RocksDB: 高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現する NoSQL データベース

公開: 2022-11-19

RocksDB は、その高いパフォーマンスとスケーラビリティにより、多くの企業で使用されている人気のある NoSQL データベースです。 これは Facebook によって開始されたオープン ソース プロジェクトであり、現在は開発者のコ​​ミュニティによって維持されています。 RocksDB は、ログ構造化マージ ツリー (LSM) データ構造を使用して、書き込みの多いワークロードを効率的に処理します。

4年以上couchbaseを使用した後、MongoDBに移行し、その結果に満足しています. Couchbase での経験は恐ろしいものでした。エンタープライズ サポートとプラットフォームへのリストがあったにもかかわらずです。 機能させるには、合計で少なくとも 6 台のサーバーが必要です。 本番用に構築するサーバーは 6 台のみです。 メモリ内のキャッシュは、Couchbase インスタンス上の小さな Memcached インスタンスによって処理されます。 このプログラムは 8GB の RAM を消費し、5000 個のドキュメントを処理できます。 真実は場違いではありません。 Couchbase インスタンスには 5000 未満のドキュメントと 20 未満のインデックスがあり、インスタンスのメモリ消費量は常に 8 GB を超えていました。

組み込みデータベースである RocksDB は、キー値データに関して見事に機能します。 これは Google の LevelDB のフォークであり、多くの CPU コアを処理するために最適化されており、I/O 要件の高いワークロードに適しています。 ソリッド ステート ドライブ (SSD) またはその他の高性能ストレージ デバイスで実行できます。

Cassandra バージョンを構築したとき、 RocksDB ストレージ エンジン(別名 Rocksandra) が含まれていました。 Cassandra のストレージに対する考え方を劇的に変えながら、ネットワークとノードの調整をそのまま維持しました。

Rocksdb はメモリ内データベースですか?

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キー値データに基づく組み込みデータベースであるため、主な機能は高性能データを提供することです。 Google の LevelDB から派生した RocksDB は、多くの CPU コアよりも優れたパフォーマンスを発揮し、I/O バウンド アプリケーションの SSD よりも高速にデータを保存できます。

RocksDB の 1 つ以上のコンポーネントが原因で、メモリが過剰に使用される可能性があります。 MongoRocks のブロック キャッシュ オブジェクトで GetUsage() を呼び出すと、ブロック キャッシュのサイズを特定できます。 ブロック キャッシュ サイズを小さくすると、IO が増加しないため、より多くのデータがキャッシュされます。 RocksDB がページ キャッシュから読み取ったページを圧縮解除する必要があるため、CPU 使用率は上昇しない可能性がありますが、上昇する可能性があります。 インデックス ブロックとブルーム フィルター ブロックは、一般的に違いを説明するために使用されます。 MongoRocks では、memtables にメモリ バジェットを割り当てることで、ブロック キャッシュを設定できます。 固定されたブロックのメモリ使用量を計算するのは簡単です。 L1 サイズは、ベース レベルのバイトを増減することで制御できます。 100k の読み取りトランザクションが同時に進行している場合、メモリが遅くなる可能性があります。

RocksDB を組み込むことにより、組み込みアプリケーションはキー値データを非常に効率的かつ迅速に格納できます。 動的 RAM と比較すると、SecondaryCache は桁違いに大きいため、リモート ストレージからの読み取りが少なくて済み、読み取りの待ち時間とネットワーク帯域幅の消費が少なくなります。 現在、RocksDB をデフォルトのデータベース モデルとして使用する予定はありませんが、将来的に広く採用されることについては楽観的です。

Rocksdb が最高のキーバリュー ストアである理由

RocksDB は、サーバーベースのデータベースの基盤としても機能するキー値ストアにキーを格納するための、高速で信頼性の高いストレージ オプションです。 パフォーマンス チューニング用の LSM ツリーが付属しているため、大量のデータ ストレージを必要とするアプリケーションにとって実行可能なオプションになります。

Rocksdb は Redis とどう違うのですか?

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Redis の主な使用例はメモリですが、必要に応じてデータを永続ストレージにバックアップし、メモリ内で計算することもできます。 ほとんどの場合、RocksDB は永続データの永続化に使用され、多くの場合、データは永続メディアに保存されます。

Redis と RocksDB の利点は何ですか? Redis データ ストアは、Memcached に似た仮想インメモリ ストレージです。 RocksDB に組み込まれたキー/値ストアを使用すると、マルチスレッドおよびログ構造のマージ ツリーを読み取ることができます。 Redis は非常に効率的でスケーラブルであるため (CPU を除いて)、そのスケーリングに制限はありません。 Redis の方が高速に見えますが、OP の要点は、彼が言うように、アプリケーションで使用可能なメモリの量によってデータセットを制限する必要がないということです。 場合によっては、LedisDB と同じ Redis クライアント ライブラリを使用して Redis を置き換えることができます。

Rocksdb は配布されていますか?

RocksDB は、ストレージとパフォーマンスの水平スケーリングを可能にする分散データベースです。 シンプルな展開モデルで高可用性とパフォーマンスを提供するように設計されています。

ChakrDB キー値ストア (KVS) は RocksDB に基づいており、ペタバイトから数十テラバイトのスケールに適しています。 ノードベースのアーキテクチャ (vNodes) を使用して、ChakrDB を分割します。 vNode は、Kubernetes によって作成された ext4 ファイル システム ベースのボリュームと Nutanix BlockStore の内部ファイル システム構成の両方をサポートします。 ログ構造マージ (LSM) ツリーに基づく KVS である RocksDB は、ChakrDB の背後にあるソフトウェアです。 LSM のデータ構造は、SSD だけでなく NVMe デバイスでもうまく機能します。 ChakrDB は、さまざまなディスク、仮想マシン、および Kubernetes を使用する Azure で実行できます。 コンテナー化されているため、ChakrDB コンテナー化プログラムは Pod 内の任意の K8s 環境で実行できます。

このプラットフォームは、Nutanix の分散ストレージ サービス (Azure または AWS) または任意のクラウド ストレージ サービス プロバイダーでホストできます。 Chakr Cluster Manager は、クラスター内のすべてのコントロール プレーン トラフィックを担当します。 chharDB の目的は、パフォーマンスとスケールを提供することです。 vNode を使用して、I/O を複数の RocksDB インスタンスに分散するシャーディング アーキテクチャを作成し、並列処理と書き込みスループットを向上させます。 Nutanix オブジェクトは、chacherDB を使用して組み込みモードまたはリモート モードで実行できるステートフル サービスの例です。 読み取り後の一貫性を確保しながら、キャッシュ レイヤーを維持する機能を MetadataService に提供します。 以下のグラフで、ChakrDB インスタンスを直線的にスケーリングすることで得られたスループットを確認できます。

今後、読み取り、書き込み、およびスキャン操作の詳細な結果を提供する予定です。 開発のさまざまな段階で、非同期バックアップ手法またはチェックサム計算を検討しています。 RocksDB のバージョンには、ソフトウェアの破損が永続的になる前に検出できる、より優れたチェックサム技術が搭載されています。 ChakrDB の需要が高いアプリケーションには、ビッグ データ分析、機械学習、人工知能などのワークロードがあります。 Nutanix は現在、さまざまな進行中のプロジェクトや製品で ChakrDB のプロトタイプを作成しており、有望な結果が得られています。 今後のブログで、私たちが行っていることについて最新情報をお届けします。

Rocksdb: データベース用の高速ストレージ エンジン

Linux や Apache とは対照的に、RocksDB は災害復旧計画が実施されている分散システムではありません。 可用性が低く、強力なデータ複製メカニズムがないため、十分な容量がありません。 それにもかかわらず、世界で最も人気のあるデータベースのいくつかは、それを使用し続けています。 すでに高速なデータベース エンジンを備えている LevelDB により、RocksDB は理想的なストレージ エンジンになります。 高速ストレージを利用しながら大量のデータを処理できるようにスケーリングできる LevelDB の機能は、大きな資産となっています。 さらに、RocksDB には革新的な機能があります。 データは、IO バウンド、インメモリ、ライトワンスなど、RocksDB を使用してさまざまな方法で保存できます。 そのため、パフォーマンスやデータの可用性を犠牲にしたくないストレージ要件の高いデータベースに最適です。


Rocksdb の代替

特定のニーズに応じて利用可能な rocksdb の代替手段は多数あります。 いくつかの一般的な代替手段には、hbase、leveldb、および berkeley db が含まれます。

2022 年現在、SourceForge は RocksDB を Linux の最良の代替手段としてランク付けしています。 ApsaraDB for Redis を使用すると、メモリ内キャッシュからデータを高速で読み取ることができ、データの永続性を確保し、その過程でメモリとハード ドライブ ストレージを使用できます。 2009 年以来、Tair は Alibaba Group の公式データ キャッシング プロバイダーを務めており、Double 11 Shopping Festival などのデータ キャッシング シナリオでのパフォーマンスが認められています。 データ アクセス要求に対する Tanzu GemFire の低遅延応答により、アプリケーションは常に最新のデータを返すことができます。 Google Cloud Bigtable は、リアルタイムの分析データと運用データを必要とするワークロード向けに構築されたフルマネージド NoSQL データベース サービスです。 Amazon DynamoDBは、1 日あたり 10 兆を超えるリクエストを処理し、1 秒あたり 2,000 万を超えるリクエストのピーク トラフィックをサポートできます。 BergDB は、オープン ソースで無料で使用できる、スキーマレスで埋め込み型のドキュメント指向の NoSQL データベースです。

単純なキー値ストレージ、ACID トランザクション、履歴クエリ、同時実行制御、高速な追加専用ストレージ、レプリケーション、透過的なオブジェクト識別子など、さまざまな機能を利用できます。 OrigoDB を使用すると、ミッション クリティカルな高性能システムをわずかなコストで構築できます。 その結果、複数のデータベースを同時に管理する機能など、あらゆる種類のメモリ内データ管理機能が提供されます。 単一の OrigoDB エンジンは、毎秒数百万の読み取りトランザクションを処理できます。 Ignite ソフトウェアを使用して、Java、C#、C++、Python、およびその他のプログラミング言語でアプリケーションを開発できます。 インメモリ サーバーとオンディスク サーバーのデータをすばやく簡単に結合、グループ化、集約、および並べ替えることができます。 Ignite データベースを分散スーパーコンピューターに変換できるようになりました。

Oracle Autonomous Database は、リレーショナル データベースの管理を簡素化します。 最も柔軟な展開の 1 つとして、Redis Enterprise はハイブリッド モデルで利用できます。 Java NoSQL データベースである InfinityDB Embedded には、キー値レコードを格納するための階層階層が含まれています。 システムのパフォーマンス、柔軟性、およびメンテナンス フリーの性質により、高性能、マルチコア、柔軟性、およびメンテナンス フリーの使用に最適です。 LeanXcale は、SQL と NoSQL を組み合わせて、両者をうまく連携させる高速でスケーラブルなデータベースです。 KiVi ストレージ エンジンは、データをリレーショナル形式で保存するように構築されています。 ModJS を使用すると、KeyBD から直接呼び出すことができる JavaScript 関数を作成できます。

人気のあるインメモリ データ ストアは、Amazon ElastiCache を使用して簡単にセットアップ、実行、スケーリングできます。 キャッシング、セッションストア、ゲーム、psyg サービス、リアルタイム分析、およびキャッシングは、Amazon ElastiCache で利用できるリアルタイムのユースケースのほんの一部です。 高性能の NoSQL データベース ライブラリとサーバーを備えた Go は、Ledisdb の開発に最適です。 OrientDB は、市場で最速のグラフ データベースです。 競争上の優位性を高め、新しい収益源でイノベーションを加速します。 Macrometa NoSQL データベースはサーバーレスで、ストリーミング エンジンに基づいているため、高速でデータを処理および計算できます。 Memorystore は、高可用性、フェイルオーバー、パッチ適用、モニタリングなどの複雑な Redis および Memcached タスクを自動化します。

upscaledb のような高性能データベースは、高速なキー値ストレージとアルゴリズムを最大限に活用するために利用します。 UpscaleDB は、5,000 万を超えるレコードをスキャンし、ほとんどを取得できるオープンソースのベンチマークです。 Tablestore プラットフォームでは、データ シャーディングとサーバー ロード バランサー テクノロジを使用して、シームレスな方法でデータを拡大し、同時実行性を拡張できます。 InsightEdge は、歴史的に構造化されたストリーミング データのリアルタイム分析を可能にする分析のプロバイダーです。 このサービスの従量課金制を利用することで、リスク管理システムを最適な状態に保つことができます。 ScyllaDB データベースは、高パフォーマンスと低レイテンシーを必要とするデータ集約型アプリケーション向けに設計されています。 ScyllaDB は、Disney、Expedia、FireEye、Discord、Zillow、Starbucks、Comcast、Samsung など、400 以上の革新的な企業で使用されています。

スケーラビリティと高可用性が必要な場合は、Apache Cassandra データベースが適しています。 オープンソースの Infinispan データ ストレージおよび管理プラットフォームに基づく Hazelcast データ グリッドは、データの保存、管理、および処理のための堅牢な一連の機能を提供します。 多次元データは、InterSystems IRIS の一部として、キー値、リレーショナル、オブジェクト、ドキュメント、およびその他のトランザクション永続データに対する同時操作を可能にする一連の API を使用して作成されます。 FairCom DB は、予測可能な方法で大量のトランザクションと並列ビッグデータ処理を可能にするリアルタイム分析プラットフォームです。 これは、連続した制御を提供し、すべてのデータベース エンジンの中で総所有コスト (TCO) が最も低い高度なデータベース エンジンです。 Cache は、InterSystems によって作成されたマルチモデル (オブジェクト、リレーショナル、キー値) データベース管理システムおよびアプリケーション サーバーです。 Ehcache をクライアントとして使用すると、オープンソースの標準ベースのキャッシュを使用することで、パフォーマンスが向上し、データベースのワークロードが削減され、スケーラビリティが簡素化されます。

IBM Cloud Databasesのデータ・ストアは、エンタープライズ・アプリケーション開発用の無料のオープンソース・ソフトウェア・プラットフォームです。 マイクロサービス プラットフォーム上に構築されたフレームワークにより、サーバーレス アプリケーションが可能になります。 ヴォルデモートは、任意の関係やリレーショナル データベースの ACID プロパティを満たそうとはしません。 クラスターは、マルチキャスト通信を使用してグリッドとして定義されます。 GigaSpaces のインメモリ データ グリッドである XAP は、高性能、回復力、および超低遅延を備えたミッション クリティカルなアプリケーションの極端なトランザクションおよびストリーム処理用に設計されています。 FoundationDB は、コモディティ ハードウェア上で大量の重いデータを低コストで実行できます。 Kyoto Tycoon ネットワーク サーバーは軽量であるため、Kyoto Cabinet キー値データベースと Kyoto Tycoon ネットワーク サーバーの両方と互換性があります。

最新のアップストリーム リリースは改善されており、実際の運用条件で一緒に使用してテストすることを目的としています。 バグ修正、マイナーな新機能、およびいくつかの Linux ディストリビューション パッケージの更新は、改善の一部です。 頻繁に使用するアプリケーション、ドキュメント、およびその他のデータをより高速なデバイスに保存できるようになりました。 RAMやSSDに匹敵する速度でそれらにアクセスできます。 Memcached を使用すると、処理能力を超えるメモリが必要なコンピュータの部分からメモリを取得できます。 オープン スタンダードと堅牢な SQL エンジンを組み合わせて、他に類を見ない堅牢な NoSQL フレームワークを作成します。 Amadeus、American Express、Carrefour、Cisco、Comcast/Sky、Disney、eBay、LinkedIn、Marriott、Tesco、Tommy Hilfiger、United、Verizon、その他数百の企業がこのプラットフォームを使用しています。

Rocksdb は高速ですか?

フラッシュ ドライブや高速ディスクなどの高速で低レイテンシのストレージは、RocksDB に最適です。 RocksDB を使用すると、フラッシュと RAM のメモリと読み取り/書き込み機能を最大限に活用できます。

Badger は、グラフ データベースにデータを格納するためのより高速な選択肢です

グラフ データベースにデータを格納する場合、Badger ライブラリは RocksDB よりも高速な代替手段です。 LSM ツリーは非常に多くのキーを保持するため、キーの数が多いほど圧縮が行われる可能性は低くなります。 さらに、RocksDB は読み取りおよび書き込み用のデータをメモリに保存し、受信読み取りをバッファリングします。

分散型 Rocksdb

RocksDB は、キー値データ用の高性能組み込みデータベースです。 C++ で書かれており、シンプルでありながら強力な API を提供します。 RocksDB はそのデータをログ構造形式で保存するため、ディスク容量と読み取りパフォーマンスの両方の点で効率的です。 RocksDB は、低レイテンシーと高スループットを必要とするアプリケーションに最適です。

chkrDB と呼ばれる非構造化データ ストアは、分散キー バリュー ストア (KVS) を作成することにより、クラウドベースの構造を利用するように設計されています。 最新のデータ アプリケーションは、パブリック クラウドまたはプライベート クラウドで実行するために、特定のルールに従う必要があります。 通常、クラウド対応アプリケーションには、オープンソース API 標準、標準の iSCSI ストレージ エンドポイント、Docker などのコンテナー ワークロードが必要です。 クラウド ストレージと Kubernetes は、コンピューティングとストレージに関して、スケールアウト ストレージ、可用性、一貫性を既に提供しています。 従来の分散型 KVS は、データを複製し、アクティブなワークロードを実行し、データを移行して、HA と回復力を確保します。 可用性の高いクラウド インフラストラクチャを使用すると、レプリケーション、HA、および基盤となるクラウド プラットフォームへのスケーリングに関連する複雑さの一部を簡単に取り除くことができます。 ほとんどのオープンソース DB は、低レイテンシーや高スループットなど、上記のすべての要件を満たしているわけではありません。

高性能ストレージ システムには、同時に最大数のファイルに拡張できる非常に軽量な分散 KVS が必要です。 私たちは、過去 8 年間使用していた Cassandra の分岐バージョンを使用することにしました。 Nutanix の自律エクステント ストア (AES)、AOS ディスクローカル メタデータ データベースは、テスト期間中に有望なパフォーマンス結果を示しました。 RocksDB は大量のデータを格納できるという事実にもかかわらず、比較的少量のメモリしか必要としません。 RocksDB を他のプロセスに埋め込むことができるため、レイテンシーとスループットに関して大きな利点があります。 ChahalDB は、分散型のクラウド ネイティブ設計、高可用性、高性能機能を備えた、RocksDB を備えた優れた KVS です。 RocksDB Env バックエンドを使用すると、他のストレージ レイヤーに接続することもできます。 シリーズの第 2 部では、ChakrDB 分散型 KVS のアーキテクチャを取り上げ、推論と理論がどのように現実に発展したかを確認します。

Rocksdb対Sqlite

SQLite と RocksDB は主にデータベースで使用されます。 開発者が SQLite よりも RocksDB を選択する主な理由は、軽量であることが重要な要素と考えられている一方で、よりユーザーフレンドリーであることです。 オープン ソース プロジェクトである RocksDB の GitHub スター数は 14.1K、GitHub フォーク数は 3.09K です。

RocksDB と SQLite の違いは何ですか? サーバーとクライアントの関係 (中央データベース) に関して言えば、SQLite はおそらく最悪の候補の中で最悪の候補ですが、RocksDB はサーバーとクライアントの関係 (中央データベース) です。 Firebase は、サービスではなくビジネスによってホストされるアプリケーションであるという点で新しいものではありません。 いくつかのマイナス点がありますが、メリットはかなりのものです。 その結果、サーバー、クライアント アプリ、およびデータベースを作成する必要があります。 これは、Node.js で Express ベースの REST API を使用する Javascript、またはデータベース ストレージ用の組み込み ObjectDB データベースを使用する Javalin である可能性があります。 初期費用は非常に低いものからゼロまでさまざまです。 Firebase の API を学ぶ必要がありますが、Firebase の方が適していると思います。

Rocksdb ゴラン

RocksDB は、Facebook が開発したキー値データベースです。 C++ で書かれており、Go を含む多くのプログラミング言語のバインディングがあります。
RocksDB は、スケーラブルで効率的になるように設計されています。 スタンドアロンのデータベースとして、または大規模なシステムの一部として使用できます。 RocksDB は、Facebook、Google、Microsoft など、多くの大企業で使用されています。

これは levigo パッケージのフォークであり、識別子が rockdb に変更され、パッケージ名が rocksdb に変更されています。 一括読み取りデバイスを一括で使用します。 コードでカスタム コンパレータを使用する場合は、独自のフィルター ポリシー オブジェクトを作成する必要がある場合があります。 メモリ リークを防ぐために、キャッシュがプログラムで必要なくなったときにキャッシュを有効にすることが重要です。 データベースを開いてアクセスできるようになりました。 削除後、キーに関連付けられたデータはデータベースから削除されます。 戻る前に情報のコピーをとってください。

手動圧縮モードを使用する場合、CompactRange はキーの範囲で手動圧縮を行います。 GetApproximateSizes は、使用されるキー範囲ごとにファイル システムのサイズをバイト単位で計算します。 PropertyValue は、その property() メソッドの結果としてデータベース プロパティの値を返します。 Put は、データベース キーに関連付けられているデータを書き込みます。 nil []byte が値として渡された場合、ゼロ []byte のスライスが返されます。 システムコールで使用されるデータベースコール環境です。 プログラムが Envs を必要としなくなったら、メモリ リークを防ぐために Close 呼び出しが必要です。

GetError イベント中に LevelDB エラーが発生すると、エラーが返されます。 単純に無効な反復子の場合、戻り値は nil になります。 close が指定された Iterator の割り当てを解除すると、基になる C 構造体が解放されます。 プログラムが Iterator を使用しなくなったら、メモリ リークを防ぐために Close を有効にすることが重要です。 データベースが開かれると、SetCache はキャッシュ オブジェクトをデータベースに格納します。 setCompression を使用すると、SetCompression で指定された圧縮アルゴリズムによって、圧縮できるブロックが決まります。 SetFilterPolicy を使用すると、Open は指定されたフィルター ポリシーを使用して新しいデータベースを作成します。

SetInfoLog は、*Crocksdb_logger_t オブジェクトをデータベースの内部ロガーとして指定します。 SetFillCache を使用して、この ReadOptions で実行された読み取りがサーバー キャッシュをいっぱいにするかどうかを判断できます。 スナップショットが作成されたとき、SetSnapshot によって提供される原因読み取りは、スナップショットによって生成されたものと同じでした。 この方法を使用すると、大量のデータの処理中にすべての読み取りの一貫性を確保できます。 書き込みと削除の WriteBatch バッチは、アトミックに書き込まれる前にデータベースに格納する必要があります。 WriteBatch は、DB に渡されるとすぐに書き込まれます。 プログラムで WriteBatch オブジェクトが不要になった場合は、閉じることをお勧めします。

エンキューされたすべての Put と Delete が消去されるようになりました。 Close が WriteOptions の割り当てを解除すると、基になる C 構造体が自由に実行できるようになります。 SetSync は、書き込みオプション スクリプトを使用して書き込みが実行された場合に、書き込みが完了したと見なされる前に、各書き込みオプション書き込みがオペレーティング システムのバッファ キャッシュからフラッシュされるかどうかを決定します。

Rocksdb: ユーザー向けアプリケーション用の埋め込み可能なキー値ストア

RocksDB を使用すると、アプリケーションがデータを低レイテンシで高速アクセスのデータベースに格納する簡単な方法になります。 これは、Web サイト訪問者の履歴とサイトの状態を追跡するユーザー向けアプリケーションに非常に役立ちます。 さらに、RocksDB は、大規模なデータ セットへの迅速なアクセスを必要とするアプリケーションで使用できます。

Rocksdb の実装

RocksDB の実装は非常に効率的です。 ログ構造化マージ ツリー (LSM ツリー) を使用してデータを格納します。 これにより、迅速な挿入と削除が可能になります。 さらに、RocksDB はデータを圧縮してスペースを節約します。

このブログ投稿では、Rockset で RocksDB がどのように使用されているか、および最高のパフォーマンスを得るためにどのように調整されているかについて説明します。 Rockset に関して言えば、ユーザーが数十ミリ秒でデータをクエリし、1 秒未満のレイテンシで継続的にデータを取り込めるようにしたいと考えています。 RocksDB は、Facebook、LinkedIn、Uber、およびその他多数の企業で運用に使用されています。 RocksDB は、キーと値のデータを埋め込みキーの形式で保存します。 1 つのRocksDB インスタンスでは、データは他のマシンに転送されません。 長持ちするように構築され、RocksDB-Cloud と共同で設計されました。 マシンの障害により、RocksDB が回復できなくなりました。

そのため、RocksDB の先行書き込みログは使用できません。 RocksDB はメモリに書き込まれるため、すべての書き込みは同じ構造になります。 WriteBatch でバッチ化された個々の更新の配列を含む書き込みバッチにより、RocksDB の書き込みスループットが向上します。 書き込みバッチ内の単一のキーは、複数にソートされます。 RocksDB に更新を書き込む前に、更新を 100 KB のサイズのマイクロバッチにまとめて並べ替えます。 RocksDB では、各レベルのターゲット サイズは、その時点での最後のレベルのサイズに基づいて動的に割り当てることができます。 L0 および L1 レベルからのデータは、LSM ツリーの他のレベルに比べて非常に限られています。 L0 から L1 への圧縮中に、L1 内のすべてのファイルにアクセスする必要があります。 範囲スキャンを実行したり、多数のフィールドを取得したりするクエリでは、多数の反復子を作成する必要があります。 フリープール内のクエリでイテレータを再利用することは許可されていません。

Datamation クラウド データベースの比較

さまざまなクラウド データベースが利用可能であり、それぞれに長所と短所があります。 ビジネスに使用するクラウド データベースを決定するときは、ニーズに最も適したものを見つけるために、さまざまなオプションを比較対照することが重要です。 Datamation は、さまざまなオプションを評価し、情報に基づいた決定を下すのに役立つクラウド データベース比較チャートを作成しました。

Couchbase エンタープライズ

Couchbase Enterprise Edition は、Couchbase Server の最も包括的でパフォーマンスの高いエディションです。 これには、Community Edition のすべての機能が含まれており、アクティブ/アクティブ geo レプリケーションやクロス データセンター レプリケーション (XDCR) などのエンタープライズ機能や、強化されたセキュリティと監視が追加されています。 Couchbase Enterprise Edition は、Standard と Enterprise の 2 つのサブスクリプション層で利用できます。

Couchbase Server は、リレーショナル データベースの強みと NoSQL のパワーを組み合わせた、クラウド ネイティブの分散データベースです。 このクラウド サービスは、プライベート クラウドやハイブリッド クラウドだけでなく、パブリック クラウドでもサービスとして利用できます。 レイテンシは、システムのメモリ ファースト アーキテクチャを使用してミリ秒単位で測定されます。 ミッション クリティカルなアプリケーションの場合、Couchbase プラットフォームはデータベースの経済性を再定義します。 キー値、クエリ、検索などのさまざまな方法を使用して、複数のプラットフォームで実行される魅力的なアプリケーションを作成できます。 SQL、スキーマ、トランザクション、およびユーザー定義関数は、よく知られている構造のほんの一部です。 さらに、Couchbase は、バケット、スコープ、コレクション、およびドキュメントを RDBMS にマップするために使用できる動的スキーマ構造をサポートしています。

N1QL は、アプリケーション開発者が表現力豊かで強力な完全な方法でデータをクエリ、変換、および操作できるようにする宣言型言語です。 ビジネスのスケーリングに関して言えば、多層データセンターは両方の長所を提供します。コンピューティング、ストレージ、および処理ワークロードの分割を利用することで、単一のプラットフォームで最も要求の厳しいワークロードを満たすことができます。 高可用性、災害復旧、柔軟なグローバル レプリケーションなど、ビジネス ニーズを満たすために、データ センター全体でデータを簡単に複製できます。 組み込みの監査機能、および役割ベースのアクセス制御と暗号化された通信が利用可能です。 あなたのデータは、有線でもクラウドでも安全です。

Couchbase: 人気のある Nosql データベース

Couchbase などの NoSQL データベースは、さまざまな Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションに最適なオプションです。 クラウドベース ソリューションの大手プロバイダーである Couchbase は、エミレーツ航空、Tommy Hilfiger、SyncThink、LinkedIn、Marriott Hotels など、5 か国のオフィスから 2,000 を超えるクライアントにサービスを提供しています。