RocksDB: baza danych NoSQL zapewniająca wysoką wydajność i skalowalność

RocksDB to popularna baza danych NoSQL, z której korzysta wiele firm ze względu na wysoką wydajność i skalowalność. Jest to projekt typu open source zapoczątkowany przez Facebooka i obecnie utrzymywany przez społeczność programistów. RocksDB wykorzystuje strukturę danych Log-Structured Merge-Tree (LSM), która sprawia, że ​​jest wydajna w przypadku obciążeń wymagających dużej ilości zapisu.

Po ponad czterech latach korzystania z couchbase przeprowadziliśmy migrację do MongoDB i jesteśmy zachwyceni tym, jak to się potoczyło. Doświadczenie z Couchbase było przerażające, pomimo faktu, że otrzymaliśmy wsparcie korporacyjne, a także listę na platformie. Aby to zadziałało, potrzebujesz łącznie co najmniej sześciu serwerów. Do produkcji jest tylko sześć serwerów do zbudowania. Pamięć podręczna w pamięci jest obsługiwana przez mniejszą instancję Memcached w instancji Couchbase. Ten program zużywa 8 GB pamięci RAM, która może obsłużyć 5000 dokumentów. Prawda nie jest nie na miejscu. W naszej instancji Couchbase było mniej niż 5000 dokumentów i mniej niż 20 indeksów, a zużycie pamięci przez instancję zawsze przekraczało 8 GB.

RocksDB, wbudowana baza danych, działa znakomicie pod względem danych klucz-wartość. Jest to rozwidlenie LevelDB firmy Google, które jest zoptymalizowane pod kątem obsługi wielu rdzeni procesora i doskonale nadaje się do obciążeń o wysokich wymaganiach we/wy. Można go uruchomić na dyskach półprzewodnikowych (SSD) lub innych urządzeniach pamięci masowej o wysokiej wydajności.

Kiedy zbudowali swoją wersję Cassandry, uwzględnili silnik pamięci masowej RocksDB , znany również jako Rocksandra. Radykalnie zmieniliśmy sposób, w jaki myśleliśmy o pamięci masowej Cassandry, jednocześnie zachowując nienaruszoną koordynację sieci i węzłów.

Czy Rocksdb jest bazą danych w pamięci?

Jego podstawową funkcją jest obsługa danych o wysokiej wydajności, ponieważ jest to osadzona baza danych oparta na danych klucz-wartość. RocksDB, rozwidlony z LevelDB firmy Google, jest w stanie działać lepiej niż wiele rdzeni procesora i przechowywać dane szybciej niż dyski SSD dla aplikacji związanych z wejściami/wyjściami.

Jeden lub więcej komponentów w RocksDB może prowadzić do nadmiernego wykorzystania pamięci. Kiedy wywołujesz GetUsage() na obiekcie pamięci podręcznej bloków w MongoRocks, możesz określić rozmiar pamięci podręcznej bloków. Gdy rozmiar pamięci podręcznej bloków zostanie zmniejszony, więcej danych zostanie zapisanych w pamięci podręcznej, ponieważ operacje we/wy nie wzrosną. Chociaż użycie procesora może nie wzrosnąć w wyniku konieczności dekompresji przez RocksDB stron odczytywanych z pamięci podręcznej stron, może wzrosnąć. Bloki indeksu i bloki filtrów Bloom są powszechnie używane do wyjaśnienia różnicy. W MongoRocks możesz skonfigurować blokową pamięć podręczną, przydzielając budżet pamięci dla memtables. Jeśli chodzi o obliczanie zużycia pamięci dla przypiętych bloków, jest to proste. Rozmiar L1 można kontrolować, dodając lub odejmując bajty dla poziomu podstawowego. Gdy w tym samym czasie odbywa się 100 000 transakcji odczytu, może to spowodować spowolnienie pamięci.

Dzięki włączeniu RocksDB, osadzona aplikacja może przechowywać dane klucz-wartość w bardzo wydajny i szybki sposób. W porównaniu z dynamiczną pamięcią RAM, SecondaryCache ma większy rząd wielkości, a zatem wymaga mniejszej liczby odczytów ze zdalnej pamięci masowej, co skutkuje mniejszymi opóźnieniami odczytu i zużyciem przepustowości sieci. Obecnie nie ma planów wykorzystania RocksDB jako domyślnego modelu bazy danych, ale jesteśmy optymistami co do jego powszechnego zastosowania w przyszłości.

Dlaczego Rocksdb to najlepszy sklep oferujący kluczową wartość

RocksDB to szybka i niezawodna opcja przechowywania kluczy w magazynie klucz-wartość, który może również służyć jako podstawa serwerowej bazy danych. Jest dostarczany z drzewem LSM do dostrajania wydajności, co czyni go realną opcją dla aplikacji wymagających dużej ilości danych.

Czym Rocksdb różni się od Redis?

Głównym przypadkiem użycia Redis jest pamięć, chociaż w razie potrzeby może również tworzyć kopie zapasowe danych w trwałym magazynie i wykonywać obliczenia w pamięci. W większości przypadków RocksDB służy do utrwalania trwałych danych, aw wielu przypadkach dane są przechowywane na trwałym nośniku.

Jakie są zalety Redis w porównaniu z RocksDB? Magazyn danych Redis to wirtualny magazyn w pamięci, który jest podobny do Memcached. Wbudowany magazyn kluczy/wartości RocksDB umożliwia odczytywanie wielowątkowych i logowanych drzew scalania. Ponieważ Redis jest tak wydajny i skalowalny (z wyjątkiem procesora), nie ma ograniczeń co do jego skalowania. Chociaż Redis wydaje się być szybszy, OP twierdzi, że twoje zbiory danych nie muszą być ograniczone ilością pamięci dostępnej w twojej aplikacji. W niektórych przypadkach możesz użyć LedisDB i tej samej biblioteki klienta Redis, aby zastąpić Redis, co jest prawie kroplą w morzu potrzeb.

Czy Rocksdb jest dystrybuowany?

RocksDB to rozproszona baza danych, która umożliwia poziome skalowanie pamięci masowej i wydajności. Został zaprojektowany w celu zapewnienia wysokiej dostępności i wydajności dzięki prostemu modelowi wdrażania.

Magazyn klucz-wartość ChakrDB (KVS) jest oparty na RocksDB i jest odpowiedni dla skal od petabajtów do kilkudziesięciu terabajtów. Architektura oparta na węzłach (vNodes) jest używana do dzielenia ChakrDB. Węzły wirtualne obsługują zarówno woluminy oparte na systemie plików ext4 utworzone przez wewnętrzne konfiguracje systemu plików Kubernetes, jak i Nutanix BlockStore. RocksDB, KVS oparty na drzewach log-structured merger (LSM), to oprogramowanie stojące za ChakrDB. Struktura danych LSM działa dobrze zarówno z urządzeniami NVMe, jak i dyskami SSD. ChakrDB można uruchamiać na różnych dyskach, maszynach wirtualnych i na platformie Azure przy użyciu Kubernetes. Ponieważ jest konteneryzowany, konteneryzowany program ChakrDB może być uruchamiany w dowolnym środowisku K8s w Pod.

Platforma może być hostowana w usłudze rozproszonej pamięci masowej Nutanix (Azure lub AWS) lub u dowolnego dostawcy usług pamięci masowej w chmurze. Chakr Cluster Manager odpowiada za cały ruch płaszczyzny kontrolnej w klastrze. Celem chharDB jest zapewnienie wydajności i skali. Dzięki vNode tworzy architekturę shardingu, która rozdziela wejścia/wyjścia na wiele instancji RocksDB w celu poprawy równoległości i przepustowości zapisu. Nutanix Objects to przykład usługi stanowej, którą można uruchomić w trybie osadzonym lub zdalnym za pomocą chacherDB. Zapewnia MetadataService możliwość utrzymywania warstwy buforowania, zapewniając jednocześnie spójność odczytu po odczycie. Na poniższym wykresie możemy zobaczyć, jaką przepustowość uzyskaliśmy dzięki liniowemu skalowaniu instancji ChakrDB.

W przyszłości będziemy udostępniać bardziej szczegółowe wyniki operacji odczytu, zapisu i skanowania. Przyglądamy się asynchronicznym technikom tworzenia kopii zapasowych lub obliczaniu sum kontrolnych na różnych etapach rozwoju. Wersje RocksDB mają teraz lepsze techniki sum kontrolnych, które mogą wykryć uszkodzenie oprogramowania, zanim stanie się ono trwałe. Wśród aplikacji, w których ChakrDB jest bardzo poszukiwany, znajdują się obciążenia, takie jak analiza dużych zbiorów danych, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Nutanix obecnie prototypuje ChakrDB w ramach różnych bieżących projektów i produktów, które przyniosły obiecujące wyniki. O tym, co robimy, będziemy informować na kolejnych blogach.

Rocksdb: szybki silnik pamięci masowej dla baz danych

W przeciwieństwie do Linuksa i Apache, RocksDB nie jest systemem rozproszonym, który ma plan odzyskiwania po awarii. Ze względu na niską dostępność i brak silnego mechanizmu replikacji danych nie ma dużej pojemności. Mimo to niektóre z najpopularniejszych baz danych na świecie nadal go używają. LevelDB, który ma już szybki silnik bazy danych, sprawia, że ​​RocksDB jest idealnym silnikiem do przechowywania danych . Zdolność LevelDB do skalowania w celu obsługi dużych ilości danych przy jednoczesnym wykorzystaniu szybkiego przechowywania była głównym atutem. Ponadto RocksDB ma zdolność bycia innowacyjnym. Dane mogą być przechowywane w RocksDB na różne sposoby, w tym związane z IO, w pamięci lub jednokrotnego zapisu. W rezultacie jest to bardzo dobry wybór dla baz danych o dużych wymaganiach dotyczących pamięci masowej, które nie chcą rezygnować z wydajności ani dostępności danych.

Rocksdb Alternatywa

Istnieje wiele różnych alternatyw dla rocksdb, które są dostępne w zależności od konkretnych potrzeb. Niektóre popularne alternatywy to hbase, leveldb i berkeley db.

Od 2022 r. SourceForge uznał RocksDB za najlepszą alternatywę dla Linuksa. Dzięki ApsaraDB for Redis możemy odczytywać dane z pamięci podręcznej w pamięci z dużą szybkością, zapewniając trwałość danych i wykorzystując w tym procesie pamięć i miejsce na dysku twardym. Od 2009 roku Tair jest oficjalnym dostawcą buforowania danych dla Alibaba Group, a jego wyniki w scenariuszach buforowania danych, takich jak Double 11 Shopping Festival, zostały docenione. Niskie opóźnienia odpowiedzi Tanzu GemFire ​​na żądania dostępu do danych umożliwiają aplikacjom zawsze zwracanie świeżych danych. Google Cloud Bigtable to w pełni zarządzana usługa bazy danych NoSQL stworzona z myślą o obciążeniach wymagających danych analitycznych i operacyjnych w czasie rzeczywistym. Amazon DynamoDB może obsłużyć ponad 10 bilionów żądań dziennie i obsługiwać szczytowy ruch o wartości ponad 20 milionów żądań na sekundę. BergDB to pozbawiona schematów, osadzona, zorientowana na dokumenty baza danych NoSQL, która jest open source i jest bezpłatna.

Dostępnych jest wiele funkcji, takich jak proste przechowywanie klucz-wartość, transakcje ACID, zapytania historyczne, kontrola współbieżności, szybkie przechowywanie tylko do dołączania, replikacja, przezroczysty identyfikator obiektu i inne. OrigoDB pozwala budować systemy o znaczeniu krytycznym, o wysokiej wydajności za ułamek kosztów. W rezultacie zapewnia pełen zakres możliwości zarządzania danymi w pamięci, w tym możliwość zarządzania wieloma bazami danych w tym samym czasie. Pojedynczy silnik OrigoDB może przetwarzać miliony transakcji odczytu na sekundę. Oprogramowanie Ignite może być używane do tworzenia aplikacji w językach Java, C#, C++, Python i innych językach programowania. Możesz szybko i łatwo łączyć, grupować, agregować i porządkować dane na serwerach w pamięci i na dysku. Twoja baza danych Ignite może teraz zostać przekształcona w rozproszony superkomputer.

Oracle Autonomous Database upraszcza zarządzanie relacyjnymi bazami danych. Jako jedno z najbardziej elastycznych wdrożeń, Redis Enterprise jest dostępny w modelu hybrydowym. InfinityDB Embedded, baza danych Java NoSQL, zawiera hierarchiczne hierarchie do przechowywania rekordów kluczowych wartości. Wydajność, elastyczność i bezobsługowość systemu sprawiają, że idealnie nadaje się do wysokowydajnych, wielordzeniowych, elastycznych i bezobsługowych zastosowań. LeanXcale to szybka i skalowalna baza danych , która łączy SQL i NoSQL w sposób, który sprawia, że ​​oba dobrze ze sobą współpracują. Silnik pamięci masowej KiVi został stworzony do przechowywania danych w formacie relacyjnym. ModJS umożliwia pisanie funkcji javascript, które można wywoływać bezpośrednio z KeyBD.

Popularny magazyn danych w pamięci można łatwo skonfigurować, uruchomić i skalować za pomocą Amazon ElastiCache. Buforowanie, magazyny sesji, gry, usługi psychologiczne, analizy w czasie rzeczywistym i buforowanie to tylko kilka przypadków użycia w czasie rzeczywistym dostępnych w Amazon ElastiCache. Dzięki wysokowydajnej bibliotece baz danych i serwerowi NoSQL, Go jest najlepszym wyborem do tworzenia Ledisdb. OrientDB to najszybsza baza danych wykresów na rynku. Zwiększ swoją przewagę konkurencyjną i przyspiesz innowacje dzięki nowym strumieniom przychodów. Baza danych Macrometa NoSQL jest bezserwerowa i oparta na silniku strumieniowym, co pozwala na przetwarzanie i obliczanie danych z dużą prędkością. Memorystore automatyzuje złożone zadania Redis i Memcached, takie jak wysoka dostępność, przełączanie awaryjne, łatanie i monitorowanie.

Wysokowydajne bazy danych , takie jak upscaledb, wykorzystują szybkie przechowywanie klucz-wartość i algorytmy, aby zmaksymalizować ich wykorzystanie. UpscaleDB to test porównawczy typu open source, który może przeskanować ponad 50 milionów rekordów i pobrać najwięcej. Platforma Tablestore umożliwia bezproblemowe powiększanie danych i rozszerzanie współbieżności przy użyciu technologii dzielenia danych i równoważenia obciążenia serwera. InsightEdge jest dostawcą narzędzi analitycznych, które umożliwiają analizę w czasie rzeczywistym strumieniowych danych o historycznej strukturze. Korzystając z metody rozliczeń zgodnie z rzeczywistym użyciem tej usługi, możesz zapewnić optymalne działanie systemu kontroli ryzyka. Bazy danych ScyllaDB są przeznaczone do aplikacji intensywnie przetwarzających dane, wymagających wysokiej wydajności i małych opóźnień. ScyllaDB jest używany przez ponad 400 zmieniających gry firm, takich jak Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast i Samsung.

Jeśli potrzebujesz skalowalności i wysokiej dostępności, dobrym wyborem będą bazy danych Apache Cassandra. Siatka danych Hazelcast oparta na otwartej platformie do przechowywania i zarządzania danymi Infinispan zapewnia solidny zestaw możliwości przechowywania, zarządzania i przetwarzania danych. dane wielowymiarowe są tworzone w ramach InterSystems IRIS przy użyciu zestawu interfejsów API, które umożliwiają współbieżne operacje na danych klucz-wartość, relacjach, obiektach, dokumentach i innych trwałych danych transakcyjnych. FairCom DB to platforma analityczna w czasie rzeczywistym, która umożliwia przeprowadzanie dużych transakcji w przewidywalny sposób i równoległe przetwarzanie dużych zbiorów danych. Jest to zaawansowany silnik bazy danych, który zapewnia ciągłość kontroli i najniższy całkowity koszt posiadania (TCO) spośród wszystkich silników baz danych. Cache to wielomodelowy (obiektowy, relacyjny, klucz-wartość) system zarządzania bazą danych i serwerem aplikacji stworzony przez firmę InterSystems. Korzystanie z Ehcache jako klienta zwiększa wydajność, zmniejsza obciążenie bazy danych i upraszcza skalowalność dzięki użyciu pamięci podręcznej opartej na standardach open source.

Magazyny danych w IBM Cloud Databases to bezpłatne platformy oprogramowania typu open source do tworzenia aplikacji dla przedsiębiorstw. Dzięki frameworkowi zbudowanemu na platformie mikrousług umożliwiają aplikacje bezserwerowe. Voldemort nie próbuje spełniać dowolnych relacji ani właściwości ACID w relacyjnej bazie danych. Klaster jest definiowany jako siatka przy użyciu komunikacji multiemisji. XAP, siatka danych w pamięci firmy GigaSpaces, została zaprojektowana z myślą o ekstremalnym przetwarzaniu transakcyjnym i strumieniowym w aplikacjach o znaczeniu krytycznym z wysoką wydajnością, odpornością i bardzo niskimi opóźnieniami. FoundationDB może obsługiwać duże ilości ciężkich danych na zwykłym sprzęcie przy niskich kosztach. Ponieważ serwer sieciowy Kyoto Tycoon jest lekki, jest kompatybilny zarówno z bazą danych klucz-wartość Kyoto Cabinet, jak iz serwerem sieciowym Kyoto Tycoon.

Najnowsze wersje upstream zostały ulepszone i mają być używane razem i testowane w rzeczywistych warunkach produkcyjnych. Poprawki błędów, drobne nowe funkcje i kilka aktualizacji pakietów dystrybucji Linuksa to tylko niektóre z ulepszeń. Teraz możliwe jest przechowywanie często używanych aplikacji, dokumentów i innych danych na szybszych urządzeniach. Może uzyskiwać do nich dostęp z prędkościami porównywalnymi z pamięcią RAM lub dyskiem SSD. Możesz użyć Memcached, aby pobrać pamięć z części komputera, które wymagają więcej pamięci, niż mogą obsłużyć. Otwarte standardy i solidny silnik SQL tworzą solidną platformę NoSQL, jak żadna inna. Z platformy korzystają Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon i setki innych firm.

Czy Rocksdb jest szybki?

Szybkie pamięci masowe o niskim opóźnieniu, takie jak dyski flash i szybkie dyski, są idealne dla RocksDB. Dzięki RocksDB możesz w pełni wykorzystać pamięć i możliwości odczytu/zapisu pamięci flash i pamięci RAM.

Borsuk to szybszy wybór do przechowywania danych w bazie danych wykresów

Do przechowywania danych w bazie danych wykresów biblioteka Badger jest szybszą alternatywą dla RocksDB. Ponieważ drzewo LSM zawiera tak wiele kluczy, istnieje mniejsze prawdopodobieństwo, że większa liczba kluczy doprowadzi do zagęszczenia. Ponadto RocksDB przechowuje dane do odczytu i zapisu w pamięci, buforując przychodzące odczyty.

Rozproszony Rocksdb

RocksDB to osadzona baza danych o wysokiej wydajności dla danych klucz-wartość. Jest napisany w C++ i zapewnia prosty, ale potężny interfejs API. RocksDB przechowuje swoje dane w formacie o strukturze logów, dzięki czemu jest wydajny zarówno pod względem miejsca na dysku, jak i wydajności odczytu. RocksDB to doskonały wybór dla aplikacji wymagających niskich opóźnień i dużej przepustowości.

Nieustrukturyzowany magazyn danych o nazwie chkrDB został zaprojektowany w celu wykorzystania konstrukcji opartych na chmurze poprzez utworzenie rozproszonego magazynu klucz-wartość (KVS). Nowoczesna aplikacja danych musi spełniać określone zasady, aby działać w dowolnej chmurze publicznej lub prywatnej. Aplikacje gotowe do pracy w chmurze zazwyczaj wymagają standardów API typu open source, standardowych punktów końcowych pamięci masowej iSCSI oraz obciążeń kontenerowych, takich jak Docker. Przechowywanie w chmurze i Kubernetes zapewniały już skalowalną pamięć masową, dostępność i spójność pod względem mocy obliczeniowej i pamięci masowej. Tradycyjny rozproszony KVS replikuje dane, wykonuje aktywne obciążenia, migruje dane oraz zapewnia wysoką dostępność i odporność. Gdy korzystamy z infrastruktury chmurowej o wysokiej dostępności, możemy łatwo usunąć część złożoności związanej z replikacją, HA i skalowaniem do bazowej platformy chmurowej. Większość baz danych typu open source nie spełnia wszystkich wymienionych powyżej wymagań, w tym małych opóźnień i wysokiej przepustowości.

Wysokowydajny system pamięci masowej wymaga bardzo lekkiego, rozproszonego KVS, który można skalować do największej liczby plików jednocześnie. Podjęliśmy decyzję o użyciu rozwidlonej wersji Cassandry, z której korzystaliśmy przez ostatnie osiem lat. Autonomiczny magazyn rozszerzeń (AES) firmy Nutanix, lokalna baza danych metadanych AOS na dysku, wykazała obiecujące wyniki wydajności w okresie testowym. Pomimo faktu, że RocksDB jest w stanie przechowywać duże ilości danych, wymaga stosunkowo niewielkiej ilości pamięci. Ponieważ możemy osadzić RocksDB w innych procesach, mamy znaczące zalety, jeśli chodzi o opóźnienia i przepustowość. Dzięki rozproszonemu projektowi natywnemu w chmurze, wysoce dostępnemu charakterowi i funkcjom o wysokiej wydajności, ChahalDB jest doskonałym KVS z RocksDB. Backend RocksDB Env umożliwia również połączenie z dowolną inną warstwą pamięci masowej. Ta druga część serii obejmie architekturę rozproszonego KVS ChakrDB i omówi, w jaki sposób rozumowanie i teoria przekształciły się w rzeczywistość.

Rocksdb vs Sqlite

SQLite i RocksDB są używane głównie w bazach danych. Głównym powodem, dla którego programiści wybierają RocksDB zamiast SQLite, jest to, że jest bardziej przyjazny dla użytkownika, a lekkość jest uważana za czynnik krytyczny. RocksDB, projekt typu open source, ma liczbę gwiazd GitHub 14,1 tys., a forki GitHub 3,09 tys.

Jakie są różnice między RocksDB a SQLite? SQLite jest prawdopodobnie najgorszym z najgorszych kandydatów, jeśli chodzi o relacje serwer-klient (centralne bazy danych), podczas gdy RocksDB jest relacją serwer-klient ( centralna baza danych ). Firebase nie jest niczym nowym, ponieważ jest aplikacją hostowaną przez firmę, a nie usługę. Chociaż istnieje kilka negatywów, korzyści są znaczne. W rezultacie konieczne będzie utworzenie serwera, aplikacji klienckiej i bazy danych. Może to być Javascript z opartym na Express API REST API na Node.js lub Javalin z wbudowaną bazą danych ObjectDB do przechowywania baz danych. Koszty początkowe mogą wahać się od bardzo niskich do zera. Chociaż musisz nauczyć się interfejsu API Firebase, myślę, że Firebase jest lepszym wyborem.

Rocksdb Golang

RocksDB to baza danych klucz-wartość opracowana przez Facebooka. Jest napisany w C++ i ma powiązania dla wielu języków programowania, w tym Go.
RocksDB został zaprojektowany tak, aby był skalowalny i wydajny. Może być używany jako samodzielna baza danych lub jako część większego systemu. RocksDB jest używany przez wiele dużych firm, w tym Facebook, Google i Microsoft.

Jest to rozwidlenie pakietu levigo, w którym identyfikatory zmieniają się na rockdb, a nazwa pakietu zmienia się na rocksdb. Używaj zbiorczego urządzenia do odczytu zbiorczego. Może być konieczne utworzenie własnego obiektu zasad filtrowania, jeśli w kodzie używany jest niestandardowy komparator. Bardzo ważne jest, aby aktywować pamięć podręczną, gdy nie jest już wymagana przez program, aby zapobiec wyciekom pamięci. Możesz teraz uzyskać dostęp do bazy danych, otwierając ją. Po usunięciu dane powiązane z kluczem są usuwane z bazy danych. Przed powrotem weź kopię informacji.

CompactRange wykonuje zagęszczanie ręczne na swoich klawiszach Zakresu podczas korzystania z trybu zagęszczania ręcznego. GetApproximateSizes oblicza rozmiar systemu plików w bajtach dla każdego użytego zakresu kluczy. PropertyValue zwraca wartość właściwości bazy danych w wyniku jej metody property() . Put zapisuje dane powiązane z kluczem bazy danych. Jeśli nil []bajt zostanie przekazany jako wartość, zwracany jest wycinek zerowego []bajta. Jest to środowisko wywołań bazy danych używane w wywołaniach systemowych. Gdy program nie wymaga już Envs, wymagane jest wywołanie Close, aby zapobiec wyciekom pamięci.

Zwróci błąd, jeśli podczas zdarzenia GetError wystąpi błąd LevelDB. Zwroty będą zerowe dla iteratorów, które są po prostu nieprawidłowe. Kiedy close zwalnia dany Iterator, zwalnia bazową strukturę C. Kiedy program nie używa już Iteratora, bardzo ważne jest, aby aktywować Zamknij, aby zapobiec wyciekom pamięci. Gdy baza danych jest otwarta, SetCache przechowuje obiekt pamięci podręcznej w bazie danych. Gdy używana jest metoda setCompression, algorytm kompresji określony przez SetCompression określa, które bloki można skompresować. W przypadku użycia SetFilterPolicy Open tworzy nową bazę danych z określonymi w niej zasadami filtrowania.

SetInfoLog określa obiekt *Crocksdb_logger_t jako wewnętrzny rejestrator bazy danych. SetFillCache może służyć do określenia, czy odczyty wykonane z tym ReadOptions wypełnią pamięć podręczną serwera. Gdy utworzono migawkę, odczyty przyczyn dostarczone przez SetSnapshot były takie same, jak te wygenerowane przez migawkę. Tej metody można użyć, aby zapewnić spójność każdego odczytu w przypadku dużej ilości danych. Partia WriteBatch operacji umieszczania i usuwania musi być przechowywana w bazie danych przed zapisaniem atomowym. WriteBatch jest zapisywany, gdy tylko zostanie przekazany do bazy danych. Jeśli program nie wymaga już obiektu WriteBatch, zaleca się jego zamknięcie.

Wszystkie umieszczone w kolejce polecenia Put i Delete są teraz usuwane. Gdy Close cofnie alokację WriteOptions, podstawowa struktura C może zostać wykonana. SetSync określa, czy każdy zapis opcji zapisu jest opróżniany z pamięci podręcznej bufora systemu operacyjnego, zanim zapis zostanie uznany za zakończony, jeśli jest wykonywany przy użyciu skryptu opcji zapisu.

Rocksdb: osadzony magazyn klucz-wartość dla aplikacji skierowanych do użytkownika

Korzystanie z RocksDB to prosty sposób przechowywania danych przez aplikacje w bazie danych o niskim opóźnieniu i szybkim dostępie. Jest to bardzo przydatne w przypadku aplikacji skierowanych do użytkownika, które śledzą historię odwiedzających witrynę i stan witryny. Ponadto RocksDB może być wykorzystywany w aplikacjach wymagających szybkiego dostępu do dużych zbiorów danych.

Implementacja Rocksdb

Implementacja RocksDB jest bardzo wydajna. Do przechowywania danych wykorzystuje drzewo strukturyzowanego dziennika scalania (drzewo LSM). Pozwala to na szybkie wstawianie i usuwanie. Dodatkowo RocksDB kompresuje dane, aby zaoszczędzić miejsce.

W tym poście na blogu omówimy, w jaki sposób RocksDB jest używany w Rockset, a także jak jest dostrojony, aby uzyskać najlepszą wydajność. Jeśli chodzi o Rockset, chcemy, aby nasi użytkownicy mogli wyszukiwać swoje dane w ciągu 10 milisekund z opóźnieniem poniżej sekundy i nieprzerwanie przetwarzać dane. RocksDB jest używany w produkcji na Facebooku, LinkedIn, Uber i wielu innych firmach. RocksDB przechowuje dane klucz-wartość w postaci osadzonych kluczy. W 1 instancji RocksDB dane nie są przesyłane do innych maszyn. Został zbudowany z myślą o trwałości i został zaprojektowany we współpracy z RocksDB-Cloud. Awarie maszyn uniemożliwiły przywrócenie RocksDB.

W rezultacie nie można użyć dziennika zapisu z wyprzedzeniem RocksDB. Ponieważ RocksDB jest zapisywany w pamięci, wszystkie nasze zapisy mają tę samą strukturę. Partia zapisu z tablicą pojedynczych aktualizacji zgrupowanych w WriteBatch skutkuje wyższą przepustowością zapisu dla RocksDB; a pojedynczy klucz w partii zapisu jest sortowany na wielokrotności. Przed napisaniem aktualizacji do RocksDB dzielimy je na mikropartie o rozmiarze 100 KB i sortujemy. W RocksDB rozmiary docelowe dla każdego poziomu mogą być przypisywane dynamicznie na podstawie rozmiaru ostatniego poziomu w tym punkcie. Dane z poziomów L0 i L1 są bardzo ograniczone w porównaniu z innymi poziomami drzewa LSM. Wszystkie pliki w L1 muszą być dostępne podczas kompaktowania z L0 do L1. Utworzenie dużej liczby iteratorów jest wymagane w przypadku zapytań, które wykonują skanowanie zakresu lub pobierają dużą liczbę pól. Iteratory nie mogą być ponownie używane w zapytaniu w wolnej puli, w której się znajdują.

Porównanie baz danych Datamation Cloud

Dostępnych jest wiele różnych baz danych w chmurze, z których każda ma swoje zalety i wady. Decydując, której bazy danych w chmurze użyć dla swojej firmy, ważne jest porównanie różnych opcji, aby znaleźć tę, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. Firma Datamation stworzyła tabelę porównawczą baz danych w chmurze, która może pomóc w ocenie różnych opcji i podjęciu świadomej decyzji.

Firma Couchbase

Couchbase Enterprise Edition to najbardziej wszechstronna i wydajna edycja Couchbase Server. Zawiera wszystkie funkcje wersji Community i dodaje funkcje korporacyjne, takie jak replikacja geograficzna Active-Active i replikacja między centrami danych (XDCR), a także ulepszone zabezpieczenia i monitorowanie. Couchbase Enterprise Edition jest dostępny w dwóch poziomach subskrypcji: Standard i Enterprise.

Couchbase Server to natywna dla chmury, rozproszona baza danych, która łączy siłę relacyjnych baz danych z mocą NoSQL. Ta usługa w chmurze jest dostępna jako usługa w chmurach publicznych, jak również w chmurach prywatnych i chmurach hybrydowych. opóźnienie jest mierzone w milisekundach przy użyciu architektury systemu zorientowanej na pamięć. W przypadku aplikacji o znaczeniu krytycznym platforma Couchbase na nowo definiuje ekonomię baz danych. Korzystając z różnych metod, takich jak klucz-wartość, zapytanie i wyszukiwanie, możesz tworzyć atrakcyjne aplikacje, które działają na wielu platformach. SQL, schematy, transakcje i funkcje zdefiniowane przez użytkownika to tylko niektóre ze znanych konstrukcji. Ponadto Couchbase obsługuje dynamiczne konstrukcje Schema, których można używać do mapowania zasobników, zakresów, kolekcji i dokumentów w RDBMS.

N1QL to język deklaratywny, który umożliwia programistom aplikacji wysyłanie zapytań, przekształcanie i manipulowanie danymi w ekspresyjny, wydajny i kompletny sposób. Jeśli chodzi o skalowanie Twojej firmy, wielowarstwowe centrum danych zapewnia to, co najlepsze z obu światów: pozwala sprostać najbardziej wymagającym obciążeniom na jednej platformie, wykorzystując partycjonowanie zadań obliczeniowych, pamięci masowej i przetwarzania. Możesz łatwo replikować swoje dane w całym centrum danych, aby spełnić potrzeby Twojej firmy, niezależnie od tego, czy chodzi o wysoką dostępność, odzyskiwanie po awarii, czy elastyczną globalną replikację. Dostępna jest wbudowana funkcja audytu, a także kontrola dostępu oparta na rolach i szyfrowana komunikacja. Twoje dane będą bezpieczne w sieci iw chmurze.

Couchbase: popularna baza danych Nosql

Baza danych NoSQL, taka jak Couchbase, to świetna opcja dla różnych aplikacji internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy (IoT). Couchbase, wiodący dostawca rozwiązań w chmurze, obsługuje ponad 2000 klientów z biur w pięciu krajach, w tym Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn i Marriott Hotels.