RocksDB: um banco de dados NoSQL para alto desempenho e escalabilidade

O RocksDB é um banco de dados NoSQL popular usado por muitas empresas devido ao seu alto desempenho e escalabilidade. É um projeto de código aberto iniciado pelo Facebook e agora é mantido por uma comunidade de desenvolvedores. O RocksDB usa uma estrutura de dados Log-Structured Merge-Tree (LSM) que o torna eficiente para cargas de trabalho pesadas de gravação.

Depois de usar o couchbase por mais de quatro anos, migramos para o MongoDB e estamos muito satisfeitos com o resultado. A experiência com o Couchbase foi horrível, apesar de termos recebido suporte empresarial e uma listagem na plataforma. Para fazê-lo funcionar, você precisará de pelo menos seis servidores no total. Para produção, existem apenas seis servidores a serem construídos. O cache na memória é manipulado por uma instância Memcached menor na instância Couchbase. Este programa consome 8 GB de RAM, que pode servir 5000 documentos. A verdade não está fora de lugar. Havia menos de 5.000 documentos em nossa instância do Couchbase e menos de 20 índices, e o consumo de memória da instância era sempre superior a 8 GB.

O RocksDB, um banco de dados incorporado, tem um desempenho admirável em termos de dados de valor-chave. Este é um fork do LevelDB do Google que é otimizado para lidar com muitos núcleos de CPU e é adequado para cargas de trabalho com altos requisitos de E/S. Ele pode ser executado em unidades de estado sólido (SSDs) ou outros dispositivos de armazenamento de alto desempenho.

Quando construíram sua versão Cassandra, eles incluíram o mecanismo de armazenamento RocksDB , também conhecido como Rocksandra. Mudamos drasticamente a forma como pensávamos no armazenamento do Cassandra, ao mesmo tempo em que mantínhamos sua rede e coordenação de nós intactas.

O Rocksdb é um banco de dados na memória?

Sua função principal é servir dados de alto desempenho porque é um banco de dados embutido baseado em dados chave-valor. O RocksDB, que é derivado do LevelDB do Google, é capaz de ter um desempenho melhor do que muitos núcleos de CPU e armazenar dados mais rapidamente do que SSDs para aplicativos vinculados a E/S.

Um ou mais componentes do RocksDB podem levar ao uso excessivo de memória. Ao chamar GetUsage() em um objeto de cache de bloco no MongoRocks, você pode determinar o tamanho do cache de bloco. Quando o tamanho do cache do bloco é reduzido, mais dados serão armazenados em cache, pois o IO não aumentará. Embora o uso da CPU possa não aumentar como resultado da necessidade do RocksDB de descompactar as páginas que ele lê do cache da página, ele pode aumentar. Blocos de índice e blocos de filtro bloom são comumente usados ​​para explicar a diferença. No MongoRocks, você pode configurar um cache de bloco alocando o orçamento de memória para memtables. Quando se trata de calcular o uso de memória para blocos fixados, é simples. O tamanho L1 pode ser controlado adicionando ou subtraindo bytes para o nível base. Quando você tem 100 mil transações de leitura acontecendo ao mesmo tempo, isso pode tornar a memória lenta.

Ao incorporar o RocksDB, um aplicativo incorporado pode armazenar dados de valor-chave de maneira altamente eficiente e rápida. Quando comparado à RAM dinâmica, o SecondaryCache tem uma ordem de grandeza maior e, portanto, requer menos leituras do armazenamento remoto, resultando em menor latência de leitura e menor consumo de largura de banda da rede. Atualmente não há planos de usar o RocksDB como um modelo de banco de dados padrão, mas estamos otimistas sobre sua ampla adoção no futuro.

Por que o Rocksdb é a melhor loja de valor-chave

O RocksDB é uma opção de armazenamento rápida e confiável para armazenar chaves em um armazenamento de valor-chave que também pode servir como base para um banco de dados baseado em servidor. Ele vem com a árvore LSM para ajuste de desempenho, tornando-o uma opção viável para aplicativos que exigem grandes quantidades de armazenamento de dados.

Como o Rocksdb é diferente do Redis?

O principal caso de uso do Redis é a memória, embora ele também possa fazer backup de dados em armazenamento persistente e computar na memória, se necessário. Na maioria dos casos, o RocksDB é usado para persistir dados persistentes e, em muitos casos, os dados são armazenados em mídia persistente.

Quais são as vantagens do Redis vs. RocksDB? O armazenamento de dados Redis é um armazenamento virtual na memória semelhante ao Memcached. Um armazenamento de chave/valor embutido do RocksDB permite que você leia árvores de mesclagem multi-threading e estruturadas em log. Como o Redis é tão eficiente e escalável (com exceção da CPU), não há limites para seu dimensionamento. Embora o Redis pareça ser mais rápido, o argumento de OP é que, como ele diz, seus conjuntos de dados não precisam ser limitados pela quantidade de memória disponível em seu aplicativo. Em alguns casos, você pode usar o LedisDB e a mesma biblioteca cliente Redis para substituir o Redis, que é quase uma gota no balde.

O Rocksdb é distribuído?

RocksDB é um banco de dados distribuído que permite escala horizontal de armazenamento e desempenho. Ele foi projetado para fornecer alta disponibilidade e desempenho com um modelo de implantação simples.

O armazenamento de valor-chave ChakrDB (KVS) é baseado em RocksDB e é adequado para escalas de petabytes a dezenas de Terabytes. Uma arquitetura baseada em nós (vNodes) é usada para fragmentar o ChakrDB. Os vNodes oferecem suporte a volumes baseados em sistema de arquivos ext4 criados por Kubernetes e configurações internas do sistema de arquivos Nutanix BlockStore. O RocksDB, um KVS baseado em árvores de mesclagem estruturada em log (LSM), é o software por trás do ChakrDB. A estrutura de dados do LSM funciona bem com dispositivos NVMe e também com SSDs. ChakrDB pode ser executado em uma variedade de discos, máquinas virtuais e no Azure usando Kubernetes. Por ser conteinerizado, o programa conteinerizado ChakrDB pode ser executado em qualquer ambiente K8s em um Pod.

A plataforma pode ser hospedada no serviço de armazenamento distribuído da Nutanix (Azure ou AWS) ou em qualquer provedor de serviços de armazenamento em nuvem. O Chakr Cluster Manager é responsável por todo o tráfego do plano de controle no cluster. O objetivo do chharDB é fornecer desempenho e escala. Com o vNode, ele cria uma arquitetura de sharding que distribui E/S em várias instâncias do RocksDB para melhorar o paralelismo e a taxa de transferência de gravação. O Nutanix Objects é um exemplo de serviço com estado que pode ser executado no modo incorporado ou remoto com chacherDB. Ele fornece ao MetadataService a capacidade de manter uma camada de cache e, ao mesmo tempo, garantir a consistência de leitura após a leitura. Podemos ver quanta taxa de transferência obtivemos com o dimensionamento linear das instâncias do ChakrDB no gráfico abaixo.

Forneceremos resultados mais detalhados para operações de leitura, gravação e digitalização no futuro. Estamos analisando técnicas de backup assíncrono ou cálculos de soma de verificação em diferentes estágios de desenvolvimento. As versões do RocksDB agora têm melhores técnicas de soma de verificação que podem detectar corrupção de software antes que ela se torne persistente. Entre os aplicativos em que o ChakrDB está em alta demanda estão cargas de trabalho como análise de big data, aprendizado de máquina e inteligência artificial. A Nutanix está atualmente prototipando o ChakrDB em uma variedade de projetos e produtos em andamento que produziram resultados promissores. Manteremos você atualizado sobre o que estamos fazendo nos próximos blogs.

Rocksdb: um mecanismo de armazenamento rápido para bancos de dados

Ao contrário do Linux e do Apache, o RocksDB não é um sistema distribuído que possui um plano de recuperação de desastres. Devido à baixa disponibilidade e à falta de um mecanismo forte de replicação de dados, ele não tem muita capacidade. Apesar disso, alguns dos bancos de dados mais populares do mundo continuam a usá-lo. O LevelDB, que já possui um mecanismo de banco de dados rápido, torna o RocksDB um mecanismo de armazenamento ideal . A capacidade do LevelDB de escalar para lidar com grandes quantidades de dados, ao mesmo tempo em que utiliza armazenamento rápido, tem sido um grande trunfo. Além disso, o RocksDB tem a capacidade de ser inovador. Os dados podem ser armazenados de várias maneiras com o RocksDB, incluindo IO-bound, in-memory ou write-once. Como resultado, é uma escolha muito boa para bancos de dados com altos requisitos de armazenamento que não desejam sacrificar o desempenho ou a disponibilidade de dados.

Alternativa Rocksdb

Existem muitas alternativas diferentes para rocksdb que estão disponíveis, dependendo de quais necessidades específicas você tem. Algumas alternativas populares incluem hbase, leveldb e berkeley db.

Em 2022, o SourceForge classificou o RocksDB como a melhor alternativa ao Linux. Com ApsaraDB for Redis, podemos ler dados de caches na memória em alta velocidade, garantindo persistência de dados e usando memória e armazenamento em disco rígido no processo. Desde 2009, a Tair atua como fornecedora oficial de cache de dados para o Alibaba Group, e seu desempenho em cenários de cache de dados, como o Double 11 Shopping Festival, foi reconhecido. A resposta de baixa latência do Tanzu GemFire ​​às solicitações de acesso a dados permite que os aplicativos sempre retornem dados atualizados. O Google Cloud Bigtable é um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado criado para cargas de trabalho que exigem dados analíticos e operacionais em tempo real. O Amazon DynamoDB pode lidar com mais de 10 trilhões de solicitações por dia e oferecer suporte a picos de tráfego de mais de 20 milhões de solicitações por segundo. O BergDB é um banco de dados NoSQL sem esquema, incorporado e orientado a documentos, de código aberto e de uso gratuito.

Uma variedade de recursos, como armazenamento de valor-chave simples, transações ACID, consultas históricas, controle de simultaneidade, armazenamento somente de anexação rápida, replicação, identificador de objeto transparente e muito mais estão disponíveis. O OrigoDB permite que você crie sistemas de missão crítica e de alto desempenho por uma fração do custo. Como resultado, ele fornece uma gama completa de recursos de gerenciamento de dados na memória, incluindo a capacidade de gerenciar vários bancos de dados ao mesmo tempo. Um único mecanismo OrigoDB pode processar milhões de transações de leitura por segundo. O software Ignite pode ser usado para desenvolver aplicativos em Java, C#, C++, Python e outras linguagens de programação. Você pode juntar, agrupar, agregar e ordenar os dados de forma rápida e fácil em seus servidores em memória e em disco. Seu banco de dados Ignite agora pode ser transformado em um supercomputador distribuído.

O Oracle Autonomous Database simplifica o gerenciamento de bancos de dados relacionais. Como uma das implantações mais flexíveis, o Redis Enterprise está disponível em um modelo híbrido. InfinityDB Embedded, um banco de dados Java NoSQL, contém hierarquias hierárquicas para armazenar registros de valor de chave. O desempenho, a flexibilidade e a natureza livre de manutenção do sistema o tornam ideal para uso de alto desempenho, multinúcleo, flexível e livre de manutenção. LeanXcale é um banco de dados rápido e escalável que combina SQL e NoSQL de forma que ambos funcionem bem juntos. O mecanismo de armazenamento KiVi é construído para armazenar dados no formato relacional. O ModJS permite que você escreva funções javascript que você pode chamar diretamente do KeyBD.

Um armazenamento de dados na memória popular pode ser facilmente configurado, executado e dimensionado com o Amazon ElastiCache. Cache, armazenamento de sessão, jogos, serviços psyg, análise em tempo real e armazenamento em cache são apenas alguns casos de uso em tempo real disponíveis com o Amazon ElastiCache. Com sua biblioteca e servidor de banco de dados NoSQL de alto desempenho, o Go é a melhor escolha para o desenvolvimento do Ledisdb. OrientDB é o banco de dados gráfico mais rápido do mercado. Melhore sua vantagem competitiva e acelere a inovação com novos fluxos de receita. O banco de dados Macrometa NoSQL é serverless e é baseado em um mecanismo de streaming, permitindo processar e computar dados em alta velocidade. O Memorystore automatiza tarefas complexas de Redis e Memcached, como alta disponibilidade, failover, aplicação de patches e monitoramento.

Bancos de dados de alto desempenho, como o upscaledb, aproveitam seu armazenamento rápido de valor-chave e algoritmos para maximizar seu uso. UpscaleDB é um benchmark de código aberto que pode escanear mais de 50 milhões de registros e recuperar o máximo. A plataforma Tablestore permite que os dados cresçam e a simultaneidade seja estendida de maneira contínua usando fragmentação de dados e tecnologia de balanceador de carga de servidor. O InsightEdge é o provedor de análises que permitem análises em tempo real para dados de streaming que foram historicamente estruturados. Ao utilizar o método de cobrança Pay-As-You-Go deste serviço, você pode garantir que seu sistema de controle de risco permaneça em operação ideal. Os bancos de dados ScyllaDB são projetados para aplicativos com uso intensivo de dados com requisitos de alto desempenho e baixa latência. O ScyllaDB é usado por mais de 400 empresas revolucionárias, como Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast e Samsung.

Quando você precisa de escalabilidade e alta disponibilidade, os bancos de dados Apache Cassandra são uma boa escolha. Uma grade de dados Hazelcast baseada na plataforma de gerenciamento e armazenamento de dados Infinispan de software livre fornece um conjunto robusto de recursos para armazenar, gerenciar e processar dados. dados multidimensionais são criados como parte do InterSystems IRIS usando um conjunto de APIs que permitem operações simultâneas em valores-chave, relacionais, objetos, documentos e outros dados transacionais persistentes. O FairCom DB é uma plataforma de análise em tempo real que permite transações de alto volume de maneira previsível e processamento paralelo de big data. É um mecanismo de banco de dados avançado que oferece controle contínuo e é o menor custo total de propriedade (TCO) entre todos os mecanismos de banco de dados. Cache é um sistema de gerenciamento de banco de dados multimodelo (objeto, relacional, valor-chave) e servidor de aplicativos criado pela InterSystems. O uso do Ehcache como cliente aumenta o desempenho, reduz as cargas de trabalho do banco de dados e simplifica a escalabilidade usando o cache baseado em padrões de software livre.

Os armazenamentos de dados no IBM Cloud Databases são plataformas de software gratuitas e de software livre para desenvolvimento de aplicativos corporativos. Com uma estrutura construída na plataforma de microsserviços, eles habilitam aplicativos sem servidor. Voldemort não tenta satisfazer relações arbitrárias ou satisfazer propriedades ACID em um banco de dados relacional. Um cluster é definido como uma grade usando comunicação multicast. XAP, uma grade de dados em memória da GigaSpaces, foi projetada para processamento transacional e de fluxo extremo para aplicativos de missão crítica com alto desempenho, resiliência e latência ultrabaixa. O FoundationDB pode executar grandes quantidades de dados pesados ​​em hardware comum por custos baixos. Como o servidor de rede Kyoto Tycoon é leve, ele é compatível com o banco de dados de valores-chave do Kyoto Cabinet e com o servidor de rede Kyoto Tycoon.

Os lançamentos upstream mais recentes foram aprimorados e devem ser usados ​​juntos e testados em condições de produção do mundo real. Correções de bugs, novos recursos menores e algumas atualizações de pacotes de distribuição do Linux são algumas das melhorias. Agora é possível armazenar seus aplicativos, documentos e outros dados usados ​​com frequência em dispositivos mais rápidos. Ele pode acessá-los em velocidades comparáveis ​​à RAM ou SSD. Você pode usar o Memcached para obter memória de partes do seu computador que exigem mais memória do que podem suportar. Padrões abertos e um mecanismo SQL robusto se combinam para criar uma estrutura NoSQL robusta como nenhuma outra. Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon e centenas de outras empresas usam a plataforma.

O Rocksdb é rápido?

Armazenamento rápido e de baixa latência, como flash drives e discos de alta velocidade, são ideais para RocksDB. Com o RocksDB, você pode aproveitar ao máximo a memória e os recursos de leitura/gravação de flash e RAM.

Badger é uma escolha mais rápida para armazenar dados em um banco de dados gráfico

Para armazenar dados em um banco de dados gráfico, a biblioteca Badger é uma alternativa mais rápida ao RocksDB. Como a árvore LSM contém muitas chaves, é menos provável que um número maior de chaves resulte em compactação. Além disso, o RocksDB armazena dados para leituras e gravações na memória, armazenando em buffer as leituras recebidas.

Rocksdb distribuídos

RocksDB é um banco de dados incorporado de alto desempenho para dados de valor-chave. Ele é escrito em C++ e fornece uma API simples, porém poderosa. O RocksDB armazena seus dados em um formato estruturado em log, permitindo que seja eficiente em termos de espaço em disco e desempenho de leitura. O RocksDB é uma ótima opção para aplicativos que exigem baixa latência e alto rendimento.

Um armazenamento de dados não estruturados chamado chkrDB foi projetado para aproveitar as vantagens das construções baseadas em nuvem, criando um armazenamento de valor-chave distribuído (KVS). Um aplicativo de dados moderno deve aderir a certas regras para ser executado em qualquer nuvem pública ou privada. Os aplicativos prontos para a nuvem geralmente exigem padrões de API de código aberto, pontos de extremidade de armazenamento iSCSI padrão e cargas de trabalho de contêiner, como Docker. O armazenamento em nuvem e o Kubernetes já forneciam armazenamento, disponibilidade e consistência expansíveis em termos de computação e armazenamento. O KVS distribuído tradicional replica dados, executa cargas de trabalho ativas, migra dados e garante alta disponibilidade e resiliência. Quando usamos uma infraestrutura de nuvem altamente disponível, podemos facilmente remover parte da complexidade associada à replicação, alta disponibilidade e dimensionamento para a plataforma de nuvem subjacente. A maioria dos DBs de código aberto não atende a todos os requisitos listados acima, incluindo baixa latência e alta taxa de transferência.

Um sistema de armazenamento de alto desempenho necessita de um KVS distribuído muito leve que possa ser dimensionado para o maior número de arquivos ao mesmo tempo. Tomamos a decisão de usar a versão bifurcada do Cassandra, que usamos nos oito anos anteriores. O armazenamento de extensão autônoma (AES) da Nutanix, um banco de dados de metadados de disco local AOS, demonstrou resultados de desempenho promissores durante o período de teste. Apesar do RocksDB ser capaz de armazenar grandes quantidades de dados, ele requer uma quantidade relativamente pequena de memória. Como podemos incorporar RocksDB em outros processos, temos vantagens significativas quando se trata de latência e taxa de transferência. Com seu design distribuído, nativo da nuvem, natureza altamente disponível e recursos de alto desempenho, o ChahalDB é um excelente KVS com RocksDB. Um back-end RocksDB Env também permite que você se conecte a qualquer outra camada de armazenamento. Esta segunda parte da série abordará a arquitetura do KVS distribuído ChakrDB e revisará como o raciocínio e a teoria se transformaram em realidade.

Rocksdb Vs Sqlite

SQLite e RocksDB são usados ​​principalmente em bancos de dados. A principal razão pela qual os desenvolvedores escolhem o RocksDB em vez do SQLite é que ele é mais fácil de usar, enquanto o peso leve é ​​considerado um fator crítico. O RocksDB, um projeto de código aberto, tem uma contagem de estrelas do GitHub de 14,1K e bifurcações do GitHub de 3,09K.

Quais são as diferenças entre RocksDB e SQLite? SQLite é provavelmente o pior dos piores candidatos quando se trata de relacionamentos servidor-cliente (bancos de dados centrais), enquanto RocksDB é um relacionamento servidor-cliente (banco de dados central ). O Firebase não é novidade, pois é um aplicativo hospedado por uma empresa e não um serviço. Embora existam alguns negativos, os benefícios são substanciais. Como resultado, você precisará criar um servidor, um aplicativo cliente e um banco de dados. Isso pode ser Javascript com uma API REST baseada em Express em Node.js ou Javalin com um banco de dados ObjectDB integrado para armazenamento de banco de dados. Os custos iniciais podem variar de muito baixos a zero. Mesmo que você precise aprender a API do Firebase, acho que o Firebase é a melhor escolha.

Rocksdb Golang

RocksDB é um banco de dados chave-valor desenvolvido pelo Facebook. Ele é escrito em C++ e possui ligações para muitas linguagens de programação, incluindo Go.
O RocksDB foi projetado para ser escalável e eficiente. Ele pode ser usado como um banco de dados autônomo ou como parte de um sistema maior. RocksDB é usado por muitas grandes empresas, incluindo Facebook, Google e Microsoft.

É uma bifurcação do pacote levigo, com os identificadores mudando para rockdb e o nome do pacote mudando para rocksdb. Use um dispositivo de leitura em massa em massa. Talvez seja necessário criar seu próprio objeto de política de filtro se você usar um comparador personalizado em seu código. É fundamental ativar um Cache quando não for mais necessário pelo programa para evitar vazamentos de memória. Agora você pode acessar um banco de dados abrindo-o. Após a exclusão, os dados associados à chave são removidos do banco de dados. Por favor, tire uma cópia das informações antes de retornar.

CompactRange faz compactação manual em seu intervalo de chaves ao usar o modo de compactação manual. GetApproximateSizes calcula o tamanho do sistema de arquivos em bytes para cada intervalo de chave usado. PropertyValue retorna o valor de uma propriedade do banco de dados como resultado de seu método property(). Put grava dados associados a uma chave de banco de dados. Se um nil []byte for passado como um valor, uma fatia de zero []byte será retornada. É um ambiente de chamada de banco de dados usado em chamadas de sistema. Quando o programa não requer mais Envs, uma chamada Close é necessária para evitar vazamentos de memória.

Ele retornará um erro se o erro LevelDB ocorrer durante o evento GetError. Os retornos serão nulos para iteradores que são simplesmente inválidos. Quando close desaloca o Iterator fornecido, ele libera a estrutura C subjacente. Quando o programa não estiver mais usando um Iterator, é fundamental ativar Close para evitar vazamentos de memória. Quando um banco de dados é aberto, SetCache armazena o objeto de cache no banco de dados. Quando setCompression é usado, o algoritmo de compactação especificado por SetCompression determina quais blocos podem ser compactados. Quando SetFilterPolicy é usado, Open cria um novo banco de dados com a política de filtro especificada nele.

SetInfoLog especifica um objeto *Crocksdb_logger_t como o registrador interno do banco de dados. SetFillCache pode ser usado para determinar se as leituras executadas com este ReadOptions preencherão ou não o cache do servidor. Quando o Snapshot foi criado, as leituras de causas fornecidas pelo SetSnapshot foram as mesmas geradas pelo Snapshot. Esse método pode ser usado para garantir que cada leitura seja consistente durante uma grande quantidade de dados. Um lote WriteBatch de put e delete deve ser armazenado em um banco de dados antes de ser gravado atomicamente. WriteBatch é gravado assim que é passado para o banco de dados. Se o programa não requer mais o objeto WriteBatch, é aconselhável fechá-lo.

Todos os Puts e Deletes enfileirados agora são apagados. Quando Close desaloca WriteOptions, a estrutura C subjacente fica livre para ser executada. SetSync determina se cada gravação das opções de gravação é liberada do cache do buffer do sistema operacional antes que a gravação seja considerada concluída se for executada usando o script Opções de gravação.

Rocksdb: um armazenamento de valor-chave incorporável para aplicativos voltados para o usuário

O uso do RocksDB é uma maneira simples de os aplicativos armazenarem seus dados em um banco de dados de baixa latência e acesso rápido. É muito útil para aplicativos voltados para o usuário que acompanham o histórico dos visitantes do site e o estado do site. Além disso, o RocksDB pode ser usado em aplicações que requerem acesso rápido a grandes conjuntos de dados.

Implementação do Rocksdb

A implementação do RocksDB é muito eficiente. Ele usa uma árvore de mesclagem estruturada de log (árvore LSM) para armazenar dados. Isso permite inserções e exclusões rápidas. Além disso, RocksDB comprime dados para economizar espaço.

Veremos como o RocksDB é usado no Rockset nesta postagem do blog, bem como como ele é ajustado para obter o melhor desempenho. Quando se trata de Rockset, queremos que nossos usuários possam consultar seus dados em 10s de milissegundos com latência de subsegundos e ingerir dados continuamente. O RocksDB é usado em produção no Facebook, LinkedIn, Uber e várias outras empresas. O RocksDB armazena dados de valor-chave na forma de chaves incorporadas. Em 1 instância do RocksDB , os dados não são transferidos para outras máquinas. Foi construído para durar e foi projetado em colaboração com RocksDB-Cloud. Falhas de máquina impediram a recuperação do RocksDB.

Como resultado, o registro de gravação antecipada do RocksDB não pode ser usado. Como o RocksDB é gravado na memória, todas as nossas gravações têm a mesma estrutura. Um lote de gravação com uma matriz de atualizações individuais agrupadas em um WriteBatch resulta em maior taxa de transferência de gravação para RocksDB; e uma única chave em um lote de gravação é classificada em múltiplos. Antes de escrever atualizações para o RocksDB, nós os agrupamos em microlotes de 100 KB de tamanho e os classificamos. No RocksDB, os tamanhos de destino para cada nível podem ser atribuídos dinamicamente com base no tamanho do último nível naquele ponto. Os dados dos níveis L0 e L1 são muito limitados em comparação com outros níveis em uma árvore LSM. Todos os arquivos em L1 devem ser acessados ​​durante uma compactação de L0 para L1. A criação de um grande número de iteradores é necessária para consultas que executam varreduras de intervalo ou recuperam um grande número de campos. Os iteradores não podem ser reutilizados em uma consulta no freepool em que estão.

Comparação de banco de dados do Datamation Cloud

Existem vários bancos de dados em nuvem diferentes disponíveis, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens. Ao decidir qual banco de dados em nuvem usar para o seu negócio, é importante comparar e contrastar as diferentes opções para encontrar aquela que melhor se adapta às suas necessidades. A Datamation criou um gráfico de comparação de banco de dados em nuvem que pode ajudá-lo a avaliar as diferentes opções e tomar uma decisão informada.

Couchbase Enterprise

O Couchbase Enterprise Edition é a edição mais abrangente e eficiente do Couchbase Server. Ele inclui todos os recursos do Community Edition e adiciona recursos corporativos como replicação geográfica ativa-ativa e replicação entre datacenters (XDCR), bem como segurança e monitoramento aprimorados. O Couchbase Enterprise Edition está disponível em dois níveis de assinatura: Standard e Enterprise.

O Couchbase Server é um banco de dados distribuído, nativo da nuvem, que combina a força dos bancos de dados relacionais com o poder do NoSQL. Este serviço de nuvem está disponível como um serviço em nuvens públicas, bem como em nuvens privadas e nuvens híbridas. a latência é medida em milissegundos usando a arquitetura do sistema que prioriza a memória. Para aplicativos de missão crítica, a plataforma Couchbase redefine a economia de banco de dados. Usando uma variedade de métodos, como valor-chave, consulta e pesquisa, você pode criar aplicativos atraentes executados em várias plataformas. SQL, esquema, transações e funções definidas pelo usuário são apenas algumas das construções familiares. Além disso, o Couchbase oferece suporte a construções de esquema dinâmico que podem ser usadas para mapear depósitos, escopos, coleções e documentos para RDBMS.

N1QL é uma linguagem declarativa que permite aos desenvolvedores de aplicativos consultar, transformar e manipular dados de maneira expressiva, poderosa e completa. Quando se trata de dimensionar seus negócios, o data center multicamada oferece o melhor dos dois mundos: permite que você atenda às suas cargas de trabalho mais exigentes em uma única plataforma, utilizando computação, armazenamento e particionamento de carga de trabalho de processamento. Você pode replicar facilmente seus dados em seu datacenter para atender às necessidades de sua empresa, seja alta disponibilidade, recuperação de desastres ou replicação global flexível. Um recurso de auditoria integrado, bem como controle de acesso baseado em função e comunicação criptografada, estão disponíveis. Seus dados estarão seguros na rede e na nuvem.

Couchbase: um banco de dados Nosql popular

Um banco de dados NoSQL, como o Couchbase, é uma ótima opção para uma variedade de aplicativos da Web, móveis e Internet das Coisas (IoT). Fornecedora líder de soluções baseadas em nuvem, a Couchbase atende a mais de 2.000 clientes em escritórios em cinco países, incluindo Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn e Marriott Hotels.