RocksDB : une base de données NoSQL pour des performances et une évolutivité élevées

RocksDB est une base de données NoSQL populaire utilisée par de nombreuses entreprises en raison de ses hautes performances et de son évolutivité. Il s'agit d'un projet open source lancé par Facebook et maintenant maintenu par une communauté de développeurs. RocksDB utilise une structure de données Log-Structured Merge-Tree (LSM) qui le rend efficace pour les charges de travail lourdes en écriture.

Après avoir utilisé couchbase pendant plus de quatre ans, nous avons migré vers MongoDB et sommes ravis du résultat. L'expérience avec Couchbase a été horrible, malgré le fait que nous ayons reçu un support d'entreprise ainsi qu'une liste sur la plate-forme. Pour le faire fonctionner, vous aurez besoin d'au moins six serveurs au total. Pour la production, il n'y a que six serveurs à construire. Le cache en mémoire est géré par une instance Memcached plus petite sur l'instance Couchbase. Ce programme consomme 8 Go de RAM, ce qui peut servir 5000 documents. La vérité n'est pas déplacée. Il y avait moins de 5000 documents sur notre instance Couchbase et moins de 20 index, et la consommation de mémoire pour l'instance était toujours supérieure à 8 Go.

RocksDB, une base de données intégrée, fonctionne admirablement en termes de données clé-valeur. Il s'agit d'un fork de LevelDB de Google qui est optimisé pour gérer de nombreux cœurs de processeur et qui convient bien aux charges de travail avec des exigences d'E/S élevées. Il peut être exécuté sur des disques SSD ou d'autres périphériques de stockage hautes performances.

Lorsqu'ils ont construit leur version Cassandra, ils ont inclus le moteur de stockage RocksDB , également connu sous le nom de Rocksandra. Nous avons radicalement changé notre façon de concevoir le stockage de Cassandra tout en gardant intactes sa mise en réseau et la coordination des nœuds.

Rocksdb est-il une base de données en mémoire ?

Sa fonction principale est de fournir des données hautes performances car il s'agit d'une base de données intégrée basée sur des données clé-valeur. RocksDB, dérivé de LevelDB de Google, est capable de fonctionner mieux que de nombreux cœurs de processeur et de stocker des données plus rapidement que les SSD pour les applications liées aux E/S.

Un ou plusieurs des composants de RocksDB peuvent entraîner une utilisation excessive de la mémoire. Lorsque vous appelez GetUsage() sur un objet de cache de bloc dans MongoRocks, vous pouvez déterminer la taille du cache de bloc. Lorsque la taille du cache de bloc est réduite, davantage de données seront mises en cache, car les E/S n'augmenteront pas. Bien que l'utilisation du processeur puisse ne pas augmenter en raison du besoin de RocksDB de décompresser les pages qu'il lit à partir du cache de pages, elle peut augmenter. Les blocs d'index et les blocs de filtre de bloom sont couramment utilisés pour expliquer la différence. Dans MongoRocks, vous pouvez configurer un cache de blocs en allouant le budget mémoire aux memtables. Lorsqu'il s'agit de calculer l'utilisation de la mémoire pour les blocs épinglés, c'est simple. La taille L1 peut être contrôlée en ajoutant ou en soustrayant des octets pour le niveau de base. Lorsque vous avez 100 000 transactions de lecture en cours en même temps, cela peut ralentir la mémoire.

En incorporant RocksDB, une application embarquée peut stocker des données clé-valeur de manière très efficace et rapide. Par rapport à la RAM dynamique, SecondaryCache a un ordre de grandeur plus important et nécessite donc moins de lectures à partir du stockage distant, ce qui réduit la latence de lecture et la consommation de bande passante du réseau. Il n'est actuellement pas prévu d'utiliser RocksDB comme modèle de base de données par défaut, mais nous sommes optimistes quant à son adoption généralisée à l'avenir.

Pourquoi Rocksdb est le meilleur magasin clé-valeur

RocksDB est une option de stockage rapide et fiable pour stocker des clés dans un magasin clé-valeur qui peut également servir de base à une base de données basée sur un serveur. Il est livré avec l'arborescence LSM pour le réglage des performances, ce qui en fait une option viable pour les applications qui nécessitent de grandes quantités de stockage de données.

En quoi Rocksdb est-il différent de Redis ?

Le principal cas d'utilisation de Redis est la mémoire, bien qu'il puisse également sauvegarder des données sur un stockage persistant et calculer en mémoire si nécessaire. Dans la plupart des cas, RocksDB est utilisé pour conserver des données persistantes et, dans de nombreux cas, les données sont stockées sur un support persistant.

Quels sont les avantages de Redis par rapport à RocksDB ? Le magasin de données Redis est un stockage virtuel en mémoire similaire à Memcached. Un magasin clé/valeur intégré RocksDB vous permet de lire des arbres de fusion multi-threading et structurés en journaux. Parce que Redis est si efficace et évolutif (à l'exception du CPU), il n'y a pas de limites à sa mise à l'échelle. Bien que Redis semble être plus rapide, le point de vue d'OP est que, comme il le dit, vos ensembles de données n'ont pas besoin d'être limités par la quantité de mémoire disponible dans votre application. Dans certains cas, vous pouvez utiliser LedisDB et la même bibliothèque cliente Redis pour remplacer Redis, ce qui est presque une goutte d'eau dans le seau.

Rocksdb est-il distribué ?

RocksDB est une base de données distribuée qui permet une mise à l'échelle horizontale du stockage et des performances. Il est conçu pour fournir une disponibilité et des performances élevées avec un modèle de déploiement simple.

Le magasin de clé-valeur ChakrDB (KVS) est basé sur RocksDB et convient aux pétaoctets à des dizaines d'échelles de téraoctets. Une architecture basée sur des nœuds (vNodes) est utilisée pour partitionner ChakrDB. Les vNodes prennent en charge les volumes basés sur le système de fichiers ext4 créés par Kubernetes et les configurations de système de fichiers interne Nutanix BlockStore. Le RocksDB, un KVS basé sur des arbres de fusion à structure logarithmique (LSM), est le logiciel derrière le ChakrDB. La structure de données de LSM fonctionne bien avec les appareils NVMe ainsi qu'avec les SSD. ChakrDB peut être exécuté sur une variété de disques, de machines virtuelles et dans Azure à l'aide de Kubernetes. Parce qu'il est conteneurisé, le programme conteneurisé ChakrDB peut être exécuté sur n'importe quel environnement K8s dans un pod.

La plateforme peut être hébergée sur le service de stockage distribué de Nutanix (Azure ou AWS) ou sur n'importe quel fournisseur de services de stockage cloud. Le Chakr Cluster Manager est responsable de tout le trafic du plan de contrôle dans le cluster. Le but de chharDB est de fournir des performances et une évolutivité. Avec vNode, il crée une architecture de partitionnement qui distribue les E/S sur plusieurs instances RocksDB pour un parallélisme et un débit d'écriture améliorés. Nutanix Objects est un exemple de service avec état pouvant être exécuté en mode intégré ou distant avec chacherDB. Il fournit à MetadataService la possibilité de maintenir une couche de mise en cache tout en garantissant la cohérence lecture après lecture. Nous pouvons voir le débit que nous avons obtenu avec la mise à l'échelle linéaire des instances ChakrDB dans le graphique ci-dessous.

Nous fournirons des résultats plus détaillés pour les opérations de lecture, d'écriture et d'analyse à l'avenir. Nous étudions des techniques de sauvegarde asynchrone ou des calculs de somme de contrôle à différents stades de développement. Les versions de RocksDB ont maintenant de meilleures techniques de somme de contrôle qui peuvent détecter la corruption du logiciel avant qu'elle ne devienne persistante. Parmi les applications dans lesquelles ChakrDB est très demandée figurent des charges de travail telles que l'analyse de données volumineuses, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Nutanix est actuellement en train de prototyper ChakrDB dans une variété de projets et de produits en cours qui ont donné des résultats prometteurs. Nous vous tiendrons au courant de ce que nous faisons dans les futurs blogs.

Rocksdb : un moteur de stockage rapide pour les bases de données

Contrairement à Linux et Apache, RocksDB n'est pas un système distribué doté d'un plan de reprise après sinistre. En raison de la faible disponibilité et de l'absence d'un mécanisme de réplication de données solide, il n'a pas beaucoup de capacité. Malgré cela, certaines des bases de données les plus populaires au monde continuent de l'utiliser. LevelDB, qui dispose déjà d'un moteur de base de données rapide, fait de RocksDB un moteur de stockage idéal . La capacité de LevelDB à évoluer pour gérer de grandes quantités de données tout en utilisant un stockage rapide a été un atout majeur. De plus, RocksDB a la capacité d'être innovant. Les données peuvent être stockées de différentes manières avec RocksDB, y compris liées aux E/S, en mémoire ou à écriture unique. Par conséquent, c'est un très bon choix pour les bases de données avec des exigences de stockage élevées qui ne veulent pas sacrifier les performances ou la disponibilité des données.

Alternative à Rocksdb

Il existe de nombreuses alternatives différentes à rocksdb qui sont disponibles en fonction de vos besoins spécifiques. Certaines alternatives populaires incluent hbase, leveldb et berkeley db.

Depuis 2022, SourceForge a classé RocksDB comme la meilleure alternative à Linux. Avec ApsaraDB pour Redis, nous pouvons lire les données des caches en mémoire à des vitesses élevées, garantissant la persistance des données et utilisant la mémoire et le stockage sur disque dur dans le processus. Depuis 2009, Tair est le fournisseur officiel de mise en cache des données pour le groupe Alibaba, et ses performances dans des scénarios de mise en cache des données tels que le Double 11 Shopping Festival ont été reconnues. La réponse à faible latence de Tanzu GemFire ​​aux demandes d'accès aux données permet aux applications de toujours renvoyer des données fraîches. Google Cloud Bigtable est un service de base de données NoSQL entièrement géré conçu pour les charges de travail nécessitant des données analytiques et opérationnelles en temps réel. Amazon DynamoDB peut gérer plus de 10 billions de requêtes par jour et prendre en charge un pic de trafic de plus de 20 millions de requêtes par seconde. BergDB est une base de données NoSQL sans schéma, intégrée et orientée document, open source et gratuite.

Une variété de fonctionnalités telles que le stockage clé-valeur simple, les transactions ACID, les requêtes historiques, le contrôle de la concurrence, le stockage rapide en ajout uniquement, la réplication, l'identifiant d'objet transparent, etc. sont disponibles. OrigoDB vous permet de créer des systèmes hautes performances stratégiques à une fraction du coût. En conséquence, il offre une gamme complète de fonctionnalités de gestion des données en mémoire, y compris la possibilité de gérer plusieurs bases de données en même temps. Un seul moteur OrigoDB peut traiter des millions de transactions de lecture par seconde. Le logiciel Ignite peut être utilisé pour développer des applications en Java, C#, C++, Python et d'autres langages de programmation. Vous pouvez joindre, grouper, agréger et ordonner rapidement et facilement les données sur vos serveurs en mémoire et sur disque. Votre base de données Ignite peut maintenant être transformée en un superordinateur distribué.

Oracle Autonomous Database simplifie la gestion des bases de données relationnelles. En tant que l'un des déploiements les plus flexibles, Redis Enterprise est disponible dans un modèle hybride. InfinityDB Embedded, une base de données Java NoSQL, contient des hiérarchies hiérarchiques pour stocker les enregistrements de valeurs clés. Les performances, la flexibilité et la nature sans maintenance du système le rendent idéal pour une utilisation haute performance, multicœur, flexible et sans maintenance. LeanXcale est une base de données rapide et évolutive qui combine SQL et NoSQL de manière à ce qu'ils fonctionnent bien ensemble. Le moteur de stockage KiVi est conçu pour stocker des données au format relationnel. ModJS vous permet d'écrire des fonctions javascript que vous pouvez appeler directement depuis KeyBD.

Un magasin de données en mémoire populaire peut être facilement configuré, exécuté et mis à l'échelle avec Amazon ElastiCache. La mise en cache, les magasins de session, les jeux, les services psyg, l'analyse en temps réel et la mise en cache ne sont que quelques cas d'utilisation en temps réel disponibles avec Amazon ElastiCache. Avec sa bibliothèque de base de données NoSQL et son serveur hautes performances, Go est le meilleur choix pour développer Ledisdb. OrientDB est la base de données de graphes la plus rapide du marché. Améliorez votre avantage concurrentiel et accélérez l'innovation avec de nouvelles sources de revenus. La base de données Macrometa NoSQL est sans serveur et repose sur un moteur de streaming, lui permettant de traiter et de calculer des données à grande vitesse. Memorystore automatise les tâches Redis et Memcached complexes telles que la haute disponibilité, le basculement, l'application de correctifs et la surveillance.

Les bases de données hautes performances telles que upscaledb tirent parti de leur stockage rapide de clé-valeur et de leurs algorithmes afin de maximiser leur utilisation. UpscaleDB est une référence open source qui peut analyser plus de 50 millions d'enregistrements et en récupérer le plus. La plate-forme Tablestore permet aux données de croître et d'étendre la simultanéité de manière transparente à l'aide de la technologie de partage de données et d'équilibrage de charge de serveur. InsightEdge est le fournisseur d'analyses qui permettent l'analyse en temps réel des données de streaming qui ont été historiquement structurées. En utilisant la méthode de facturation Pay-As-You-Go de ce service, vous pouvez vous assurer que votre système de contrôle des risques reste en fonctionnement optimal. Les bases de données ScyllaDB sont conçues pour les applications gourmandes en données avec des exigences de hautes performances et de faible latence. ScyllaDB est utilisé par plus de 400 entreprises qui changent la donne, telles que Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast et Samsung.

Lorsque vous avez besoin d'évolutivité et de haute disponibilité, les bases de données Apache Cassandra sont un bon choix. Une grille de données Hazelcast basée sur la plate-forme de stockage et de gestion de données open source Infinispan fournit un ensemble robuste de fonctionnalités pour le stockage, la gestion et le traitement des données. les données multidimensionnelles sont créées dans le cadre d'InterSystems IRIS à l'aide d'un ensemble d'API qui permettent des opérations simultanées sur des données clé-valeur, relationnelles, d'objet, de document et d'autres données persistantes transactionnelles. FairCom DB est une plate-forme d'analyse en temps réel qui permet des transactions à volume élevé de manière prévisible et un traitement parallèle des mégadonnées. Il s'agit d'un moteur de base de données avancé qui offre un continuum de contrôle et le coût total de possession (TCO) le plus bas parmi tous les moteurs de base de données. Cache est un système de gestion de base de données multi-modèle (objet, relationnel, clé-valeur) et un serveur d'application créé par InterSystems. L'utilisation d'Ehcache en tant que client augmente les performances, réduit les charges de travail de la base de données et simplifie l'évolutivité en utilisant un cache basé sur des normes open source.

Les magasins de données dans IBM Cloud Databases sont des plates-formes logicielles gratuites et open source pour le développement d'applications d'entreprise. Avec un cadre construit sur la plate-forme de microservices, ils permettent des applications sans serveur. Voldemort n'essaie pas de satisfaire des relations arbitraires ou de satisfaire des propriétés ACID dans une base de données relationnelle. Un cluster est défini comme une grille en utilisant la communication multidiffusion. XAP, une grille de données en mémoire de GigaSpaces, est conçue pour le traitement transactionnel et de flux extrême pour les applications critiques avec des performances, une résilience et une latence ultra-faible. FoundationDB peut exécuter de grandes quantités de données lourdes sur du matériel de base à moindre coût. Étant donné que le serveur de réseau Kyoto Tycoon est léger, il est compatible à la fois avec la base de données clé-valeur de Kyoto Cabinet et avec le serveur de réseau Kyoto Tycoon.

Les versions en amont les plus récentes ont été améliorées et sont destinées à être utilisées ensemble et testées dans des conditions de production réelles. Des corrections de bogues, de nouvelles fonctionnalités mineures et quelques mises à jour de packages de distribution Linux font partie des améliorations. Il est désormais possible de stocker vos applications, documents et autres données fréquemment utilisés dans des appareils plus rapides. Il peut y accéder à des vitesses comparables à celles de la RAM ou du SSD. Vous pouvez utiliser Memcached pour prendre de la mémoire à partir de parties de votre ordinateur dont vous avez besoin de plus de mémoire qu'elles ne peuvent en gérer. Des normes ouvertes et un moteur SQL robuste se combinent pour créer un cadre NoSQL robuste comme aucun autre. Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon et des centaines d'autres entreprises utilisent la plateforme.

Rocksdb est-il rapide ?

Le stockage rapide et à faible latence, comme les lecteurs flash et les disques à grande vitesse, est idéal pour RocksDB. Avec RocksDB, vous pouvez tirer pleinement parti de la mémoire et des capacités de lecture/écriture de la mémoire flash et de la RAM.

Badger est un choix plus rapide pour stocker des données dans une base de données graphique

Pour stocker des données dans une base de données de graphes, la bibliothèque Badger est une alternative plus rapide à RocksDB. Étant donné que l'arborescence LSM contient un si grand nombre de clés, un plus grand nombre de clés est moins susceptible d'entraîner un compactage. De plus, RocksDB stocke les données pour les lectures et les écritures en mémoire, mettant en mémoire tampon les lectures entrantes.

Rocksdb distribué

RocksDB est une base de données embarquée hautes performances pour les données clé-valeur. Il est écrit en C++ et fournit une API simple mais puissante. RocksDB stocke ses données dans un format structuré en journal, ce qui lui permet d'être efficace en termes d'espace disque et de performances de lecture. RocksDB est un excellent choix pour les applications nécessitant une faible latence et un débit élevé.

Un magasin de données non structuré appelé chkrDB est conçu pour tirer parti des constructions basées sur le cloud en créant un magasin clé-valeur distribué (KVS). Une application de données moderne doit respecter certaines règles pour fonctionner dans n'importe quel cloud public ou privé. Les applications prêtes pour le cloud nécessitent généralement des normes d'API open source, des points de terminaison de stockage iSCSI standard et des charges de travail de conteneur telles que Docker. Le stockage dans le cloud et Kubernetes fournissaient déjà un stockage, une disponibilité et une cohérence évolutifs en termes de calcul et de stockage. Le KVS distribué traditionnel réplique les données, exécute des charges de travail actives, migre les données et assure la haute disponibilité et la résilience. Lorsque nous utilisons une infrastructure cloud hautement disponible, nous pouvons facilement supprimer une partie de la complexité associée à la réplication, à la haute disponibilité et à la mise à l'échelle de la plateforme cloud sous-jacente. La plupart des bases de données open source ne répondent pas à toutes les exigences énumérées ci-dessus, y compris une faible latence et un débit élevé.

Un système de stockage hautes performances nécessite un KVS distribué très léger qui peut s'adapter au plus grand nombre de fichiers en même temps. Nous avons pris la décision d'utiliser la version fourchue de Cassandra, que nous avions utilisée pendant les huit années précédentes. Le magasin d'étendue autonome (AES) de Nutanix, une base de données de métadonnées locale sur disque AOS, a démontré des résultats de performance prometteurs pendant la période de test. Malgré le fait que RocksDB est capable de stocker de grandes quantités de données, il nécessite une quantité de mémoire relativement faible. Comme nous pouvons intégrer RocksDB dans d'autres processus, nous bénéficions d'avantages significatifs en termes de latence et de débit. Avec sa conception distribuée et native du cloud, sa nature hautement disponible et ses fonctionnalités hautes performances, ChahalDB est un excellent KVS avec RocksDB. Un backend RocksDB Env vous permet également de vous connecter à n'importe quelle autre couche de stockage. Cette deuxième partie de la série couvrira l'architecture du KVS distribué ChakrDB et examinera comment le raisonnement et la théorie se sont transformés en réalité.

Rocksdb contre SQLite

SQLite et RocksDB sont principalement utilisés dans les bases de données. La principale raison pour laquelle les développeurs choisissent RocksDB plutôt que SQLite est qu'il est plus convivial, tandis que la légèreté est considérée comme un facteur critique. RocksDB, un projet open source, a un nombre d'étoiles GitHub de 14,1K et des fourches GitHub de 3,09K.

Quelles sont les différences entre RocksDB et SQLite ? SQLite est probablement le pire des pires candidats en matière de relations serveur-client (bases de données centrales), alors que RocksDB est une relation serveur-client ( base de données centrale ). Firebase n'a rien de nouveau dans la mesure où il s'agit d'une application hébergée par une entreprise plutôt que d'un service. Bien qu'il y ait quelques points négatifs, les avantages sont substantiels. Par conséquent, vous devrez créer un serveur, une application cliente et une base de données. Cela peut être Javascript avec une API REST basée sur Express sur Node.js, ou Javalin avec une base de données ObjectDB intégrée pour le stockage de la base de données. Les coûts initiaux peuvent varier de très faibles à zéro. Même si vous devrez apprendre l'API de Firebase, je pense que Firebase est le meilleur choix.

Rocksdb Golang

RocksDB est une base de données clé-valeur développée par Facebook. Il est écrit en C++ et possède des liaisons pour de nombreux langages de programmation, y compris Go.
RocksDB est conçu pour être évolutif et efficace. Il peut être utilisé comme base de données autonome ou dans le cadre d'un système plus vaste. RocksDB est utilisé par de nombreuses grandes entreprises, notamment Facebook, Google et Microsoft.

Il s'agit d'un fork du paquet levigo, avec les identifiants changeant en rockdb et le nom du paquet changeant en rocksdb. Utilisez un périphérique de lecture en masse en masse. Vous devrez peut-être créer votre propre objet de stratégie de filtrage si vous utilisez un comparateur personnalisé dans votre code. Il est essentiel d'activer un cache lorsqu'il n'est plus requis par le programme afin d'éviter les fuites de mémoire. Vous pouvez maintenant accéder à une base de données en l'ouvrant. Après la suppression, les données associées à la clé sont supprimées de la base de données. Veuillez prendre une copie des informations avant de revenir.

CompactRange effectue un compactage manuel sur sa plage de touches lors de l'utilisation du mode de compactage manuel. GetApproximateSizes calcule la taille du système de fichiers en octets pour chaque plage de clés utilisée. PropertyValue renvoie la valeur d'une propriété de base de données à la suite de sa méthode property(). Put écrit des données associées à une clé de base de données. Si un []octet nul est passé comme valeur, une tranche de zéro []octet est renvoyée. Il s'agit d'un environnement d'appel de base de données utilisé dans les appels système. Lorsque le programme n'a plus besoin d'Envs, un appel Close est requis pour éviter les fuites de mémoire.

Il renverra une erreur si l'erreur LevelDB se produit pendant l'événement GetError. Les retours seront nuls pour les itérateurs qui sont simplement invalides. Lorsque close désalloue l'itérateur donné, il libère la structure C sous-jacente. Lorsque le programme n'utilise plus d'itérateur, il est essentiel d'activer Fermer pour éviter les fuites de mémoire. Lorsqu'une base de données est ouverte, SetCache stocke l'objet de cache dans la base de données. Lorsque setCompression est utilisé, l'algorithme de compression spécifié par SetCompression détermine quels blocs peuvent être compressés. Lorsque SetFilterPolicy est utilisé, Open crée une nouvelle base de données avec la politique de filtrage qui y est spécifiée.

SetInfoLog spécifie un objet *Crocksdb_logger_t comme enregistreur interne de la base de données. SetFillCache peut être utilisé pour déterminer si les lectures effectuées avec cette ReadOptions rempliront ou non le cache du serveur. Lors de la création de l'instantané, les lectures de causes fournies par SetSnapshot étaient les mêmes que celles générées par l'instantané. Cette méthode peut être utilisée pour s'assurer que chaque lecture est cohérente pendant une grande quantité de données. Un lot WriteBatch d'insertions et de suppressions doit être stocké dans une base de données avant d'être écrit de manière atomique. WriteBatch est écrit dès qu'il est passé à la base de données. Si le programme n'a plus besoin de l'objet WriteBatch, il est conseillé de le fermer.

Tous les puts et suppressions en file d'attente sont maintenant effacés. Lorsque Close désalloue les WriteOptions, la structure C sous-jacente est libre d'être exécutée. SetSync détermine si chaque écriture d'options d'écriture est vidée du cache de tampon du système d'exploitation avant que l'écriture ne soit considérée comme terminée si elle est effectuée à l'aide du script d'options d'écriture.

Rocksdb : un magasin de clé-valeur intégrable pour les applications destinées aux utilisateurs

L'utilisation de RocksDB est un moyen simple pour les applications de stocker leurs données dans une base de données à faible latence et à accès rapide. Il est très utile pour les applications destinées aux utilisateurs qui gardent une trace de l'historique des visiteurs du site Web et de l'état du site. De plus, RocksDB peut être utilisé dans des applications qui nécessitent un accès rapide à de grands ensembles de données.

Implémentation de Rocksdb

L'implémentation de RocksDB est très efficace. Il utilise un arbre de fusion structuré de journaux (arbre LSM) pour stocker les données. Cela permet des insertions et des suppressions rapides. De plus, RocksDB compresse les données pour économiser de l'espace.

Nous verrons comment RocksDB est utilisé chez Rockset dans cet article de blog, ainsi que comment il est réglé pour obtenir les meilleures performances. En ce qui concerne Rockset, nous voulons que nos utilisateurs puissent interroger leurs données en 10 secondes de millisecondes avec une latence inférieure à la seconde et ingérer des données en continu. RocksDB est utilisé en production sur Facebook, LinkedIn, Uber et de nombreuses autres sociétés. RocksDB stocke les données clé-valeur sous la forme de clés intégrées. Dans 1 instance RocksDB , les données ne sont pas transférées vers d'autres machines. Il a été construit pour durer et a été conçu en collaboration avec RocksDB-Cloud. Des pannes de machine ont empêché RocksDB de récupérer.

Par conséquent, le journal d'écriture anticipée de RocksDB ne peut pas être utilisé. Comme RocksDB est écrit en mémoire, toutes nos écritures ont la même structure. Un lot d'écriture avec un tableau de mises à jour individuelles regroupées dans un WriteBatch entraîne un débit d'écriture plus élevé pour RocksDB ; et une seule clé dans un lot d'écriture est triée en multiples. Avant d'écrire les mises à jour de RocksDB, nous les regroupons en micro-lots de 100 Ko et les trions. Dans RocksDB, les tailles cibles pour chaque niveau peuvent être attribuées dynamiquement en fonction de la taille du dernier niveau à ce stade. Les données des niveaux L0 et L1 sont très limitées par rapport aux autres niveaux d'un arbre LSM. Tous les fichiers de L1 doivent être accessibles lors d'un compactage de L0 à L1. La création d'un grand nombre d'itérateurs est requise pour les requêtes qui effectuent des analyses de plage ou récupèrent un grand nombre de champs. Les itérateurs ne sont pas autorisés à être réutilisés dans une requête du pool libre dans lequel ils se trouvent.

Comparaison des bases de données Datamation Cloud

Il existe un certain nombre de bases de données cloud différentes, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Lorsque vous décidez quelle base de données cloud utiliser pour votre entreprise, il est important de comparer les différentes options afin de trouver celle qui correspond le mieux à vos besoins. Datamation a créé un tableau de comparaison de bases de données cloud qui peut vous aider à évaluer les différentes options et à prendre une décision éclairée.

CouchBase Entreprise

Couchbase Enterprise Edition est l'édition la plus complète et la plus performante de Couchbase Server. Il inclut toutes les fonctionnalités de l'édition communautaire et ajoute des fonctionnalités d'entreprise telles que la géo-réplication active-active et la réplication entre centres de données (XDCR), ainsi qu'une sécurité et une surveillance améliorées. Couchbase Enterprise Edition est disponible en deux niveaux d'abonnement : Standard et Enterprise.

Le serveur Couchbase est une base de données distribuée native du cloud qui combine la force des bases de données relationnelles avec la puissance de NoSQL. Ce service cloud est disponible en tant que service dans les clouds publics ainsi que sur les clouds privés et les clouds hybrides. la latence est mesurée en millisecondes en utilisant l'architecture de mémoire d'abord du système. Pour les applications critiques, la plateforme Couchbase redéfinit l'économie des bases de données. En utilisant une variété de méthodes telles que la valeur-clé, la requête et la recherche, vous pouvez créer des applications attrayantes qui s'exécutent sur plusieurs plates-formes. SQL, schéma, transactions et fonctions définies par l'utilisateur ne sont que quelques-unes des constructions familières. De plus, Couchbase prend en charge les constructions de schéma dynamiques qui peuvent être utilisées pour mapper des buckets, des étendues, des collections et des documents sur RDBMS.

N1QL est un langage déclaratif qui permet aux développeurs d'applications d'interroger, de transformer et de manipuler des données de manière expressive, puissante et complète. Lorsqu'il s'agit de faire évoluer votre entreprise, le centre de données multiniveau offre le meilleur des deux mondes : il vous permet de répondre à vos charges de travail les plus exigeantes sur une seule plate-forme en utilisant le calcul, le stockage et le partitionnement des charges de travail de traitement. Vous pouvez facilement répliquer vos données dans votre centre de données pour répondre aux besoins de votre entreprise, qu'il s'agisse de haute disponibilité, de reprise après sinistre ou de réplication globale flexible. Une fonction d'audit intégrée, ainsi qu'un contrôle d'accès basé sur les rôles et une communication cryptée, sont disponibles. Vos données seront en sécurité sur le fil et dans le cloud.

Couchbase : une base de données Nosql populaire

Une base de données NoSQL telle que Couchbase est une excellente option pour une variété d'applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT). Fournisseur leader de solutions basées sur le cloud, Couchbase sert plus de 2 000 clients depuis des bureaux dans cinq pays, dont Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn et Marriott Hotels.