RocksDB: Basis Data NoSQL Untuk Performa Tinggi Dan Skalabilitas

RocksDB adalah database NoSQL populer yang digunakan oleh banyak perusahaan karena kinerja dan skalabilitasnya yang tinggi. Ini adalah proyek sumber terbuka yang dimulai oleh Facebook dan sekarang dikelola oleh komunitas pengembang. RocksDB menggunakan struktur data Log-Structured Merge-Tree (LSM) yang membuatnya efisien untuk beban kerja tulis yang berat.

Setelah menggunakan couchbase selama lebih dari empat tahun, kami bermigrasi ke MongoDB dan senang dengan hasilnya. Pengalaman dengan Couchbase sangat buruk, meskipun faktanya kami menerima dukungan perusahaan serta daftar di platform. Untuk membuatnya berfungsi, Anda memerlukan setidaknya enam server secara total. Untuk produksi, hanya ada enam server yang akan dibangun. Cache dalam memori ditangani oleh instance Memcached yang lebih kecil pada instance Couchbase. Program ini mengkonsumsi 8GB RAM, yang dapat melayani 5000 dokumen. Kebenaran tidak keluar dari tempatnya. Ada kurang dari 5000 dokumen pada instans Couchbase kami dan kurang dari 20 indeks, dan konsumsi memori untuk instans selalu lebih dari 8 GB.

RocksDB, sebuah basis data tersemat, berkinerja mengagumkan dalam hal data nilai kunci. Ini adalah cabang dari LevelDB Google yang dioptimalkan untuk menangani banyak inti CPU dan cocok untuk beban kerja dengan persyaratan I/O yang tinggi. Itu dapat dijalankan pada solid-state drive (SSD) atau perangkat penyimpanan berkinerja tinggi lainnya.

Saat mereka membuat versi Cassandra, mereka memasukkan mesin penyimpanan RocksDB , juga dikenal sebagai Rocksandra. Kami secara dramatis mengubah cara berpikir kami tentang penyimpanan Cassandra sekaligus menjaga jaringan dan koordinasi simpulnya tetap utuh.

Apakah Rocksdb Database Dalam Memori?

Fungsi utamanya adalah untuk melayani data kinerja tinggi karena merupakan database tertanam berdasarkan data nilai kunci. RocksDB, yang bercabang dari LevelDB Google, mampu bekerja lebih baik daripada banyak inti CPU dan menyimpan data lebih cepat daripada SSD untuk aplikasi terikat I/O.

Satu atau lebih komponen di RocksDB dapat menyebabkan penggunaan memori yang berlebihan. Saat Anda memanggil GetUsage() pada objek cache blok di MongoRocks, Anda dapat menentukan ukuran cache blok. Ketika ukuran cache blok berkurang, lebih banyak data akan di-cache, karena IO tidak akan bertambah. Meskipun penggunaan CPU mungkin tidak meningkat karena kebutuhan RocksDB untuk mendekompresi halaman yang dibacanya dari cache halaman, mungkin meningkat. Blok indeks dan blok filter mekar biasanya digunakan untuk menjelaskan perbedaannya. Di MongoRocks, Anda dapat mengatur cache blok dengan mengalokasikan anggaran memori untuk memtable. Ketika menghitung penggunaan memori untuk blok yang disematkan, itu sederhana. Ukuran L1 dapat dikontrol dengan menambah atau mengurangi byte untuk level dasar. Ketika Anda memiliki 100 ribu transaksi baca yang terjadi pada saat yang sama, ini dapat menyebabkan memori menjadi lamban.

Dengan menggabungkan RocksDB, aplikasi tersemat dapat menyimpan data nilai kunci dengan cara yang sangat efisien dan cepat. Jika dibandingkan dengan RAM dinamis, SecondaryCache memiliki urutan besaran yang lebih besar dan dengan demikian membutuhkan pembacaan yang lebih sedikit dari penyimpanan jarak jauh, menghasilkan latensi baca yang lebih rendah dan konsumsi bandwidth jaringan. Saat ini tidak ada rencana untuk menggunakan RocksDB sebagai model database default, tetapi kami optimis akan penerapannya secara luas di masa mendatang.

Mengapa Rocksdb Adalah Toko Bernilai Kunci Terbaik

RocksDB adalah opsi penyimpanan yang cepat dan dapat diandalkan untuk menyimpan kunci di penyimpanan nilai kunci yang juga dapat berfungsi sebagai dasar untuk basis data berbasis server. Itu datang dengan pohon LSM untuk penyetelan kinerja, menjadikannya pilihan yang layak untuk aplikasi yang membutuhkan penyimpanan data dalam jumlah besar.

Apa Perbedaan Rocksdb Dengan Redis?

Kasus penggunaan utama Redis adalah memori, meskipun Redis juga dapat mencadangkan data ke penyimpanan persisten dan menghitung dalam memori jika perlu. Dalam banyak kasus, RocksDB digunakan untuk menyimpan data persisten, dan dalam banyak kasus, data disimpan di media persisten.

Apa kelebihan Redis vs. RocksDB? Penyimpanan data Redis adalah penyimpanan dalam memori virtual yang mirip dengan Memcached. Penyimpanan kunci/nilai tertanam RocksDB memungkinkan Anda membaca pohon gabungan multi-threading dan struktur log. Karena Redis sangat efisien dan dapat diskalakan (dengan pengecualian CPU), tidak ada batasan untuk penskalaannya. Meskipun Redis tampaknya lebih cepat, poin OP adalah, seperti yang dia katakan, kumpulan data Anda tidak perlu dibatasi oleh jumlah memori yang tersedia di aplikasi Anda. Dalam beberapa kasus, Anda dapat menggunakan LedisDB dan pustaka klien Redis yang sama untuk menggantikan Redis, yang hampir tidak ada artinya.

Apakah Rocksdb Didistribusikan?

RocksDB adalah basis data terdistribusi yang memungkinkan penskalaan horizontal penyimpanan dan kinerja. Ini dirancang untuk memberikan ketersediaan dan kinerja tinggi dengan model penyebaran sederhana.

Penyimpanan nilai kunci ChakrDB (KVS) didasarkan pada RocksDB dan cocok untuk petabyte hingga lusinan skala Terabyte. Arsitektur berbasis simpul (vNodes) digunakan untuk menghancurkan ChakrDB. vNodes mendukung volume berbasis sistem file ext4 yang dibuat oleh konfigurasi sistem file internal Kubernetes dan Nutanix BlockStore. RocksDB, sebuah KVS berdasarkan pohon gabungan berstruktur log (LSM), adalah perangkat lunak di balik ChakrDB. Struktur data LSM bekerja dengan baik dengan perangkat NVMe serta SSD. ChakrDB dapat dijalankan di berbagai disk, mesin virtual, dan di Azure menggunakan Kubernetes. Karena terkontainerisasi, program terkontainerisasi ChakrDB dapat dijalankan di lingkungan K8 mana pun di dalam Pod.

Platform ini dapat dihosting di layanan penyimpanan terdistribusi Nutanix (baik Azure atau AWS) atau penyedia layanan penyimpanan cloud lainnya. Chakr Cluster Manager bertanggung jawab atas semua lalu lintas pesawat kontrol di cluster. Tujuan dari charDB adalah untuk memberikan kinerja dan skala. Dengan vNode, ini menciptakan arsitektur sharding yang mendistribusikan I/O ke beberapa instans RocksDB untuk meningkatkan paralelisme dan menulis throughput. Objek Nutanix adalah contoh layanan stateful yang dapat dijalankan dalam mode tertanam atau jarak jauh dengan chacherDB. Ini memberikan MetadataService kemampuan untuk mempertahankan lapisan caching sekaligus memastikan konsistensi baca-setelah-baca. Kita dapat melihat berapa banyak throughput yang kita dapatkan dengan menskalakan instans ChakrDB secara linier pada grafik di bawah ini.

Kami akan memberikan hasil yang lebih mendetail untuk operasi baca, tulis, dan pindai di masa mendatang. Kami mencari teknik pencadangan asinkron atau perhitungan checksum pada berbagai tahap pengembangan. Versi RocksDB sekarang memiliki teknik checksum yang lebih baik yang dapat mendeteksi kerusakan perangkat lunak sebelum menjadi persisten. Di antara aplikasi di mana ChakrDB sangat diminati adalah beban kerja seperti analitik data besar, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Nutanix saat ini membuat prototipe ChakrDB dalam berbagai proyek dan produk yang sedang berlangsung yang telah membuahkan hasil yang menjanjikan. Kami akan terus mengabari Anda tentang apa yang kami lakukan di blog mendatang.

Rocksdb: Mesin Penyimpanan Cepat Untuk Basis Data

Berbeda dengan Linux dan Apache, RocksDB bukanlah sistem terdistribusi yang memiliki rencana pemulihan bencana. Karena ketersediaannya yang rendah, dan karena kurangnya mekanisme replikasi data yang kuat, kapasitasnya tidak banyak. Meskipun demikian, beberapa database paling populer di dunia terus menggunakannya. LevelDB yang sudah memiliki mesin database cepat menjadikan RocksDB sebagai mesin penyimpanan yang ideal . Kemampuan LevelDB untuk menskalakan untuk menangani data dalam jumlah besar sekaligus memanfaatkan penyimpanan cepat telah menjadi aset utama. Selanjutnya, RocksDB memiliki kemampuan untuk menjadi inovatif. Data dapat disimpan dalam berbagai cara dengan RocksDB, termasuk IO-bound, in-memory, atau write-once. Hasilnya, ini adalah pilihan yang sangat baik untuk database dengan persyaratan penyimpanan tinggi yang tidak ingin mengorbankan performa atau ketersediaan data.

Alternatif Rocksdb

Ada banyak alternatif berbeda untuk rocksdb yang tersedia tergantung pada kebutuhan spesifik apa yang Anda miliki. Beberapa alternatif populer termasuk hbase, leveldb, dan berkeley db.

Pada tahun 2022, SourceForge telah menempatkan RocksDB sebagai alternatif terbaik untuk Linux. Dengan ApsaraDB for Redis, kita dapat membaca data dari cache dalam memori dengan kecepatan tinggi, memastikan persistensi data dan menggunakan memori dan penyimpanan hard drive dalam prosesnya. Sejak 2009, Tair telah menjadi penyedia caching data resmi untuk Alibaba Group, dan kinerjanya dalam skenario caching data seperti Festival Belanja Double 11 telah diakui. Respons latensi rendah Tanzu GemFire ​​terhadap permintaan akses data memungkinkan aplikasi untuk selalu mengembalikan data baru. Google Cloud Bigtable adalah layanan database NoSQL yang terkelola sepenuhnya yang dibuat untuk beban kerja yang memerlukan data analitik dan operasional secara real-time. Amazon DynamoDB dapat menangani lebih dari 10 triliun permintaan per hari dan mendukung lalu lintas puncak lebih dari 20 juta permintaan per detik. BergDB adalah basis data NoSQL tanpa skema, tertanam, berorientasi dokumen yang bersifat open source dan gratis untuk digunakan.

Tersedia berbagai fitur seperti penyimpanan nilai kunci sederhana, transaksi ACID, kueri historis, kontrol konkurensi, penyimpanan tambahan cepat, replikasi, pengidentifikasi objek transparan, dan lainnya. OrigoDB memungkinkan Anda membangun sistem yang sangat penting dan berkinerja tinggi dengan biaya yang sangat murah. Hasilnya, ini menyediakan berbagai kemampuan manajemen data dalam memori, termasuk kemampuan untuk mengelola beberapa database sekaligus. Satu mesin OrigoDB dapat memproses jutaan transaksi baca per detik. Perangkat lunak Ignite dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi di Java, C#, C++, Python, dan bahasa pemrograman lainnya. Anda dapat dengan cepat dan mudah bergabung, mengelompokkan, mengagregasi, dan mengurutkan data di server dalam memori dan dalam disk Anda. Basis data Ignite Anda sekarang dapat diubah menjadi superkomputer terdistribusi.

Oracle Autonomous Database menyederhanakan pengelolaan database relasional. Sebagai salah satu penerapan paling fleksibel, Redis Enterprise tersedia dalam model hybrid. InfinityDB Embedded, database Java NoSQL, berisi hierarki hierarkis untuk menyimpan catatan nilai kunci. Performa, fleksibilitas, dan sifat bebas perawatan sistem menjadikannya ideal untuk penggunaan berperforma tinggi, multi-core, fleksibel, dan bebas perawatan. LeanXcale adalah database yang cepat dan terukur yang menggabungkan SQL dan NoSQL dengan cara yang membuat keduanya bekerja sama dengan baik. Mesin penyimpanan KiVi dibangun untuk menyimpan data dalam format relasional. ModJS memungkinkan Anda menulis fungsi javascript yang dapat Anda panggil langsung dari KeyBD.

Penyimpanan data dalam memori yang populer dapat dengan mudah disiapkan, dijalankan, dan diskalakan dengan Amazon ElastiCache. Caching, penyimpanan sesi, game, layanan psyg, analitik waktu nyata, dan caching hanyalah beberapa kasus penggunaan waktu nyata yang tersedia dengan Amazon ElastiCache. Dengan perpustakaan dan server database NoSQL berkinerja tinggi, Go adalah pilihan terbaik untuk mengembangkan Ledisdb. OrientDB adalah database grafik tercepat di pasar. Tingkatkan keunggulan kompetitif Anda dan percepat inovasi dengan aliran pendapatan baru. Basis data Macrometa NoSQL tidak memiliki server dan didasarkan pada mesin streaming, yang memungkinkannya memproses dan menghitung data dengan kecepatan tinggi. Memorystore mengotomatiskan tugas Redis dan Memcache yang kompleks seperti ketersediaan tinggi, failover, patching, dan pemantauan.

Database berkinerja tinggi seperti upscaledb memanfaatkan penyimpanan nilai kunci yang cepat dan algoritme untuk memaksimalkan penggunaannya. UpscaleDB adalah tolok ukur sumber terbuka yang dapat memindai lebih dari 50 juta catatan dan mengambil paling banyak. Platform Tablestore memungkinkan pertumbuhan data dan perluasan konkurensi secara mulus menggunakan sharding data dan teknologi penyeimbang beban server. InsightEdge adalah penyedia analitik yang memungkinkan analitik waktu nyata untuk streaming data yang telah terstruktur secara historis. Dengan memanfaatkan metode penagihan Pay-As-You-Go dari layanan ini, Anda dapat memastikan bahwa sistem pengendalian risiko Anda tetap beroperasi secara optimal. Database ScyllaDB dirancang untuk aplikasi intensif data dengan persyaratan kinerja tinggi dan latensi rendah. ScyllaDB digunakan oleh lebih dari 400 perusahaan pengubah permainan, seperti Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast, dan Samsung.

Saat Anda membutuhkan skalabilitas dan ketersediaan tinggi, database Apache Cassandra adalah pilihan yang baik. Kisi data Hazelcast berdasarkan platform penyimpanan dan manajemen data sumber terbuka Infinispan menyediakan serangkaian kemampuan yang tangguh untuk menyimpan, mengelola, dan memproses data. data multidimensi dibuat sebagai bagian dari InterSystems IRIS menggunakan serangkaian API yang memungkinkan operasi bersamaan pada nilai kunci, relasional, objek, dokumen, dan data persisten transaksional lainnya. FairCom DB adalah platform analitik real-time yang memungkinkan transaksi volume tinggi dengan cara yang dapat diprediksi dan pemrosesan data besar paralel. Ini adalah mesin basis data canggih yang menawarkan rangkaian kontrol dan merupakan total biaya kepemilikan (TCO) terendah di antara semua mesin basis data. Cache adalah sistem manajemen basis data multi-model (objek, relasional, nilai kunci) dan server aplikasi yang dibuat oleh InterSystems. Menggunakan Ehcache sebagai klien meningkatkan kinerja, mengurangi beban kerja database, dan menyederhanakan skalabilitas dengan menggunakan cache berbasis standar sumber terbuka.

Penyimpanan data di IBM Cloud Databases adalah platform perangkat lunak sumber terbuka dan gratis untuk pengembangan aplikasi perusahaan. Dengan kerangka kerja yang dibangun pada platform layanan mikro, mereka mengaktifkan aplikasi tanpa server. Voldemort tidak berusaha untuk memenuhi hubungan sewenang-wenang atau memenuhi properti ACID dalam database relasional. Sebuah cluster didefinisikan sebagai grid dengan menggunakan komunikasi multicast. XAP, jaringan data dalam memori dari GigaSpaces, dirancang untuk pemrosesan aliran dan transaksi ekstrem untuk aplikasi penting dengan kinerja tinggi, ketahanan, dan latensi sangat rendah. FoundationDB dapat menjalankan data berat dalam jumlah besar pada perangkat keras komoditas dengan biaya rendah. Karena server jaringan Kyoto Tycoon ringan, ini kompatibel dengan database nilai kunci Kabinet Kyoto dan server jaringan Kyoto Tycoon.

Rilis upstream terbaru telah diperbaiki, dan dimaksudkan untuk digunakan bersama dan diuji dalam kondisi produksi dunia nyata. Perbaikan bug, fitur baru minor, dan beberapa pembaruan kemasan distribusi Linux adalah beberapa perbaikannya. Sekarang Anda dapat menyimpan aplikasi, dokumen, dan data lain yang sering Anda gunakan di perangkat yang lebih cepat. Itu dapat mengaksesnya dengan kecepatan yang sebanding dengan RAM atau SSD. Anda dapat menggunakan Memcached untuk mengambil memori dari bagian komputer Anda yang membutuhkan lebih banyak memori daripada yang dapat mereka tangani. Standar terbuka dan mesin SQL yang kuat bergabung untuk membuat kerangka kerja NoSQL yang kuat tidak seperti yang lain. Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon, dan ratusan perusahaan lain menggunakan platform ini.

Apakah Rocksdb Cepat?

Penyimpanan latensi cepat dan rendah, seperti flash drive dan disk berkecepatan tinggi, ideal untuk RocksDB. Dengan RocksDB, Anda dapat memanfaatkan sepenuhnya memori dan kemampuan baca/tulis flash dan RAM.

Badger Adalah Pilihan Yang Lebih Cepat Untuk Menyimpan Data Dalam Database Grafik

Untuk menyimpan data dalam database grafik, perpustakaan Badger adalah alternatif yang lebih cepat dari RocksDB. Karena pohon LSM menyimpan begitu banyak kunci, jumlah kunci yang lebih banyak cenderung tidak menghasilkan pemadatan. Selanjutnya, RocksDB menyimpan data untuk membaca dan menulis di memori, menyangga bacaan yang masuk.

Rocksdb yang didistribusikan

RocksDB adalah database tertanam kinerja tinggi untuk data nilai kunci. Itu ditulis dalam C ++ dan menyediakan API yang sederhana namun kuat. RocksDB menyimpan datanya dalam format berstruktur log, memungkinkannya menjadi efisien dalam hal ruang disk dan kinerja baca. RocksDB adalah pilihan tepat untuk aplikasi yang membutuhkan latensi rendah dan throughput tinggi.

Penyimpanan data tidak terstruktur yang disebut chkrDB dirancang untuk memanfaatkan konstruksi berbasis cloud dengan membuat penyimpanan nilai kunci terdistribusi (KVS). Aplikasi data modern harus mematuhi aturan tertentu agar dapat berjalan di cloud publik atau pribadi mana pun. Aplikasi cloud-ready biasanya memerlukan standar API sumber terbuka, titik akhir penyimpanan iSCSI standar, dan beban kerja kontainer seperti Docker. Penyimpanan cloud dan Kubernetes telah menyediakan penyimpanan skala besar, ketersediaan, dan konsistensi dalam hal komputasi dan penyimpanan. KVS terdistribusi tradisional mereplikasi data, melakukan beban kerja aktif, memigrasikan data, dan memastikan HA dan ketahanan. Saat kami menggunakan infrastruktur cloud yang sangat tersedia, kami dapat dengan mudah menghilangkan beberapa kerumitan yang terkait dengan replikasi, HA, dan penskalaan ke platform cloud yang mendasarinya. Sebagian besar DB sumber terbuka tidak memenuhi semua persyaratan yang tercantum di atas, termasuk latensi rendah dan throughput tinggi.

Sistem penyimpanan berkinerja tinggi memerlukan KVS terdistribusi yang sangat ringan yang dapat diskalakan ke jumlah file terbesar pada saat yang bersamaan. Kami membuat keputusan untuk menggunakan Cassandra versi bercabang, yang telah kami gunakan selama delapan tahun sebelumnya. Autonomous extent store (AES) Nutanix, database metadata disk-lokal AOS, menunjukkan hasil kinerja yang menjanjikan selama periode pengujian. Terlepas dari kenyataan bahwa RocksDB mampu menyimpan data dalam jumlah besar, ia membutuhkan memori yang relatif kecil. Karena kami dapat menyematkan RocksDB dalam proses lain, kami memiliki keuntungan yang signifikan dalam hal latensi dan throughput. Dengan desainnya yang terdistribusi, cloud-native, sifat yang sangat tersedia, dan fitur-fitur berkinerja tinggi, ChahalDB adalah KVS yang luar biasa dengan RocksDB. Backend RocksDB Env juga memungkinkan Anda terhubung ke lapisan penyimpanan lainnya. Bagian kedua dari seri ini akan mencakup arsitektur KVS terdistribusi ChakrDB dan mengulas bagaimana penalaran dan teori berkembang menjadi kenyataan.

Rocksdb Vs Sqlite

SQLite dan RocksDB digunakan terutama dalam database. Alasan utama pengembang memilih RocksDB daripada SQLite adalah lebih ramah pengguna, sementara ringan dianggap sebagai faktor penting. RocksDB, sebuah proyek sumber terbuka, memiliki jumlah bintang GitHub 14,1K dan garpu GitHub 3,09K.

Apa perbedaan antara RocksDB dan SQLite? SQLite mungkin yang terburuk dari kandidat terburuk dalam hal hubungan server-klien (database pusat), sedangkan RocksDB adalah hubungan server-klien ( database pusat ). Firebase bukanlah hal baru karena merupakan aplikasi yang dihosting oleh bisnis, bukan layanan. Meskipun ada beberapa hal negatif, manfaatnya sangat besar. Akibatnya, Anda perlu membuat server, aplikasi klien, dan basis data. Ini bisa berupa Javascript dengan API REST berbasis Express di Node.js, atau Javalin dengan database ObjectDB bawaan untuk penyimpanan database. Biaya awal dapat berkisar dari sangat rendah hingga nol. Meskipun Anda perlu mempelajari API Firebase, menurut saya Firebase adalah pilihan yang lebih baik.

Rocksdb Golang

RocksDB adalah basis data nilai kunci yang dikembangkan oleh Facebook. Itu ditulis dalam C++ dan memiliki binding untuk banyak bahasa pemrograman, termasuk Go.
RocksDB dirancang agar dapat diskalakan dan efisien. Ini dapat digunakan sebagai database mandiri atau sebagai bagian dari sistem yang lebih besar. RocksDB digunakan oleh banyak perusahaan besar, termasuk Facebook, Google, dan Microsoft.

Ini adalah fork dari paket levigo, dengan pengidentifikasi berubah menjadi rockdb dan nama paket berubah menjadi rocksdb. Gunakan perangkat baca massal secara massal. Anda mungkin perlu membuat objek kebijakan filter Anda sendiri jika Anda menggunakan pembanding khusus dalam kode Anda. Sangat penting untuk mengaktifkan Cache ketika tidak lagi diperlukan oleh program untuk mencegah kebocoran memori. Anda sekarang dapat mengakses database dengan membukanya. Setelah dihapus, data yang terkait dengan kunci dihapus dari database. Harap ambil salinan informasi sebelum Anda kembali.

CompactRange melakukan pemadatan manual pada Rentang tombolnya saat menggunakan mode pemadatan manual. GetApproximateSizes menghitung ukuran sistem file dalam byte untuk setiap rentang kunci yang digunakan. PropertyValue mengembalikan nilai properti database sebagai hasil dari metode property() nya. Letakkan data tulis yang terkait dengan kunci basis data. Jika nil []byte diteruskan sebagai nilai, potongan nol []byte dikembalikan. Ini adalah lingkungan panggilan database yang digunakan dalam panggilan sistem. Saat program tidak lagi memerlukan Envs, panggilan Tutup diperlukan untuk mencegah kebocoran memori.

Ini akan mengembalikan kesalahan jika kesalahan LevelDB terjadi selama acara GetError. Pengembalian akan nol untuk iterator yang tidak valid. Ketika menutup membatalkan alokasi Iterator yang diberikan, itu membebaskan struktur C yang mendasarinya. Saat program tidak lagi menggunakan Iterator, sangat penting untuk mengaktifkan Tutup untuk mencegah kebocoran memori. Saat database dibuka, SetCache menyimpan objek cache di database. Saat setCompression digunakan, algoritme kompresi yang ditentukan oleh SetCompression menentukan blok mana yang dapat dikompresi. Saat SetFilterPolicy digunakan, Open membuat database baru dengan kebijakan filter yang ditentukan di dalamnya.

SetInfoLog menentukan objek *Crocksdb_logger_t sebagai logger internal database. SetFillCache dapat digunakan untuk menentukan apakah pembacaan yang dilakukan dengan ReadOptions ini akan mengisi cache server atau tidak. Saat Snapshot dibuat, pembacaan penyebab yang disediakan oleh SetSnapshot sama dengan yang dihasilkan oleh Snapshot. Metode ini dapat digunakan untuk memastikan bahwa setiap pembacaan konsisten selama sejumlah besar data. Batch WriteBatch put dan delete harus disimpan dalam database sebelum ditulis secara atomik. WriteBatch ditulis segera setelah diteruskan ke DB. Jika program tidak lagi membutuhkan objek WriteBatch, disarankan untuk menutupnya.

Semua Enqueued Puts and Deletes sekarang terhapus. Ketika Close membatalkan alokasi WriteOptions, struct C yang mendasarinya bebas untuk dieksekusi. SetSync menentukan apakah setiap penulisan Opsi Tulis dihapus dari cache buffer sistem operasi sebelum penulisan dianggap selesai jika dilakukan menggunakan skrip Opsi Tulis.

Rocksdb: Penyimpanan Nilai Kunci yang Dapat Disematkan Untuk Aplikasi yang Dihadapi Pengguna

Menggunakan RocksDB adalah cara sederhana bagi aplikasi untuk menyimpan data mereka dalam database dengan latensi rendah dan akses cepat. Ini sangat berguna untuk aplikasi yang menghadap pengguna yang melacak riwayat pengunjung situs web dan keadaan situs. Selain itu, RocksDB dapat digunakan dalam aplikasi yang memerlukan akses cepat ke kumpulan data besar.

Implementasi Rocksdb

Implementasi RocksDB sangat efisien. Ia menggunakan Log Structured Merge Tree (LSM tree) untuk menyimpan data. Ini memungkinkan penyisipan dan penghapusan cepat. Selain itu, RocksDB memampatkan data untuk menghemat ruang.

Kami akan membahas bagaimana RocksDB digunakan di Rockset di postingan blog ini, serta bagaimana RocksDB disetel untuk mendapatkan performa terbaik. Mengenai Rockset, kami ingin pengguna kami dapat mengkueri data mereka dalam 10 detik milidetik dengan latensi subdetik dan menyerap data secara terus menerus. RocksDB digunakan dalam produksi di Facebook, LinkedIn, Uber, dan banyak perusahaan lain. RocksDB menyimpan data nilai kunci dalam bentuk kunci tersemat. Dalam 1 instans RocksDB , data tidak ditransfer ke mesin lain. Itu dibangun untuk bertahan dan dirancang bekerja sama dengan RocksDB-Cloud. Kegagalan mesin telah mencegah pemulihan RocksDB.

Akibatnya, log tulis RocksDB tidak dapat digunakan. Karena RocksDB ditulis dalam memori, semua tulisan kami memiliki struktur yang sama. Batch tulis dengan larik pembaruan individual yang dikelompokkan dalam WriteBatch menghasilkan throughput tulis yang lebih tinggi untuk RocksDB; dan satu kunci dalam kumpulan tulis diurutkan menjadi beberapa. Sebelum menulis pembaruan ke RocksDB, kami mengelompokkannya menjadi kumpulan mikro berukuran 100KB dan mengurutkannya. Di RocksDB, ukuran target untuk setiap level dapat ditetapkan secara dinamis berdasarkan ukuran level terakhir pada titik tersebut. Data dari level L0 dan L1 sangat terbatas dibandingkan dengan level lainnya di pohon LSM. Semua file di L1 harus diakses selama pemadatan dari L0 ke L1. Membuat sejumlah besar iterator diperlukan untuk kueri yang melakukan pemindaian rentang atau mengambil sejumlah besar bidang. Iterator tidak diizinkan untuk digunakan kembali dalam kueri di freepool tempat mereka berada.

Perbandingan Database Cloud Datamation

Ada sejumlah database cloud berbeda yang tersedia, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Saat memutuskan database cloud mana yang akan digunakan untuk bisnis Anda, penting untuk membandingkan dan membedakan opsi yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda. Datamation telah membuat bagan perbandingan database cloud yang dapat membantu Anda mengevaluasi opsi yang berbeda dan membuat keputusan yang tepat.

Perusahaan Couchbase

Couchbase Enterprise Edition adalah edisi Couchbase Server yang paling komprehensif dan berkinerja. Ini mencakup semua fitur Edisi Komunitas dan menambahkan fitur perusahaan seperti Active-Active geo-replication dan cross-datacenter replication (XDCR), serta keamanan dan pemantauan yang ditingkatkan. Couchbase Enterprise Edition tersedia dalam dua tingkatan langganan: Standar dan Perusahaan.

Couchbase Server adalah cloud-native, database terdistribusi yang menggabungkan kekuatan database relasional dengan kekuatan NoSQL. Layanan cloud ini tersedia sebagai layanan di cloud publik serta cloud pribadi dan cloud hybrid. latensi diukur dalam milidetik menggunakan arsitektur sistem yang mengutamakan memori. Untuk aplikasi mission-critical, platform Couchbase mengubah ekonomi basis data. Dengan menggunakan berbagai metode seperti nilai kunci, kueri, dan penelusuran, Anda dapat membuat aplikasi menarik yang berjalan di berbagai platform. SQL, skema, transaksi, dan fungsi yang ditentukan pengguna hanyalah beberapa dari konstruksi yang sudah dikenal. Selain itu, Couchbase mendukung konstruksi Skema dinamis yang dapat digunakan untuk memetakan bucket, cakupan, koleksi, dan dokumen ke RDBMS.

N1QL adalah bahasa deklaratif yang memungkinkan pengembang aplikasi untuk meminta, mengubah, dan memanipulasi data dengan cara yang ekspresif, kuat, dan lengkap. Dalam hal penskalaan bisnis Anda, pusat data multi-tingkat memberikan yang terbaik dari kedua dunia: memungkinkan Anda untuk memenuhi beban kerja yang paling menuntut dalam satu platform dengan memanfaatkan komputasi, penyimpanan, dan pemrosesan partisi beban kerja. Anda dapat dengan mudah mereplikasi data Anda di seluruh pusat data untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda, apakah itu ketersediaan tinggi, pemulihan bencana, atau replikasi global yang fleksibel. Tersedia fitur audit bawaan, serta kontrol akses berbasis peran dan komunikasi terenkripsi. Data Anda akan aman di kabel dan di cloud.

Couchbase: Basis Data Nosql Populer

Database NoSQL seperti Couchbase adalah pilihan yang bagus untuk berbagai aplikasi web, seluler, dan Internet of Things (IoT). Penyedia solusi berbasis cloud terkemuka, Couchbase melayani lebih dari 2.000 klien dari kantor di lima negara, termasuk Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn, dan Hotel Marriott.