RocksDB: una base de datos NoSQL para alto rendimiento y escalabilidad

RocksDB es una base de datos NoSQL popular que utilizan muchas empresas debido a su alto rendimiento y escalabilidad. Es un proyecto de código abierto iniciado por Facebook y ahora es mantenido por una comunidad de desarrolladores. RocksDB usa una estructura de datos Log-Structured Merge-Tree (LSM) que lo hace eficiente para cargas de trabajo de escritura pesada.

Después de usar couchbase durante más de cuatro años, migramos a MongoDB y estamos encantados con el resultado. La experiencia con Couchbase fue terrible, a pesar de que recibimos soporte empresarial, así como una lista en la plataforma. Para que funcione, necesitará al menos seis servidores en total. Para la producción, solo hay que construir seis servidores. El caché en la memoria es manejado por una instancia más pequeña de Memcached en la instancia de Couchbase. Este programa consume 8 GB de RAM, que puede servir 5000 documentos. La verdad no está fuera de lugar. Había menos de 5000 documentos en nuestra instancia de Couchbase y menos de 20 índices, y el consumo de memoria de la instancia siempre superaba los 8 GB.

RocksDB, una base de datos integrada, funciona admirablemente en términos de datos clave-valor. Esta es una bifurcación de LevelDB de Google que está optimizada para manejar muchos núcleos de CPU y es adecuada para cargas de trabajo con altos requisitos de E/S. Se puede ejecutar en unidades de estado sólido (SSD) u otros dispositivos de almacenamiento de alto rendimiento.

Cuando construyeron su versión Cassandra, incluyeron el motor de almacenamiento RocksDB , también conocido como Rocksandra. Cambiamos radicalmente nuestra forma de pensar en el almacenamiento de Cassandra y, al mismo tiempo, mantuvimos intactas la coordinación de redes y nodos.

¿Rocksdb es una base de datos en memoria?

Su función principal es servir datos de alto rendimiento porque es una base de datos integrada basada en datos de clave-valor. RocksDB, que se deriva de LevelDB de Google, es capaz de funcionar mejor que muchos núcleos de CPU y almacenar datos más rápido que los SSD para aplicaciones vinculadas a E/S.

Uno o más de los componentes de RocksDB pueden provocar un uso excesivo de la memoria. Cuando llama a GetUsage() en un objeto de caché de bloque en MongoRocks, puede determinar el tamaño del caché de bloque. Cuando se reduce el tamaño del caché de bloque, se almacenarán más datos en caché, ya que IO no aumentará. Aunque es posible que el uso de la CPU no aumente como resultado de la necesidad de RocksDB de descomprimir las páginas que lee de la caché de páginas, es posible que aumente. Los bloques de índice y los bloques de filtro de floración se usan comúnmente para explicar la diferencia. En MongoRocks, puede configurar un caché de bloque asignando el presupuesto de memoria para memtables. Cuando se trata de calcular el uso de memoria para bloques anclados, es simple. El tamaño de L1 se puede controlar agregando o restando bytes para el nivel base. Cuando tiene 100k transacciones de lectura al mismo tiempo, puede causar que la memoria se vuelva lenta.

Al incorporar RocksDB, una aplicación integrada puede almacenar datos clave-valor de una manera rápida y altamente eficiente. En comparación con la RAM dinámica, la caché secundaria tiene un orden de magnitud mayor y, por lo tanto, requiere menos lecturas del almacenamiento remoto, lo que da como resultado una latencia de lectura y un consumo de ancho de banda de red más bajos. Actualmente no hay planes para usar RocksDB como modelo de base de datos predeterminado, pero somos optimistas sobre su adopción generalizada en el futuro.

Por qué Rocksdb es la mejor tienda de clave-valor

RocksDB es una opción de almacenamiento rápida y confiable para almacenar claves en un almacén de clave-valor que también puede servir como base para una base de datos basada en servidor. Viene con el árbol LSM para ajustar el rendimiento, lo que lo convierte en una opción viable para aplicaciones que requieren grandes cantidades de almacenamiento de datos.

¿En qué se diferencia Rocksdb de Redis?

El principal caso de uso de Redis es la memoria, aunque también puede hacer una copia de seguridad de los datos en un almacenamiento persistente y realizar cálculos en la memoria si es necesario. En la mayoría de los casos, RocksDB se usa para persistir datos persistentes y, en muchos casos, los datos se almacenan en un medio persistente.

¿Cuáles son las ventajas de Redis frente a RocksDB? El almacén de datos de Redis es un almacenamiento en memoria virtual similar a Memcached. Un almacén de claves/valores incrustado de RocksDB le permite leer árboles de combinación de subprocesos múltiples y estructurados por registros. Debido a que Redis es tan eficiente y escalable (con la excepción de la CPU), no hay límites en su escalabilidad. Aunque Redis parece ser más rápido, el punto de OP es que, como dice, sus conjuntos de datos no necesitan estar limitados por la cantidad de memoria disponible en su aplicación. En algunos casos, puede usar LedisDB y la misma biblioteca cliente de Redis para reemplazar Redis, que es casi una gota en el cubo.

¿Se distribuye Rocksdb?

RocksDB es una base de datos distribuida que permite escalar horizontalmente el almacenamiento y el rendimiento. Está diseñado para proporcionar alta disponibilidad y rendimiento con un modelo de implementación simple.

El almacén de clave-valor (KVS) de ChakrDB se basa en RocksDB y es adecuado para escalas de petabytes a docenas de terabytes. Se utiliza una arquitectura basada en nodos (vNodes) para fragmentar ChakrDB. Los vNodes son compatibles con los volúmenes basados ​​en el sistema de archivos ext4 creados por Kubernetes y las configuraciones del sistema de archivos interno de Nutanix BlockStore. RocksDB, un KVS basado en árboles de combinación estructurada de registros (LSM), es el software detrás de ChakrDB. La estructura de datos de LSM funciona bien con dispositivos NVMe y SSD. ChakrDB se puede ejecutar en una variedad de discos, máquinas virtuales y en Azure usando Kubernetes. Debido a que está en contenedores, el programa en contenedores ChakrDB se puede ejecutar en cualquier entorno K8s en un Pod.

La plataforma se puede alojar en el servicio de almacenamiento distribuido de Nutanix (ya sea Azure o AWS) o en cualquier proveedor de servicios de almacenamiento en la nube. Chakr Cluster Manager está a cargo de todo el tráfico del plano de control en el clúster. El propósito de chharDB es proporcionar rendimiento y escalabilidad. Con vNode, crea una arquitectura fragmentada que distribuye E/S en varias instancias de RocksDB para mejorar el paralelismo y el rendimiento de escritura. Nutanix Objects es un ejemplo de un servicio con estado que se puede ejecutar en modo integrado o remoto con chacherDB. Proporciona a MetadataService la capacidad de mantener una capa de almacenamiento en caché al mismo tiempo que garantiza la coherencia de lectura tras lectura. Podemos ver cuánto rendimiento obtuvimos al escalar las instancias de ChakrDB de forma lineal en el siguiente gráfico.

Proporcionaremos resultados más detallados para las operaciones de lectura, escritura y escaneo en el futuro. Estamos investigando técnicas de copia de seguridad asíncronas o cálculos de suma de comprobación en diferentes etapas de desarrollo. Las versiones de RocksDB ahora tienen mejores técnicas de suma de verificación que pueden detectar la corrupción del software antes de que se vuelva persistente. Entre las aplicaciones en las que ChakrDB tiene una gran demanda se encuentran cargas de trabajo como análisis de big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Nutanix actualmente está creando prototipos de ChakrDB en una variedad de proyectos y productos en curso que han arrojado resultados prometedores. Lo mantendremos informado sobre lo que estamos haciendo en los blogs futuros.

Rocksdb: un motor de almacenamiento rápido para bases de datos

A diferencia de Linux y Apache, RocksDB no es un sistema distribuido que tenga un plan de recuperación ante desastres. Debido a la baja disponibilidad y a la falta de un mecanismo sólido de replicación de datos, no tiene mucha capacidad. A pesar de esto, algunas de las bases de datos más populares del mundo continúan usándolo. LevelDB, que ya cuenta con un motor de base de datos rápido, convierte a RocksDB en un motor de almacenamiento ideal . La capacidad de LevelDB de escalar para manejar grandes cantidades de datos y, al mismo tiempo, utilizar un almacenamiento rápido ha sido un activo importante. Además, RocksDB tiene la capacidad de ser innovador. Los datos se pueden almacenar en una variedad de formas con RocksDB, incluyendo IO-bound, in-memory o write-once. Como resultado, es una muy buena opción para bases de datos con altos requisitos de almacenamiento que no quieren sacrificar el rendimiento ni la disponibilidad de los datos.

Alternativa Rocksdb

Hay muchas alternativas diferentes a rocksdb que están disponibles según las necesidades específicas que tenga. Algunas alternativas populares incluyen hbase, leveldb y berkeley db.

A partir de 2022, SourceForge ha clasificado a RocksDB como la mejor alternativa a Linux. Con ApsaraDB para Redis, podemos leer datos de cachés en memoria a altas velocidades, lo que garantiza la persistencia de los datos y utiliza la memoria y el almacenamiento en el disco duro en el proceso. Desde 2009, Tair se ha desempeñado como proveedor oficial de almacenamiento en caché de datos para Alibaba Group, y se ha reconocido su desempeño en escenarios de almacenamiento en caché de datos como el Festival de compras Double 11. La respuesta de baja latencia de Tanzu GemFire ​​a las solicitudes de acceso a datos permite que las aplicaciones siempre devuelvan datos actualizados. Google Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL completamente administrado que se creó para las cargas de trabajo que requieren datos analíticos y operativos en tiempo real. Amazon DynamoDB puede manejar más de 10 billones de solicitudes por día y admitir un tráfico máximo de más de 20 millones de solicitudes por segundo. BergDB es una base de datos NoSQL sin esquema, incrustada y orientada a documentos que es de código abierto y de uso gratuito.

Se encuentra disponible una variedad de funciones, como almacenamiento simple de clave-valor, transacciones ACID, consultas históricas, control de concurrencia, almacenamiento rápido solo para agregar, replicación, identificador de objeto transparente y más. OrigoDB le permite construir sistemas de misión crítica y alto rendimiento a una fracción del costo. Como resultado, proporciona una gama completa de capacidades de administración de datos en memoria, incluida la capacidad de administrar varias bases de datos al mismo tiempo. Un solo motor OrigoDB puede procesar millones de transacciones de lectura por segundo. El software Ignite se puede utilizar para desarrollar aplicaciones en Java, C#, C++, Python y otros lenguajes de programación. Puede unir, agrupar, agregar y ordenar rápida y fácilmente los datos en sus servidores en memoria y en disco. Su base de datos Ignite ahora se puede transformar en una supercomputadora distribuida.

Oracle Autonomous Database simplifica la gestión de bases de datos relacionales. Como una de las implementaciones más flexibles, Redis Enterprise está disponible en un modelo híbrido. InfinityDB Embedded, una base de datos Java NoSQL, contiene jerarquías jerárquicas para almacenar registros de valores clave. El rendimiento, la flexibilidad y la naturaleza libre de mantenimiento del sistema lo hacen ideal para un uso de alto rendimiento, multinúcleo, flexible y libre de mantenimiento. LeanXcale es una base de datos rápida y escalable que combina SQL y NoSQL de una manera que hace que ambos funcionen bien juntos. El motor de almacenamiento KiVi está diseñado para almacenar datos en formato relacional. ModJS le permite escribir funciones de javascript que puede llamar directamente desde KeyBD.

Un popular almacén de datos en memoria se puede configurar, ejecutar y escalar fácilmente con Amazon ElastiCache. Almacenamiento en caché, almacenamiento de sesiones, juegos, servicios psyg, análisis en tiempo real y almacenamiento en caché son solo algunos casos de uso en tiempo real disponibles con Amazon ElastiCache. Con su servidor y biblioteca de base de datos NoSQL de alto rendimiento, Go es la mejor opción para desarrollar Ledisdb. OrientDB es la base de datos de gráficos más rápida del mercado. Mejore su ventaja competitiva y acelere la innovación con nuevas fuentes de ingresos. La base de datos Macrometa NoSQL no tiene servidor y se basa en un motor de transmisión, lo que le permite procesar y calcular datos a alta velocidad. Memorystore automatiza tareas complejas de Redis y Memcached, como alta disponibilidad, conmutación por error, aplicación de parches y supervisión.

Las bases de datos de alto rendimiento como upscaledb aprovechan su almacenamiento rápido de clave-valor y sus algoritmos para maximizar su uso. UpscaleDB es un punto de referencia de código abierto que puede escanear más de 50 millones de registros y recuperar la mayoría. La plataforma Tablestore permite que los datos crezcan y que la simultaneidad se amplíe sin inconvenientes mediante la fragmentación de datos y la tecnología de balanceo de carga del servidor. InsightEdge es el proveedor de análisis que permite el análisis en tiempo real para transmitir datos que se han estructurado históricamente. Al utilizar el método de facturación Pay-As-You-Go de este servicio, puede asegurarse de que su sistema de control de riesgos permanezca en funcionamiento óptimo. Las bases de datos ScyllaDB están diseñadas para aplicaciones de uso intensivo de datos con requisitos de alto rendimiento y baja latencia. ScyllaDB es utilizado por más de 400 empresas innovadoras, como Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast y Samsung.

Cuando necesita escalabilidad y alta disponibilidad, las bases de datos Apache Cassandra son una buena opción. Una cuadrícula de datos de Hazelcast basada en la plataforma de gestión y almacenamiento de datos Infinispan de código abierto proporciona un sólido conjunto de capacidades para almacenar, gestionar y procesar datos. Los datos multidimensionales se crean como parte de InterSystems IRIS utilizando un conjunto de API que permiten operaciones simultáneas en datos clave-valor, relacionales, de objetos, documentos y otros datos transaccionales persistentes. FairCom DB es una plataforma de análisis en tiempo real que permite transacciones de alto volumen de manera predecible y procesamiento paralelo de big data. Es un motor de base de datos avanzado que ofrece un control continuo y es el costo total de propiedad (TCO) más bajo entre todos los motores de base de datos. Cache es un servidor de aplicaciones y un sistema de administración de base de datos multimodelo (objeto, relacional, clave-valor) creado por InterSystems. El uso de Ehcache como cliente aumenta el rendimiento, reduce las cargas de trabajo de la base de datos y simplifica la escalabilidad mediante el uso de caché basada en estándares de código abierto.

Los almacenes de datos en IBM Cloud Databases son plataformas de software gratuitas y de código abierto para el desarrollo de aplicaciones empresariales. Con un marco creado en la plataforma de microservicios, permiten aplicaciones sin servidor. Voldemort no intenta satisfacer relaciones arbitrarias ni satisfacer propiedades ACID en una base de datos relacional. Un clúster se define como una cuadrícula mediante el uso de comunicación de multidifusión. XAP, una cuadrícula de datos en memoria de GigaSpaces, está diseñada para procesamiento transaccional y de flujo extremo para aplicaciones de misión crítica con alto rendimiento, resiliencia y latencia ultrabaja. FoundationDB puede ejecutar grandes cantidades de datos pesados ​​en hardware básico a bajo costo. Debido a que el servidor de red Kyoto Tycoon es liviano, es compatible tanto con la base de datos clave-valor de Kyoto Cabinet como con el servidor de red Kyoto Tycoon.

Las versiones anteriores más recientes se han mejorado y están diseñadas para usarse juntas y probarse en condiciones de producción reales. Las correcciones de errores, las nuevas características menores y algunas actualizaciones del paquete de distribución de Linux son algunas de las mejoras. Ahora es posible almacenar sus aplicaciones, documentos y otros datos de uso frecuente en dispositivos más rápidos. Puede acceder a ellos a velocidades comparables a RAM o SSD. Puede usar Memcached para tomar memoria de partes de su computadora que requieren más memoria de la que pueden manejar. Los estándares abiertos y un motor SQL sólido se combinan para crear un marco NoSQL sólido como ningún otro. Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon y cientos de otras empresas utilizan la plataforma.

¿Rocksdb es rápido?

El almacenamiento rápido y de baja latencia, como unidades flash y discos de alta velocidad, son ideales para RocksDB. Con RocksDB, puede aprovechar al máximo la memoria y las capacidades de lectura/escritura de flash y RAM.

Badger es una opción más rápida para almacenar datos en una base de datos de gráficos

Para almacenar datos en una base de datos de gráficos, la biblioteca Badger es una alternativa más rápida a RocksDB. Debido a que el árbol LSM contiene tantas claves, es menos probable que una mayor cantidad de claves resulte en una compactación. Además, RocksDB almacena datos para lecturas y escrituras en la memoria, almacenando en búfer las lecturas entrantes.

Distribuido Rocksdb

RocksDB es una base de datos integrada de alto rendimiento para datos clave-valor. Está escrito en C++ y proporciona una API simple pero poderosa. RocksDB almacena sus datos en un formato estructurado de registro, lo que le permite ser eficiente en términos de espacio en disco y rendimiento de lectura. RocksDB es una excelente opción para aplicaciones que requieren baja latencia y alto rendimiento.

Un almacén de datos no estructurado llamado chkrDB está diseñado para aprovechar las construcciones basadas en la nube mediante la creación de un almacén de clave-valor distribuido (KVS). Una aplicación de datos moderna debe cumplir con ciertas reglas para ejecutarse en cualquier nube pública o privada. Las aplicaciones listas para la nube generalmente requieren estándares de API de código abierto, puntos finales de almacenamiento iSCSI estándar y cargas de trabajo de contenedores como Docker. El almacenamiento en la nube y Kubernetes ya brindaban almacenamiento escalable, disponibilidad y consistencia en términos de cómputo y almacenamiento. El KVS distribuido tradicional replica datos, realiza cargas de trabajo activas, migra datos y garantiza alta disponibilidad y resiliencia. Cuando utilizamos una infraestructura en la nube de alta disponibilidad, podemos eliminar fácilmente parte de la complejidad asociada con la replicación, la alta disponibilidad y el escalado a la plataforma en la nube subyacente. La mayoría de las bases de datos de código abierto no cumplen con todos los requisitos enumerados anteriormente, incluida la baja latencia y el alto rendimiento.

Un sistema de almacenamiento de alto rendimiento requiere un KVS distribuido muy liviano que pueda escalar a la mayor cantidad de archivos al mismo tiempo. Tomamos la decisión de usar la versión bifurcada de Cassandra, que habíamos usado durante los últimos ocho años. El almacén de extensión autónoma (AES) de Nutanix, una base de datos de metadatos locales del disco de AOS, demostró resultados de rendimiento prometedores durante el período de prueba. A pesar de que RocksDB es capaz de almacenar grandes cantidades de datos, requiere una cantidad de memoria relativamente pequeña. Debido a que podemos incorporar RocksDB en otros procesos, tenemos ventajas significativas en lo que respecta a la latencia y el rendimiento. Con su diseño distribuido nativo de la nube, su naturaleza altamente disponible y sus características de alto rendimiento, ChahalDB es un excelente KVS con RocksDB. Un backend de RocksDB Env también le permite conectarse a cualquier otra capa de almacenamiento. Esta segunda parte de la serie cubrirá la arquitectura del KVS distribuido ChakrDB y revisará cómo el razonamiento y la teoría se convirtieron en realidad.

Rocksdb Vs Sqlite

SQLite y RocksDB se utilizan principalmente en bases de datos. La razón principal por la que los desarrolladores eligen RocksDB sobre SQLite es que es más fácil de usar, mientras que el peso ligero se considera un factor crítico. RocksDB, un proyecto de código abierto, tiene un conteo de estrellas de GitHub de 14.1K y bifurcaciones de GitHub de 3.09K.

¿Cuáles son las diferencias entre RocksDB y SQLite? SQLite es probablemente el peor de los peores candidatos cuando se trata de relaciones servidor-cliente (bases de datos centrales), mientras que RocksDB es una relación servidor-cliente ( base de datos central ). Firebase no es nada nuevo en el sentido de que es una aplicación alojada por una empresa en lugar de un servicio. Aunque hay algunos aspectos negativos, los beneficios son sustanciales. Como resultado, deberá crear un servidor, una aplicación cliente y una base de datos. Esto podría ser Javascript con una API REST basada en Express en Node.js, o Javalin con una base de datos ObjectDB integrada para el almacenamiento de la base de datos. Los costos iniciales pueden oscilar entre muy bajos y cero. Aunque necesitará aprender la API de Firebase, creo que Firebase es la mejor opción.

Rocksdb Golang

RocksDB es una base de datos clave-valor desarrollada por Facebook. Está escrito en C++ y tiene enlaces para muchos lenguajes de programación, incluido Go.
RocksDB está diseñado para ser escalable y eficiente. Se puede utilizar como una base de datos independiente o como parte de un sistema más grande. RocksDB es utilizado por muchas grandes empresas, incluidas Facebook, Google y Microsoft.

Es una bifurcación del paquete levigo, con los identificadores cambiando a rockdb y el nombre del paquete cambiando a rocksdb. Utilice un dispositivo de lectura masiva a granel. Es posible que deba crear su propio objeto de política de filtro si usa un comparador personalizado en su código. Es fundamental activar una memoria caché cuando el programa ya no la necesite para evitar pérdidas de memoria. Ahora puede acceder a una base de datos abriéndola. Después de eliminar, los datos asociados con la clave se eliminan de la base de datos. Por favor tome una copia de la información antes de regresar.

CompactRange realiza la compactación manual en su rango de claves cuando se utiliza el modo de compactación manual. GetApproximateSizes calcula el tamaño del sistema de archivos en bytes para cada intervalo de claves utilizado. PropertyValue devuelve el valor de una propiedad de la base de datos como resultado de su método property(). Put escribe datos asociados con una clave de base de datos. Si se pasa un [] byte nulo como valor, se devuelve una porción de cero [] byte. Es un entorno de llamada de base de datos utilizado en llamadas al sistema. Cuando el programa ya no requiere Envs, se requiere una llamada Close para evitar pérdidas de memoria.

Devolverá un error si se produce el error LevelDB durante el evento GetError. Los retornos serán nulos para los iteradores que simplemente no son válidos. Cuando close desasigna el iterador dado, libera la estructura C subyacente. Cuando el programa ya no usa un iterador, es fundamental activar Cerrar para evitar pérdidas de memoria. Cuando se abre una base de datos, SetCache almacena el objeto de caché en la base de datos. Cuando se usa setCompression, el algoritmo de compresión especificado por SetCompression determina qué bloques se pueden comprimir. Cuando se usa SetFilterPolicy, Open crea una nueva base de datos con la política de filtro especificada en ella.

SetInfoLog especifica un objeto *Crocksdb_logger_t como registrador interno de la base de datos. SetFillCache se puede usar para determinar si las lecturas realizadas con este ReadOptions llenarán o no la memoria caché del servidor. Cuando se creó la instantánea, las lecturas de causas proporcionadas por SetSnapshot fueron las mismas que las generadas por la instantánea. Este método se puede utilizar para garantizar que cada lectura sea coherente durante una gran cantidad de datos. Un lote WriteBatch de put y delete debe almacenarse en una base de datos antes de escribirse atómicamente. WriteBatch se escribe tan pronto como se pasa a la base de datos. Si el programa ya no requiere el objeto WriteBatch, es recomendable cerrarlo.

Todos los Puts y Deletes en cola ahora se borran. Cuando Close desasigna WriteOptions, la estructura C subyacente queda libre para ejecutarse. SetSync determina si cada escritura de opciones de escritura se vacía de la memoria caché del búfer del sistema operativo antes de que la escritura se considere completa si se realiza mediante el script de opciones de escritura.

Rocksdb: un almacén de clave-valor integrado para aplicaciones orientadas al usuario

El uso de RocksDB es una forma sencilla para que las aplicaciones almacenen sus datos en una base de datos de baja latencia y rápido acceso. Es muy útil para aplicaciones orientadas al usuario que realizan un seguimiento del historial de visitantes del sitio web y el estado del sitio. Además, RocksDB se puede utilizar en aplicaciones que requieren un acceso rápido a grandes conjuntos de datos.

Implementación de Rocksdb

La implementación de RocksDB es muy eficiente. Utiliza un árbol de combinación estructurado de registro (árbol LSM) para almacenar datos. Esto permite inserciones y eliminaciones rápidas. Además, RocksDB comprime datos para ahorrar espacio.

Repasaremos cómo se usa RocksDB en Rockset en esta publicación de blog, así como también cómo se ajusta para obtener el mejor rendimiento. Cuando se trata de Rockset, queremos que nuestros usuarios puedan consultar sus datos en decenas de milisegundos con una latencia de subsegundos e ingerir datos continuamente. RocksDB se utiliza en producción en Facebook, LinkedIn, Uber y muchas otras empresas. RocksDB almacena datos clave-valor en forma de claves incrustadas. En 1 instancia de RocksDB , los datos no se transfieren a otras máquinas. Fue construido para durar y fue diseñado en colaboración con RocksDB-Cloud. Las fallas de la máquina han impedido que RocksDB se recupere.

Como resultado, no se puede utilizar el registro de escritura anticipada de RocksDB. Debido a que RocksDB está escrito en la memoria, todas nuestras escrituras tienen la misma estructura. Un lote de escritura con una matriz de actualizaciones individuales agrupadas en un WriteBatch da como resultado un mayor rendimiento de escritura para RocksDB; y una sola clave en un lote de escritura se clasifica en múltiplos. Antes de escribir actualizaciones en RocksDB, las agrupamos en microlotes de 100 KB de tamaño y las clasificamos. En RocksDB, los tamaños de destino para cada nivel se pueden asignar dinámicamente en función del tamaño del último nivel en ese punto. Los datos de los niveles L0 y L1 son muy limitados en comparación con otros niveles en un árbol LSM. Se debe acceder a todos los archivos en L1 durante una compactación de L0 a L1. Es necesario crear una gran cantidad de iteradores para las consultas que realizan exploraciones de rango o recuperan una gran cantidad de campos. No se permite reutilizar iteradores en una consulta en el freepool en el que se encuentran.

Comparación de bases de datos en la nube de Datamation

Hay varias bases de datos en la nube disponibles, cada una con sus propias ventajas y desventajas. A la hora de decidir qué base de datos en la nube usar para tu negocio, es importante comparar y contrastar las diferentes opciones para encontrar la que mejor se adapte a tus necesidades. Datamation ha creado un cuadro de comparación de bases de datos en la nube que puede ayudarlo a evaluar las diferentes opciones y tomar una decisión informada.

empresa base de sofá

Couchbase Enterprise Edition es la edición más completa y eficaz de Couchbase Server. Incluye todas las funciones de Community Edition y agrega funciones empresariales como replicación geográfica activa-activa y replicación entre centros de datos (XDCR), así como seguridad y monitoreo mejorados. Couchbase Enterprise Edition está disponible en dos niveles de suscripción: Standard y Enterprise.

Couchbase Server es una base de datos distribuida nativa de la nube que combina la fuerza de las bases de datos relacionales con el poder de NoSQL. Este servicio en la nube está disponible como servicio en nubes públicas, así como en nubes privadas y nubes híbridas. la latencia se mide en milisegundos utilizando la arquitectura del sistema que prioriza la memoria. Para aplicaciones de misión crítica, la plataforma Couchbase redefine la economía de la base de datos. Usando una variedad de métodos como clave-valor, consulta y búsqueda, puede crear aplicaciones atractivas que se ejecutan en múltiples plataformas. SQL, esquemas, transacciones y funciones definidas por el usuario son solo algunas de las construcciones familiares. Además, Couchbase admite construcciones de esquemas dinámicos que se pueden usar para asignar depósitos, ámbitos, colecciones y documentos a RDBMS.

N1QL es un lenguaje declarativo que permite a los desarrolladores de aplicaciones consultar, transformar y manipular datos de una manera expresiva, poderosa y completa. Cuando se trata de escalar su negocio, el centro de datos de múltiples niveles ofrece lo mejor de ambos mundos: le permite cumplir con sus cargas de trabajo más exigentes en una sola plataforma mediante el uso de particiones de carga de trabajo de cómputo, almacenamiento y procesamiento. Puede replicar fácilmente sus datos en su centro de datos para satisfacer las necesidades de su negocio, ya sea alta disponibilidad, recuperación ante desastres o replicación global flexible. Están disponibles una función de auditoría integrada, así como control de acceso basado en funciones y comunicación cifrada. Sus datos estarán seguros en el cable y en la nube.

Couchbase: una base de datos Nosql popular

Una base de datos NoSQL como Couchbase es una gran opción para una variedad de aplicaciones web, móviles y de Internet de las cosas (IoT). Como proveedor líder de soluciones basadas en la nube, Couchbase atiende a más de 2000 clientes desde oficinas en cinco países, incluidos Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn y Marriott Hotels.