RocksDB: 고성능 및 확장성을 위한 NoSQL 데이터베이스

RocksDB는 높은 성능과 확장성으로 인해 많은 회사에서 사용하는 인기 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. Facebook에서 시작한 오픈 소스 프로젝트이며 현재는 개발자 커뮤니티에서 관리하고 있습니다. RocksDB는 LSM(Log-Structured Merge-Tree) 데이터 구조를 사용하여 쓰기 작업이 많은 워크로드에 효율적입니다.

4년 넘게 couchbase를 사용한 후 MongoDB로 마이그레이션했고 그 결과에 매우 만족합니다. Couchbase에 대한 경험은 우리가 기업 지원과 플랫폼 목록을 받았음에도 불구하고 끔찍했습니다. 작동하려면 총 6개 이상의 서버가 필요합니다. 생산을 위해 구축할 서버는 6대뿐입니다. 메모리의 캐시는 Couchbase 인스턴스의 더 작은 Memcached 인스턴스에 의해 처리됩니다. 이 프로그램은 5000개의 문서를 처리할 수 있는 8GB의 RAM을 사용합니다. 진실은 제자리에 있지 않습니다. Couchbase 인스턴스에는 5000개 미만의 문서와 20개 미만의 인덱스가 있었고 인스턴스의 메모리 소비는 항상 8GB 이상이었습니다.

임베디드 데이터베이스인 RocksDB는 키-값 데이터 측면에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 이것은 많은 CPU 코어를 처리하는 데 최적화되어 있고 I/O 요구 사항이 높은 워크로드에 적합한 Google LevelDB의 포크입니다. 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 또는 기타 고성능 저장 장치에서 실행할 수 있습니다.

Cassandra 버전을 구축할 때 Rocksandra라고도 알려진 RocksDB 스토리지 엔진 을 포함했습니다. 네트워킹 및 노드 조정을 그대로 유지하면서 Cassandra 스토리지에 대한 생각을 극적으로 변경했습니다.

Rocksdb는 인메모리 데이터베이스입니까?

주요 기능은 키-값 데이터를 기반으로 하는 임베디드 데이터베이스이기 때문에 고성능 데이터를 제공하는 것입니다. Google의 LevelDB에서 분기된 RocksDB는 많은 CPU 코어보다 더 나은 성능을 발휘하고 I/O 바운드 애플리케이션을 위해 SSD보다 빠르게 데이터를 저장할 수 있습니다.

RocksDB의 구성 요소 중 하나 이상이 과도한 메모리 사용을 유발할 수 있습니다. MongoRocks의 블록 캐시 개체에서 GetUsage()를 호출하면 블록 캐시의 크기를 확인할 수 있습니다. 블록 캐시 크기가 줄어들면 IO가 증가하지 않으므로 더 많은 데이터가 캐시됩니다. 페이지 캐시에서 읽은 페이지의 압축을 해제해야 하는 RocksDB의 결과로 CPU 사용량이 증가하지 않을 수 있지만 증가할 수 있습니다. 인덱스 블록과 블룸 필터 블록은 일반적으로 차이점을 설명하는 데 사용됩니다. MongoRocks에서는 memtable에 대한 메모리 예산을 할당하여 블록 캐시를 설정할 수 있습니다. 고정된 블록의 메모리 사용량 계산은 간단합니다. L1 크기는 기본 수준에 대한 바이트를 더하거나 빼서 제어할 수 있습니다. 100,000개의 읽기 트랜잭션이 동시에 진행되면 메모리가 느려질 수 있습니다.

RocksDB를 통합함으로써 임베디드 애플리케이션은 매우 효율적이고 빠른 방식으로 키-값 데이터를 저장할 수 있습니다. 동적 RAM과 비교할 때 SecondaryCache는 크기가 더 크기 때문에 원격 저장소에서 더 적은 수의 읽기가 필요하므로 읽기 대기 시간과 네트워크 대역폭 소비가 줄어듭니다. 현재 RocksDB를 기본 데이터베이스 모델로 사용할 계획은 없지만 앞으로 널리 채택될 것으로 낙관하고 있습니다.

Rocksdb가 최고의 키-값 저장소인 이유

RocksDB는 서버 기반 데이터베이스의 기반으로도 사용할 수 있는 키-값 저장소에 키를 저장하기 위한 빠르고 신뢰할 수 있는 저장소 옵션입니다. 성능 조정을 위한 LSM 트리와 함께 제공되므로 대량의 데이터 스토리지가 필요한 애플리케이션에 실행 가능한 옵션이 됩니다.

Rocksdb는 Redis와 어떻게 다른가요?

Redis의 주요 사용 사례는 메모리이지만 데이터를 영구 저장소에 백업하고 필요한 경우 메모리에서 계산할 수도 있습니다. 대부분의 경우 RocksDB는 영구 데이터를 유지하는 데 사용되며 대부분의 경우 데이터는 영구 매체에 저장됩니다.

Redis와 RocksDB의 장점은 무엇입니까? Redis 데이터 저장소는 Memcached와 유사한 가상 메모리 내 저장소입니다. RocksDB 내장 키/값 저장소를 사용하면 멀티스레딩 및 로그 구조 병합 트리를 읽을 수 있습니다. Redis는 매우 효율적이고 확장 가능하기 때문에(CPU 제외) 확장에 제한이 없습니다. Redis가 더 빠른 것처럼 보이지만 OP의 요점은 데이터 세트가 애플리케이션에서 사용 가능한 메모리 양에 의해 제한될 필요가 없다는 것입니다. 어떤 경우에는 RedisDB와 동일한 Redis 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Redis를 대체할 수 있습니다.

Rocksdb는 배포되어 있습니까?

RocksDB는 스토리지 및 성능의 수평 확장을 가능하게 하는 분산 데이터베이스입니다. 간단한 배포 모델로 고가용성과 성능을 제공하도록 설계되었습니다.

ChakrDB 키-값 저장소(KVS)는 RocksDB를 기반으로 하며 페타바이트에서 수십 테라바이트 규모에 적합합니다. 노드 기반 아키텍처(vNodes)는 ChakrDB를 샤딩하는 데 사용됩니다. vNode는 Kubernetes에서 생성된 ext4 파일 시스템 기반 볼륨과 Nutanix BlockStore 내부 파일 시스템 구성을 모두 지원합니다. LSM(로그 구조 병합) 트리를 기반으로 하는 KVS인 RocksDB는 ChakrDB의 기반이 되는 소프트웨어입니다. LSM의 데이터 구조는 NVMe 장치 및 SSD와 잘 작동합니다. ChakrDB는 Kubernetes를 사용하여 다양한 디스크, 가상 머신 및 Azure에서 실행할 수 있습니다. 컨테이너화되어 있기 때문에 ChakrDB 컨테이너화 프로그램은 Pod의 모든 K8s 환경에서 실행할 수 있습니다.

이 플랫폼은 Nutanix의 분산 스토리지 서비스(Azure 또는 AWS) 또는 모든 클라우드 스토리지 서비스 공급자에서 호스팅할 수 있습니다. Chakr Cluster Manager는 클러스터의 모든 컨트롤 플레인 트래픽을 담당합니다. chharDB의 목적은 성능과 확장성을 제공하는 것입니다. vNode를 사용하면 향상된 병렬 처리 및 쓰기 처리량을 위해 여러 RocksDB 인스턴스 에 I/O를 분산하는 샤딩 아키텍처를 생성합니다. Nutanix Objects는 chacherDB를 사용하여 임베디드 또는 원격 모드로 실행할 수 있는 상태 저장 서비스의 예입니다. 읽기 후 읽기 일관성을 보장하면서 캐싱 계층을 유지 관리하는 기능을 MetadataService에 제공합니다. 아래 그래프에서 선형적으로 ChakrDB 인스턴스를 확장하여 얼마나 많은 처리량을 얻었는지 확인할 수 있습니다.

향후 읽기, 쓰기 및 스캔 작업에 대한 보다 자세한 결과를 제공할 예정입니다. 서로 다른 개발 단계에서 비동기 백업 기술 또는 체크섬 계산을 조사하고 있습니다. 이제 RocksDB 버전에는 소프트웨어 손상이 지속되기 전에 감지할 수 있는 더 나은 체크섬 기술이 있습니다. ChakrDB에 대한 수요가 높은 애플리케이션 중에는 빅데이터 분석, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 워크로드가 있습니다. Nutanix는 현재 유망한 결과를 가져온 다양한 진행 중인 프로젝트 및 제품에서 ChakrDB의 프로토타입을 만들고 있습니다. 우리는 향후 블로그에서 우리가 하는 일에 대해 최신 정보를 제공할 것입니다.

Rocksdb: 데이터베이스를 위한 빠른 스토리지 엔진

Linux 및 Apache와 달리 RocksDB는 재해 복구 계획이 있는 분산 시스템이 아닙니다. 가용성이 낮고 강력한 데이터 복제 메커니즘이 없기 때문에 용량이 많지 않습니다. 그럼에도 불구하고 세계에서 가장 인기 있는 데이터베이스 중 일부는 계속해서 이를 사용합니다. 이미 빠른 데이터베이스 엔진을 갖춘 LevelDB는 RocksDB를 이상적인 스토리지 엔진 으로 만듭니다. 빠른 스토리지를 활용하면서 대량의 데이터를 처리하도록 확장할 수 있는 LevelDB의 능력은 주요 자산이었습니다. 또한 RocksDB는 혁신적일 수 있는 능력이 있습니다. 데이터는 RocksDB를 사용하여 IO 바인딩, 메모리 내 또는 1회 쓰기를 포함하여 다양한 방식으로 저장할 수 있습니다. 결과적으로 성능이나 데이터 가용성을 희생하지 않으려는 스토리지 요구 사항이 높은 데이터베이스에 매우 적합한 선택입니다.

Rocksdb 대안

특정 요구 사항에 따라 사용 가능한 rockdb에 대한 다양한 대안이 있습니다. 일부 인기 있는 대안으로는 hbase, leveldb 및 berkeley db가 있습니다.

2022년 현재 SourceForge는 RocksDB를 Linux에 대한 최고의 대안으로 선정했습니다. Redis용 ApsaraDB를 사용하면 메모리 내 캐시에서 고속으로 데이터를 읽어 데이터 지속성을 보장하고 프로세스에서 메모리 및 하드 드라이브 스토리지를 사용할 수 있습니다. 2009년부터 Tair는 Alibaba Group의 공식 데이터 캐싱 공급자 역할을 했으며 Double 11 Shopping Festival과 같은 데이터 캐싱 시나리오에서 그 성능을 인정받았습니다. 데이터 액세스 요청에 대한 Tanzu GemFire의 짧은 대기 시간 응답을 통해 애플리케이션은 항상 최신 데이터를 반환할 수 있습니다. Google Cloud Bigtable은 실시간 분석 및 운영 데이터가 필요한 워크로드용으로 구축된 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. Amazon DynamoDB 는 하루에 10조 개 이상의 요청을 처리하고 초당 2천만 개 이상의 최대 트래픽을 지원할 수 있습니다. BergDB는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있는 스키마 없는 임베디드 문서 지향 NoSQL 데이터베이스입니다.

간단한 키-값 저장소, ACID 트랜잭션, 기록 쿼리, 동시성 제어, 빠른 추가 전용 저장소, 복제, 투명한 개체 식별자 등과 같은 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. OrigoDB를 사용하면 아주 적은 비용으로 미션 크리티컬한 고성능 시스템을 구축할 수 있습니다. 결과적으로 여러 데이터베이스를 동시에 관리하는 기능을 포함하여 전체 범위의 메모리 내 데이터 관리 기능을 제공합니다. 단일 OrigoDB 엔진은 초당 수백만 건의 읽기 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. Ignite 소프트웨어는 Java, C#, C++, Python 및 기타 프로그래밍 언어로 애플리케이션을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 인 메모리 및 온 디스크 서버에서 빠르고 쉽게 데이터를 결합, 그룹화, 집계 및 주문할 수 있습니다. 이제 Ignite 데이터베이스를 분산 슈퍼컴퓨터로 변환할 수 있습니다.

Oracle Autonomous Database는 관계형 데이터베이스의 관리를 단순화합니다. 가장 유연한 배포 중 하나인 Redis Enterprise는 하이브리드 모델에서 사용할 수 있습니다. Java NoSQL 데이터베이스인 InfinityDB Embedded에는 키 값 레코드를 저장하기 위한 계층 구조가 포함되어 있습니다. 시스템의 성능, 유연성 및 유지 관리가 필요 없는 특성으로 인해 고성능, 멀티 코어, 유연하고 유지 관리가 필요 없는 사용에 이상적입니다. LeanXcale은 SQL과 NoSQL을 함께 잘 작동하도록 결합하는 빠르고 확장 가능한 데이터베이스 입니다. KiVi 스토리지 엔진은 데이터를 관계형 형식으로 저장하도록 구축되었습니다. ModJS를 사용하면 KeyBD에서 직접 호출할 수 있는 자바스크립트 함수를 작성할 수 있습니다.

널리 사용되는 인 메모리 데이터 스토어는 Amazon ElastiCache로 쉽게 설정, 실행 및 확장할 수 있습니다. 캐싱, 세션 스토어, 게임, psyg 서비스, 실시간 분석 및 캐싱은 Amazon ElastiCache에서 사용할 수 있는 몇 가지 실시간 사용 사례에 불과합니다. 고성능 NoSQL 데이터베이스 라이브러리 및 서버를 갖춘 Go는 Ledisdb 개발을 위한 최고의 선택입니다. OrientDB는 시장에서 가장 빠른 그래프 데이터베이스입니다. 새로운 수익원으로 경쟁 우위를 개선하고 혁신을 가속화하십시오. Macrometa NoSQL 데이터베이스 는 서버리스이며 스트리밍 엔진을 기반으로 하므로 데이터를 고속으로 처리하고 계산할 수 있습니다. Memorystore는 고가용성, 장애 조치, 패치, 모니터링과 같은 복잡한 Redis 및 Memcached 작업을 자동화합니다.

upscaledb와 같은 고성능 데이터베이스 는 사용을 극대화하기 위해 빠른 키-값 저장소 및 알고리즘을 활용합니다. UpscaleDB는 5천만 개가 넘는 레코드를 스캔하고 가장 많이 검색할 수 있는 오픈 소스 벤치마크입니다. Tablestore 플랫폼을 사용하면 데이터 샤딩 및 서버 로드 밸런서 기술을 사용하여 원활한 방식으로 데이터를 늘리고 동시성을 확장할 수 있습니다. InsightEdge는 역사적으로 구조화된 스트리밍 데이터에 대한 실시간 분석을 가능하게 하는 분석 제공업체입니다. 이 서비스의 종량제 청구 방법을 활용하면 위험 관리 시스템이 최적의 상태로 유지되도록 할 수 있습니다. ScyllaDB 데이터베이스는 고성능 및 낮은 대기 시간 요구 사항이 있는 데이터 집약적 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. ScyllaDB는 Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast 및 Samsung과 같은 400개 이상의 판도를 바꾸는 회사에서 사용하고 있습니다.

확장성과 고가용성이 필요한 경우 Apache Cassandra 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 오픈 소스 Infinispan 데이터 스토리지 및 관리 플랫폼을 기반으로 하는 Hazelcast 데이터 그리드는 데이터 저장, 관리 및 처리를 위한 강력한 기능 세트를 제공합니다. 다차원 데이터는 키-값, 관계형, 개체, 문서 및 기타 트랜잭션 영구 데이터에 대한 동시 작업을 허용하는 일련의 API를 사용하여 InterSystems IRIS의 일부로 생성됩니다. FairCom DB는 예측 가능한 방식으로 대용량 트랜잭션을 처리하고 병렬 빅 데이터 처리를 지원하는 실시간 분석 플랫폼입니다. 제어 연속성을 제공하고 모든 데이터베이스 엔진 중에서 가장 낮은 TCO(총 소유 비용)를 제공하는 고급 데이터베이스 엔진입니다. 캐시는 InterSystems에서 만든 다중 모델(개체, 관계형, 키-값) 데이터베이스 관리 시스템 및 애플리케이션 서버입니다. Ehcache를 클라이언트로 사용하면 성능이 향상되고 데이터베이스 워크로드가 줄어들며 오픈 소스 표준 기반 캐시를 사용하여 확장성이 단순화됩니다.

IBM Cloud 데이터베이스 의 데이터 저장소는 엔터프라이즈 애플리케이션 개발을 위한 무료 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다. 마이크로서비스 플랫폼에 구축된 프레임워크를 통해 서버리스 애플리케이션을 지원합니다. Voldemort는 임의의 관계를 만족시키거나 관계형 데이터베이스의 ACID 속성을 만족시키려고 시도하지 않습니다. 클러스터는 멀티캐스트 통신을 사용하여 그리드로 정의됩니다. GigaSpaces의 인 메모리 데이터 그리드인 XAP는 고성능, 탄력성 및 초저 대기 시간으로 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 최고의 트랜잭션 및 스트림 처리를 위해 설계되었습니다. FoundationDB는 저렴한 비용으로 상용 하드웨어에서 많은 양의 대용량 데이터를 실행할 수 있습니다. Kyoto Tycoon 네트워크 서버는 가볍기 때문에 Kyoto Cabinet 키-값 데이터베이스 및 Kyoto Tycoon 네트워크 서버와 모두 호환됩니다.

가장 최근의 업스트림 릴리스가 개선되었으며 실제 생산 조건에서 함께 사용하고 테스트하도록 설계되었습니다. 버그 수정, 사소한 새 기능 및 몇 가지 Linux 배포판 패키징 업데이트가 일부 개선 사항입니다. 이제 자주 사용하는 애플리케이션, 문서 및 기타 데이터를 더 빠른 장치에 저장할 수 있습니다. RAM이나 SSD와 비슷한 속도로 액세스할 수 있습니다. Memcached를 사용하여 처리할 수 있는 것보다 더 많은 메모리가 필요한 컴퓨터 부분에서 메모리를 가져올 수 있습니다. 개방형 표준과 강력한 SQL 엔진이 결합되어 독보적인 강력한 NoSQL 프레임워크 를 생성합니다. Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon 및 기타 수백 개의 회사가 이 플랫폼을 사용합니다.

Rocksdb는 빠른가요?

플래시 드라이브 및 고속 디스크와 같은 빠르고 대기 시간이 짧은 스토리지는 RocksDB에 이상적입니다. RocksDB를 사용하면 플래시와 RAM의 메모리 및 읽기/쓰기 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

Badger는 그래프 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 더 빠른 선택입니다.

그래프 데이터베이스에 데이터를 저장하는 경우 Badger 라이브러리는 RocksDB보다 빠른 대안입니다. LSM 트리에는 너무 많은 키가 있으므로 키 수가 많을수록 압축될 가능성이 적습니다. 또한 RocksDB는 읽기 및 쓰기 데이터를 메모리에 저장하여 들어오는 읽기를 버퍼링합니다.

분산 Rocksdb

RocksDB는 키-값 데이터를 위한 고성능 임베디드 데이터베이스입니다. C++로 작성되었으며 단순하지만 강력한 API를 제공합니다. RocksDB는 데이터를 로그 구조 형식으로 저장하여 디스크 공간과 읽기 성능 모두에서 효율적입니다. RocksDB는 짧은 대기 시간과 높은 처리량이 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

chkrDB라는 구조화되지 않은 데이터 저장소는 분산 키-값 저장소(KVS)를 생성하여 클라우드 기반 구조를 활용하도록 설계되었습니다. 최신 데이터 애플리케이션은 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 실행되기 위해 특정 규칙을 준수해야 합니다. 클라우드 지원 애플리케이션에는 일반적으로 오픈 소스 API 표준, 표준 iSCSI 스토리지 엔드포인트 및 Docker와 같은 컨테이너 워크로드가 필요합니다. 클라우드 스토리지와 쿠버네티스는 이미 컴퓨팅 및 스토리지 측면에서 스케일 아웃 스토리지, 가용성 및 일관성을 제공했습니다. 기존의 분산형 KVS는 데이터를 복제하고 활성 워크로드를 수행하며 데이터를 마이그레이션하고 HA 및 복원력을 보장합니다. 고가용성 클라우드 인프라를 사용하면 복제, HA 및 기본 클라우드 플랫폼으로의 확장과 관련된 일부 복잡성을 쉽게 제거할 수 있습니다. 대부분의 오픈 소스 DB는 짧은 대기 시간 및 높은 처리량을 포함하여 위에 나열된 모든 요구 사항을 충족하지 않습니다.

고성능 스토리지 시스템 에는 동시에 가장 많은 수의 파일로 확장할 수 있는 매우 가벼운 분산 KVS가 필요합니다. 우리는 지난 8년 동안 사용했던 Cassandra의 분기 버전을 사용하기로 결정했습니다. AOS 디스크 로컬 메타데이터 데이터베이스인 Nutanix의 AES(Autonomous Extent Store)는 테스트 기간 동안 유망한 성능 결과를 보여주었습니다. RocksDB는 많은 양의 데이터를 저장할 수 있다는 사실에도 불구하고 상대적으로 적은 양의 메모리가 필요합니다. 다른 프로세스에 RocksDB를 내장할 수 있기 때문에 대기 시간과 처리량 측면에서 상당한 이점이 있습니다. 분산형 클라우드 네이티브 설계, 고가용성 및 고성능 기능을 갖춘 ChahalDB는 RocksDB를 사용하는 뛰어난 KVS입니다. RocksDB Env 백엔드는 다른 스토리지 계층에 연결할 수도 있습니다. 이 시리즈의 두 번째 부분에서는 ChakrDB 분산 KVS의 아키텍처를 다루고 추론과 이론이 어떻게 현실로 발전했는지 검토합니다.

Rocksdb 대 Sqlite

SQLite와 RocksDB는 주로 데이터베이스에서 사용됩니다. 개발자가 SQLite보다 RocksDB를 선택하는 주된 이유는 사용자에게 더 친숙하고 경량이 중요한 요소로 간주되기 때문입니다. 오픈 소스 프로젝트인 RocksDB의 GitHub 스타 수는 14.1K이고 GitHub 포크는 3.09K입니다.

RocksDB와 SQLite의 차이점은 무엇입니까? RocksDB는 서버-클라이언트 관계(중앙 데이터베이스)인 반면 SQLite는 서버-클라이언트 관계( 중앙 데이터베이스)와 관련하여 아마도 최악의 후보 중 최악일 것입니다. Firebase는 서비스가 아니라 비즈니스에서 호스팅하는 애플리케이션이라는 점에서 새로운 것이 아닙니다. 몇 가지 단점이 있지만 이점은 상당합니다. 따라서 서버, 클라이언트 앱 및 데이터베이스를 만들어야 합니다. 이는 Node.js에서 Express 기반 REST API를 사용하는 Javascript 또는 데이터베이스 저장소용 내장 ObjectDB 데이터베이스를 사용하는 Javalin일 수 있습니다. 초기 비용은 매우 낮은 것부터 0까지 다양할 수 있습니다. Firebase의 API를 배워야 하지만 Firebase가 더 나은 선택이라고 생각합니다.

Rocksdb 골랑

RocksDB는 Facebook에서 개발한 키-값 데이터베이스입니다. C++로 작성되었으며 Go를 비롯한 많은 프로그래밍 언어에 대한 바인딩이 있습니다.
RocksDB는 확장 가능하고 효율적으로 설계되었습니다. 독립 실행형 데이터베이스 또는 더 큰 시스템의 일부로 사용할 수 있습니다. RocksDB는 Facebook, Google 및 Microsoft를 포함한 많은 대기업에서 사용됩니다.

식별자가 rockdb로 변경되고 패키지 이름이 Rocksdb로 변경된 levigo 패키지의 포크입니다. 대량 읽기 장치를 대량으로 사용하십시오. 코드에서 사용자 지정 비교자를 사용하는 경우 고유한 필터 정책 개체를 만들어야 할 수 있습니다. 메모리 누수를 방지하기 위해 프로그램에서 캐시가 더 이상 필요하지 않을 때 캐시를 활성화하는 것이 중요합니다. 이제 데이터베이스를 열어 액세스할 수 있습니다. 삭제 후 키와 연결된 데이터가 데이터베이스에서 제거됩니다. 돌아가기 전에 정보의 사본을 가져가십시오.

CompactRange는 수동 압축 모드를 사용할 때 키 범위에서 수동 압축을 수행합니다. GetApproximateSizes는 사용된 각 키 범위에 대해 파일 시스템의 크기를 바이트 단위로 계산합니다. PropertyValue는 해당 property() 메서드의 결과로 데이터베이스 속성 값을 반환합니다. Put은 데이터베이스 키와 연결된 데이터를 씁니다. nil[]바이트가 값으로 전달되면 0[]바이트의 슬라이스가 반환됩니다. 시스템 호출에 사용되는 데이터베이스 호출 환경입니다. 프로그램에 Env가 더 이상 필요하지 않으면 메모리 누수를 방지하기 위해 Close 호출이 필요합니다.

GetError 이벤트 중에 LevelDB 오류가 발생하면 오류를 반환합니다. 단순히 유효하지 않은 이터레이터의 경우 반환값이 nil이 됩니다. close가 주어진 Iterator를 할당 해제하면 기본 C 구조체를 해제합니다. 프로그램이 더 이상 Iterator를 사용하지 않는 경우 메모리 누수를 방지하기 위해 닫기를 활성화하는 것이 중요합니다. 데이터베이스가 열리면 SetCache는 캐시 개체를 데이터베이스에 저장합니다. setCompression을 사용하면 SetCompression에서 지정한 압축 알고리즘에 따라 압축할 수 있는 블록이 결정됩니다. SetFilterPolicy가 사용되면 Open은 필터 정책이 지정된 새 데이터베이스를 생성합니다.

SetInfoLog는 *Crocksdb_logger_t 개체를 데이터베이스의 내부 로거로 지정합니다. SetFillCache는 이 ReadOptions로 수행된 읽기가 서버 캐시를 채울지 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 스냅샷이 생성되었을 때 SetSnapshot에서 제공하는 원인 읽기는 스냅샷에서 생성된 것과 동일했습니다. 이 방법을 사용하여 많은 양의 데이터에서 모든 읽기가 일관되도록 할 수 있습니다. 넣기 및 삭제의 WriteBatch 배치는 원자적으로 작성되기 전에 데이터베이스에 저장되어야 합니다. WriteBatch는 DB에 전달되는 즉시 작성됩니다. 프로그램에 WriteBatch 개체가 더 이상 필요하지 않으면 닫는 것이 좋습니다.

대기열에 추가된 모든 넣기 및 삭제가 이제 지워집니다. Close가 WriteOptions를 할당 해제하면 기본 C 구조체를 자유롭게 실행할 수 있습니다. SetSync는 쓰기 옵션 스크립트를 사용하여 수행되는 경우 쓰기가 완료된 것으로 간주되기 전에 각 쓰기 옵션 쓰기가 운영 체제 버퍼 캐시에서 플러시되는지 여부를 결정합니다.

Rocksdb: 사용자 대면 애플리케이션을 위한 삽입 가능한 키-값 저장소

RocksDB를 사용하는 것은 애플리케이션이 대기 시간이 짧고 액세스가 빠른 데이터베이스에 데이터를 저장하는 간단한 방법입니다. 웹 사이트 방문자의 기록과 사이트 상태를 추적하는 사용자 대면 애플리케이션에 매우 유용합니다. 또한 RocksDB는 대용량 데이터 세트에 대한 빠른 액세스가 필요한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

Rocksdb의 구현

RocksDB의 구현은 매우 효율적입니다. LSM 트리(Log Structured Merge Tree)를 사용하여 데이터를 저장합니다. 이를 통해 빠른 삽입 및 삭제가 가능합니다. 또한 RocksDB는 공간을 절약하기 위해 데이터를 압축합니다.

이 블로그 게시물에서는 Rockset에서 RocksDB를 사용하는 방법과 최상의 성능을 얻기 위해 조정하는 방법을 살펴보겠습니다. Rockset의 경우 사용자가 1초 미만의 대기 시간으로 10밀리초 안에 데이터를 쿼리하고 지속적으로 데이터를 수집할 수 있기를 바랍니다. RocksDB는 Facebook, LinkedIn, Uber 및 수많은 다른 회사에서 생산에 사용됩니다. RocksDB는 임베디드 키 형태로 키-값 데이터를 저장합니다. 1 RocksDB 인스턴스 에서 데이터는 다른 시스템으로 전송되지 않습니다. 오래 지속되도록 제작되었으며 RocksDB-Cloud와 공동으로 설계되었습니다. 머신 오류로 인해 RocksDB가 복구되지 않았습니다.

결과적으로 RocksDB의 미리 쓰기 로그를 사용할 수 없습니다. RocksDB는 메모리에 기록되기 때문에 모든 쓰기는 동일한 구조를 갖습니다. WriteBatch에서 일괄 처리된 개별 업데이트 배열이 있는 쓰기 일괄 처리는 RocksDB의 쓰기 처리량을 높입니다. 쓰기 배치의 단일 키는 여러 개로 정렬됩니다. RocksDB에 업데이트를 작성하기 전에 업데이트를 100KB 크기의 마이크로 배치로 배치하고 정렬합니다. RocksDB에서 각 레벨의 대상 크기는 해당 지점의 마지막 레벨 크기에 따라 동적으로 할당될 수 있습니다. L0 및 L1 수준의 데이터는 LSM 트리의 다른 수준에 비해 매우 제한적입니다. L0에서 L1로 압축하는 동안 L1의 모든 파일에 액세스해야 합니다. 범위 스캔을 수행하거나 많은 수의 필드를 검색하는 쿼리의 경우 많은 수의 반복기를 생성해야 합니다. Iterator는 자신이 속한 freepool의 쿼리에서 재사용할 수 없습니다.

Datamation 클라우드 데이터베이스 비교

사용 가능한 다양한 클라우드 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 비즈니스에 사용할 클라우드 데이터베이스를 결정할 때 요구 사항에 가장 적합한 것을 찾기 위해 다양한 옵션을 비교하고 대조하는 것이 중요합니다. Datamation은 다양한 옵션을 평가하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 클라우드 데이터베이스 비교 차트를 만들었습니다.

카우치베이스 엔터프라이즈

Couchbase Enterprise Edition은 Couchbase Server의 가장 포괄적이고 성능이 뛰어난 에디션입니다. 여기에는 Community Edition의 모든 기능이 포함되어 있으며 활성-활성 지역 복제 및 데이터 센터 간 복제(XDCR)와 같은 엔터프라이즈 기능과 향상된 보안 및 모니터링이 추가됩니다. Couchbase Enterprise Edition은 Standard 및 Enterprise의 두 가지 구독 계층으로 제공됩니다.

Couchbase Server는 관계형 데이터베이스의 강점과 NoSQL의 능력을 결합한 클라우드 네이티브 분산 데이터베이스입니다. 이 클라우드 서비스는 퍼블릭 클라우드뿐만 아니라 프라이빗 클라우드 및 하이브리드 클라우드에서도 서비스로 사용할 수 있습니다. 대기 시간은 시스템의 메모리 우선 아키텍처를 사용하여 밀리초 단위로 측정됩니다. 미션 크리티컬 애플리케이션의 경우 Couchbase 플랫폼은 데이터베이스 경제학을 재정의합니다. 키-값, 쿼리 및 검색과 같은 다양한 방법을 사용하여 여러 플랫폼에서 실행되는 매력적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. SQL, 스키마, 트랜잭션 및 사용자 정의 함수는 익숙한 구조 중 일부에 불과합니다. 또한 Couchbase는 버킷, 범위, 컬렉션 및 문서를 RDBMS에 매핑하는 데 사용할 수 있는 동적 스키마 구성을 지원합니다.

N1QL은 애플리케이션 개발자가 표현력 있고 강력하며 완전한 방식으로 데이터를 쿼리, 변환 및 조작할 수 있도록 하는 선언적 언어입니다. 비즈니스 확장과 관련하여 다중 계층 데이터 센터는 두 가지 장점을 모두 제공합니다. 컴퓨팅, 스토리지 및 처리 워크로드 파티셔닝을 활용하여 단일 플랫폼에서 가장 까다로운 워크로드를 충족할 수 있습니다. 고가용성, 재해 복구 또는 유연한 글로벌 복제 등 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 센터 전체에서 데이터를 쉽게 복제할 수 있습니다. 내장된 감사 기능과 역할 기반 액세스 제어 및 암호화된 통신을 사용할 수 있습니다. 데이터는 네트워크와 클라우드에서 안전하게 보호됩니다.

Couchbase: 인기 있는 Nosql 데이터베이스

Couchbase와 같은 NoSQL 데이터베이스는 다양한 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션을 위한 훌륭한 옵션입니다. 클라우드 기반 솔루션의 선도적인 제공업체인 Couchbase는 에미레이트 항공, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn 및 Marriott Hotels를 비롯한 5개 국가의 사무실에서 2,000명 이상의 고객에게 서비스를 제공합니다.