellen. Dies könnte Javascript mit einer Express-basierten REST-API auf Node.js oder Javalin mit einer integrierten ObjectDB-Datenbank für die Datenbankspeicherung sein. Die Anschaffungskosten können von sehr niedrig bis null reichen. Auch wenn Sie die API von Firebase lernen müssen, denke ich, dass Firebase die bessere Wahl ist.

Rocksdb Golang

RocksDB ist eine von Facebook entwickelte Key-Value-Datenbank. Es ist in C++ geschrieben und hat Bindungen für viele Programmiersprachen, einschließlich Go.
RocksDB ist auf Skalierbarkeit und Effizienz ausgelegt. Es kann als eigenständige Datenbank oder als Teil eines größeren Systems verwendet werden. RocksDB wird von vielen großen Unternehmen verwendet, darunter Facebook, Google und Microsoft.

Es ist ein Fork des levigo-Pakets, wobei sich die Bezeichner in rockdb und der Paketname in rocksdb ändern. Verwenden Sie ein Massenlesegerät in großen Mengen. Möglicherweise müssen Sie Ihr eigenes Filterrichtlinienobjekt erstellen, wenn Sie einen benutzerdefinierten Komparator in Ihrem Code verwenden. Es ist wichtig, einen Cache zu aktivieren, wenn er vom Programm nicht mehr benötigt wird, um Speicherverluste zu vermeiden. Sie können jetzt auf eine Datenbank zugreifen, indem Sie sie öffnen. Nach dem Löschen werden die mit dem Schlüssel verknüpften Daten aus der Datenbank entfernt. Bitte nehmen Sie vor Ihrer Rückkehr eine Kopie der Informationen mit.

CompactRange führt eine manuelle Komprimierung für seinen Schlüsselbereich durch, wenn der manuelle Komprimierungsmodus verwendet wird. GetApproximateSizes berechnet die Größe des Dateisystems in Bytes für jeden verwendeten Schlüsselbereich. PropertyValue gibt den Wert einer Datenbankeigenschaft als Ergebnis seiner Methode property() zurück. Put schreibt Daten, die einem Datenbankschlüssel zugeordnet sind. Wenn ein null []Byte als Wert übergeben wird, wird ein Teil von null []Byte zurückgegeben. Es ist eine Datenbankaufrufumgebung, die in Systemaufrufen verwendet wird. Wenn das Programm Envs nicht mehr benötigt, ist ein Close-Aufruf erforderlich, um Speicherverluste zu verhindern.

Es wird ein Fehler zurückgegeben, wenn der LevelDB-Fehler während des GetError-Ereignisses auftritt. Die Rückgaben sind null für Iteratoren, die einfach ungültig sind. Wenn close den angegebenen Iterator freigibt, wird die zugrunde liegende C-Struktur freigegeben. Wenn das Programm keinen Iterator mehr verwendet, ist es wichtig, Schließen zu aktivieren, um Speicherverluste zu vermeiden. Wenn eine Datenbank geöffnet wird, speichert SetCache das Cache-Objekt in der Datenbank. Wenn setCompression verwendet wird, bestimmt der durch SetCompression angegebene Komprimierungsalgorithmus, welche Blöcke komprimiert werden können. Wenn SetFilterPolicy verwendet wird, erstellt Open eine neue Datenbank mit der darin angegebenen Filterrichtlinie.

SetInfoLog gibt ein *Crocksdb_logger_t-Objekt als internen Logger der Datenbank an. SetFillCache kann verwendet werden, um zu bestimmen, ob Lesevorgänge, die mit diesen ReadOptions durchgeführt werden, den Servercache füllen oder nicht. Als der Snapshot erstellt wurde, waren die von SetSnapshot bereitgestellten Causes-Reads die gleichen wie die vom Snapshot generierten. Diese Methode kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass jeder Lesevorgang während einer großen Datenmenge konsistent ist. Ein WriteBatch-Batch von Put- und Delete-Operationen muss in einer Datenbank gespeichert werden, bevor er atomar geschrieben wird. WriteBatch wird geschrieben, sobald es an die DB übergeben wird. Wenn das Programm das WriteBatch-Objekt nicht mehr benötigt, empfiehlt es sich, es zu schließen.

Alle eingereihten Puts und Deletes werden nun gelöscht. Wenn Close die WriteOptions freigibt, kann die zugrunde liegende C-Struktur frei ausgeführt werden. SetSync bestimmt, ob jeder Write Options-Schreibvorgang aus dem Puffercache des Betriebssystems geleert wird, bevor der Schreibvorgang als abgeschlossen betrachtet wird, wenn er mit dem Write Options-Skript ausgeführt wird.

Rocksdb: Ein einbettbarer Schlüsselwertspeicher für benutzerorientierte Anwendungen

Die Verwendung von RocksDB ist eine einfache Möglichkeit für Anwendungen, ihre Daten in einer Datenbank mit geringer Latenz und schnellem Zugriff zu speichern. Es ist sehr nützlich für benutzerorientierte Anwendungen, die den Verlauf der Website-Besucher und den Status der Website verfolgen. Darüber hinaus kann RocksDB in Anwendungen eingesetzt werden, die einen schnellen Zugriff auf große Datensätze erfordern.

Implementierung von Rocksdb

Die Implementierung von RocksDB ist sehr effizient. Es verwendet einen Log Structured Merge Tree (LSM-Baum), um Daten zu speichern. Dies ermöglicht schnelle Einfügungen und Löschungen. Darüber hinaus komprimiert RocksDB Daten, um Speicherplatz zu sparen.

Wir gehen in diesem Blog-Beitrag darauf ein, wie RocksDB bei Rockset verwendet wird und wie es abgestimmt wird, um die beste Leistung zu erzielen. Wenn es um Rockset geht, möchten wir, dass unsere Benutzer ihre Daten in 10 Millisekunden mit einer Latenz von weniger als einer Sekunde abfragen und kontinuierlich Daten aufnehmen können. RocksDB wird in der Produktion bei Facebook, LinkedIn, Uber und einer Reihe anderer Unternehmen verwendet. RocksDB speichert Schlüsselwertdaten in Form von eingebetteten Schlüsseln. In 1 RocksDB-Instanz werden die Daten nicht auf andere Maschinen übertragen. Es wurde für die Ewigkeit gebaut und in Zusammenarbeit mit RocksDB-Cloud entwickelt. Maschinenausfälle haben die Wiederherstellung von RocksDB verhindert.

Daher kann das Write-Ahead-Log von RocksDB nicht verwendet werden. Da RocksDB in den Speicher geschrieben wird, haben alle unsere Schreibvorgänge die gleiche Struktur. Ein Write-Batch mit einem Array einzelner Updates, die in einem WriteBatch gestapelt sind, führt zu einem höheren Schreibdurchsatz für RocksDB; und ein einzelner Schlüssel in einem Schreibstapel wird in Vielfache sortiert. Bevor wir Updates in RocksDB schreiben, stapeln wir sie in Mikrobatches von 100 KB Größe und sortieren sie. In RocksDB können die Zielgrößen für jede Ebene basierend auf der Größe der letzten Ebene zu diesem Zeitpunkt dynamisch zugewiesen werden. Daten von den Ebenen L0 und L1 sind im Vergleich zu anderen Ebenen in einem LSM-Baum sehr begrenzt. Auf alle Dateien in L1 muss während einer Komprimierung von L0 nach L1 zugegriffen werden. Das Erstellen einer großen Anzahl von Iteratoren ist für Abfragen erforderlich, die Bereichsscans durchführen oder eine große Anzahl von Feldern abrufen. Iteratoren dürfen nicht in einer Abfrage in dem Freepool wiederverwendet werden, in dem sie sich befinden.

Datamation Cloud-Datenbankvergleich

Es gibt eine Reihe verschiedener Cloud-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Bei der Entscheidung, welche Cloud-Datenbank Sie für Ihr Unternehmen verwenden möchten, ist es wichtig, die verschiedenen Optionen zu vergleichen und gegenüberzustellen, um diejenige zu finden, die Ihren Anforderungen am besten entspricht. Datamation hat eine Cloud-Datenbank-Vergleichstabelle erstellt, die Ihnen helfen kann, die verschiedenen Optionen zu bewerten und eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Couchbase Enterprise

Couchbase Enterprise Edition ist die umfassendste und leistungsfähigste Edition von Couchbase Server. Sie enthält alle Funktionen der Community Edition und fügt Unternehmensfunktionen wie Active-Active-Georeplikation und rechenzentrumsübergreifende Replikation (XDCR) sowie verbesserte Sicherheit und Überwachung hinzu. Couchbase Enterprise Edition ist in zwei Abonnementstufen erhältlich: Standard und Enterprise.

Der Couchbase Server ist eine Cloud-native, verteilte Datenbank, die die Stärke relationaler Datenbanken mit der Leistungsfähigkeit von NoSQL kombiniert. Dieser Cloud-Service ist als Service in Public Clouds sowie in Private Clouds und Hybrid Clouds verfügbar. Die Latenz wird mithilfe der Memory-First-Architektur des Systems in Millisekunden gemessen. Für unternehmenskritische Anwendungen definiert die Couchbase-Plattform die Datenbankökonomie neu. Mit einer Vielzahl von Methoden wie Schlüsselwert, Abfrage und Suche können Sie ansprechende Anwendungen erstellen, die auf mehreren Plattformen ausgeführt werden. SQL, Schema, Transaktionen und benutzerdefinierte Funktionen sind nur einige der bekannten Konstrukte. Darüber hinaus unterstützt Couchbase dynamische Schema-Konstrukte, die verwendet werden können, um Buckets, Bereiche, Sammlungen und Dokumente RDBMS zuzuordnen.

N1QL ist eine deklarative Sprache, die es Anwendungsentwicklern ermöglicht, Daten auf ausdrucksstarke, leistungsstarke und vollständige Weise abzufragen, zu transformieren und zu manipulieren. Wenn es um die Skalierung Ihres Unternehmens geht, bietet das Multi-Tier-Rechenzentrum das Beste aus beiden Welten: Es ermöglicht Ihnen, Ihre anspruchsvollsten Workloads auf einer einzigen Plattform zu bewältigen, indem Sie Rechen-, Speicher- und Verarbeitungs-Workload-Partitionierung nutzen. Sie können Ihre Daten ganz einfach in Ihrem Rechenzentrum replizieren, um die Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen, sei es Hochverfügbarkeit, Notfallwiederherstellung oder flexible globale Replikation. Eine integrierte Überwachungsfunktion sowie rollenbasierte Zugriffskontrolle und verschlüsselte Kommunikation sind verfügbar. Ihre Daten sind drahtlos und in der Cloud sicher.

Couchbase: Eine beliebte Nosql-Datenbank

Eine NoSQL-Datenbank wie Couchbase ist eine großartige Option für eine Vielzahl von Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen. Als führender Anbieter von Cloud-basierten Lösungen bedient Couchbase über 2.000 Kunden von Niederlassungen in fünf Ländern, darunter Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn und Marriott Hotels.