leveldb 性能、使用场景评估】的更多相关文章

最近有个业务写远远大于读,读也集中在最近写入,这不很适合采用leveldb存储么,leveldb业界貌似ssdb用得挺广,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是leveldb的redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读:主要对redis命令封装,get/set 不说,leveldb 是有序的,相比redis通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,ttl 会单独存储一个hset 保存过期时间…
最近有个业务场景存储压力很大,写远远大于读,读也集中在最近写入,想想这不很适合采用leveldb存储么.leveldb的话好像用ssdb比较多,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是对leveldb存储引擎的redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读.对于支持的操作,除了get/set KV存储,由于 leveldb 是有序的,还可实现很多操作:通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,tt…
原文地址:http://www.51testing.com/html/78/23978-143163.html 1.测试概要1.1 关于这篇文档中涉及的基于JMS的消息系统能为应用程序提供可靠的,高性能的,异步的通讯机制.在不同的JMS解决方案中,性能是关键因素,但不是唯一的因素.每个方案都有不可比拟的属性和特性,还要考虑诸如实现难易.有效性.获得支持的性价比,等等.另外,标准的性能测试只能近似模拟各个企业的特定需求下的真实环境.1.2 测试人员和工作量测试人:nb_bull工作量:50小时1.…
前面学习了一下rocksdb,这个db是对leveldb的一个改进,是基于leveldb1.5的版本上的改进,而且leveldb1.5以后也在不断的优化,下面从写入性能对两者进行对比. 前言 比较的leveldb的版本是1.18,rocksdb的版本是3.10.1. 在比较的时候需要将leveldb和rocksdb的参数调成一样的,本文的参数为, memtable 4M,最多2个memtable level0_slowdown_writes_trigger=8,level0_stop_write…
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法. 那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢? 先说随机写,它的写都是先记录到日志文件去的,在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写.在日志满了后,把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并,这个动作也是顺序读和写.大家都知道传统磁盘raid的顺序读写…
测试步骤之场景设计(Controller) 进入手工场景 准备好脚本后就可以进行场景设计和执行场景了,从VuGen中进入,见下图: 进入后第一个为目标场景,选择第二个更灵活的手工场景,我的目标人数200,第三个为结果保存地址,最好放到空间比较大的盘中,其他默认即可. 确认后进入场景设计页,也可以在[HP LoadRunner]—[Applications]—[Controller]单独进入.选择第一个手工场景,选择左边你需要运行的脚本,点击[Add]添加至场景脚本中,点击确定就ok了,后面再设置…
性能容量评估   分析上线业务场景 评估数据库服务器所需性能指标 预估可能成为瓶颈的服务器资源 帮助数据库性能调优   数据库服务器硬件性能指标项: 磁盘IO性能 内存容量 CPU 网络吞吐量 磁盘容量   数据库业务特点关键词   OLTP/OLAP 并发请求 读写比例 数据量 冷热数据比 数据分级存储   OLTP与OLAP  T=Transaction 面向广大用户,高并发,较短事务操作 互联网应用绝大部分属于OLTP OLTP看中服务器CPU,内存,写事务较多或内存不够则依赖磁盘IO A…
评估性能 评估损失 1.Training Error 首先要通过数据来训练模型,选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算,这里使用平方误差的方法,即: (y-f(x))2 使用此方法计算误差,然后计算所有数据点,并求平均数. Training Error 越小,模型越好?答案是否定的,下面看看Training Error 和模型复杂度的关系. 从上的的图可以看出,要想使training error越小,模型就会变得越复杂,然后出现了过拟合的现象 很有可…
目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为…
监控AG性能 AG的性能的性能方面,在关键任务数据库上进行语句级维护性能是很重要的.理解AG如何传输日志到secondary副本对评估RTO和RPO,表明AG是否性能不好. 1. 数据同步步骤 为了评估是否有性能问题,首先需要理解同步过程.性能问题可能出现在同步过程的任何一个环节,瓶颈的定位可以让你深入的理解问题.以下图标演示了数据通过过程: Sequence Step Description Comments Useful Metrics 1 Log Generation 日志数据被刷新到磁盘…