The storage wars: Shadow Paging, Log Structured Merge and Write Ahead Logging previous: Seek, and you shall find, or maybe delay a lot next: New interview question I've been doing a lot of research lately on storage. And in general, it seems that the…

1      概念 LSM = Log Structured Merge Trees 来源于google的bigtable论文. 2      解决问题 传统的数据库如MySql采用B+树存放数据,B+树是一个随机读写的数据结构. 我们知道,顺序读写要比随机读写快无数倍,所以需要把数据结构改成顺序读写. 3      应用场景 LSM是当前被用在许多产品的文件结构策略:HBase, Cassandra, LevelDB, SQLite,甚至在mangodb3.0中也带了一个可选的LSM引擎(Wi…

十年前,谷歌发表了 “BigTable” 的论文,论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式,这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree. LSM是当前被用在许多产品的文件结构策略:HBase, Cassandra, LevelDB, SQLite,甚至在mangodb3.0中也带了一个可选的LSM引擎(Wired Tiger 实现的). LSM 有趣的地方是他抛弃了大多数数据库所使用的传统文件组织方法,实际上,当你第一次看它是违反直觉的. 背景知识 简单…

目录 一.大幅度制约存储介质吞吐量的原因 二.传统数据库的实现机制 三.LSM Tree的历史由来 四.提高写吞吐量的思路 4.1 一种方式是数据来后,直接顺序落盘 4.2 另一种方式,是保证落盘的数据是顺序写入的同时,还保证这些数据是有序的 五. LSM Tree结构图 5.1 写入时,为什么要先写一份log 5.2 什么是MemTable 5.3 什么是ImmutableMemTable 5.4 什么是SSTable 5.5 如何进行数据读取 5.6 如何进行数据的删除和更新 5.7 SST…

http://www.open-open.com/lib/view/open1424916275249.html…

If Protocol Buffers is the lingua franca of individual data record at Google, then the Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. As the name itself implies, an SSTable is a simp…

The New InfluxDB Storage Engine: Time Structured Merge Tree by Paul Dix | Oct 7, 2015 | InfluxDB | 0 comments For more than a year we’ve been talking about potentially making a storage engine purpose-built for our use case of time series data. Today…

第一步: git reset --hard 73d0d18425ae55195068d39b3304303ac43b521a 第二步: git push -f origin feature/PAC_1-1090(分支名) 73d0d18425ae55195068d39b3304303ac43b521a是要回退到的版本号: git push -f是一个需要谨慎的操作,它是将本地历史覆盖到远端仓库的行为:…

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc…

一  前言 PolarDB是阿里巴巴自研的新一代云原生关系型数据库,在存储计算分离架构下,利用了软硬件结合的优势,为用户提供具备极致弹性.海量存储.高性能.低成本的数据库服务.X-Engine是阿里巴巴自研的新一代存储引擎,作为AliSQL的核心引擎之一已广泛用于阿里巴巴集团核心业务,包括交易历史库,钉钉历史库,图片空间等.X-Engine基于LSM-tree架构,其核心特征是数据以追加写方式写入,高压缩低成本,适用于写多读少,有低成本诉求的业务场景.传统MySQL基于binlog复制的主备架构…

LSM Tree(Log Structured Merge Trees)数据组织方式被应用于多种数据库,如LevelDB.HBase.Cassandra等,下面我们从为什么使用LSM tree.LSM tree的实现思路两方面介绍这种存储组织结构,完成对LSM tree的初步了解. 存储背景回顾 LSM tree相较B+树或其他索引存储实现方式,提供了更好的写性能.究其原因,我们先回顾磁盘相关的一点背景知识. 顺序操作磁盘的性能,较随机读写磁盘的性能高很多,我们实现数据库时,也是围绕磁盘的这点特…

LevelDB库简介 一.LevelDB入门 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询较少,而写很多的场景.LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘,降低索引插入开销,关于LSM,本文在后面也会简单提及. 根据Leveldb官方网站的描述,Leve…

MongoDB功能预览:http://pan.baidu.com/s/1k2UfW MongoDB在赶集网的应用:http://pan.baidu.com/s/1bngxgLp MongoDB在京东的使用:http://pan.baidu.com/s/1qWkawv6 MongoDB 在赶集网的应用 赶集网 DBA 选型失败的案例 选型成功的案例 服务化与运维 失败案例 不支持 join,数据库支持反范式 过多内联数据,索引庞大,性能过低 过多聚合及计算功能,数据库不堪重负 基于地理位置, mo…

LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设…

关系图谱(点击看完整大图): 部分名词: 名词 全写 解释 备注 DPDK Data Plane Development Kit 数据平面开发套件或叫数据平面开发工具集 Intel开源的快速数据包处理的函数库与驱动集合 IA Intel Architecture 英特尔架构 https://www.dpdk.org/ UIO Userspace I/O 用户空间IO,运行在用户空间的I/O技术 PMD Poll Mode Driver 轮询模式驱动 Netmap 基于零拷贝思想的高速网络I/O架…

环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 InfluxDB存储引擎看起来很像一个LSM Tree,它包含预写日志和类似存储在LSM Tree中的SSTables只读数据. TSM文件包含已经排好序而且经过压缩的序列化数据. InfluxDB会为每个时间块创建一个分区.例如,如果你有一个没有时间限制的存储策略,会以7天为时间块来创建分区. 这些分区会映射到底层数据库存储引擎. 每个数据库会有自己的WAL文件和TSM文件. LSM Tree 如果要让写性能最优,最佳的实现…

异步,最终一致性,幂等操作 关系型数据库隔离了数据的存储路径,让用户只关心查询的逻辑,为了实现事物和强一致性通过各种锁牺牲了性能 互联网在线处理需求排列 数据的扩展性 > 请求的响应时间 > down机时间 > 成本 > 快速自动恢复 > 数据的读取一致性 > 开发相关   多机事物  多机join 分布式索引   预写日志WAL,队列记录了每次的写操作(用户的一次写操作可能对应计算机内的多步操作),利用操作系统的院子操作fsync()将一小段数据写入磁盘,保证数据不丢…

为什么使用消息队列? 什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是你现在用了MQ之后带给了你很多的好处.消息队列的常见使用场景,其实场景有很多,但是比较核心的有3个:解耦.异步.削峰. 解耦: A系统发送个数据到BCD三个系统,接口调用发送,那如果E系统也要这个数据呢?那如果C系统现在不需要了呢?现在A系统又要发送第二种数据了呢?而且A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办?要不要重发?我要不要把消息存起来? 你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景,…

原译文地址:http://www.tuicool.com/articles/qqQV7za http://www.zhihu.com/question/19887265 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7526689 http://blog.nosqlfan.com/about http://forchenyun.iteye.com/blog/942448 Log Structured Merge Trees(LSM) 原理 十年前,谷…

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文…

The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently store large numbers of key-value pairs while optimizing for high throughput, sequ…

记内存中的树为T0, 硬盘上的树按时间顺序,记做T1, ..., Tk 读: T0 Tk -> Tk-1 -> ... -> T0 写 T0 T0超过一定大小后,插入硬盘变为Tk+1 复杂度 读:最坏需要读k+1棵树,所以需要定期合并,从而使得只有常数棵树. 写:T0需要O(log)次操作,T0写入硬盘是Append-only的. 比较B+-Tree和LSM-Tree,可以发现对于Scan,前者需要O(logN)次查找,而后者只需要O(k)次(Ti的大小和N无关). 原理上,无论是B+-…

时间序列数据库 (TSDB) https://www.jianshu.com/p/31afb8492eff 0.3392019.01.28 10:51:33字数 5598阅读 4030 背景 2017年时序数据库忽然火了起来.开年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧…

Coming from http://blog.sina.com.cn/s/blog_693f08470101njc7.html 今天来聊聊lsm tree,它的全称是log structured merge tree ,简单来说,lsm tree可以认为是针对传统b树在磁盘写入上低劣表现的一种优化,其核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.所以你可以看到几乎所有的nosql都在跟b树拼写入速度和延迟.这是为什么呢? 看了今天的文章大家就应该能够有个比较清晰的认识了:)   要了…

一. 概况: 1. 背景: 随着信息技术的高速发展,数据存储量和流量呈现爆炸式增长.目前百度统计日 PV(日点击量)已超过 75 亿次,中国网民在百度上进行50 亿次的搜索请求,百度贴吧日 PV 十亿,每天发帖三千多万:百度知道为中国网民解决了2.3亿个问题,日均 PV4.17 亿.百度的数据总量已接近几千个PB,每天要响应几百万次的搜索请求,每天处理 100PB 数据. 如此庞大的数据量给数据储存系统带来了巨大挑战,单机PC基本无法处理如此大量的PB级数据,分机存储成为大势所趋,于是自上世纪便…

LevelDb是Google开源的嵌入式持久化KV 单机存储引擎.采用LSM(Log Structured Merge)tree的形式组织持久化存储的文件sstable.LSM会造成写放大.读放大的问题. 1. LevelDb特点: 1. 顺序写.随机写性能高,顺序读性能高,但是随机读性能差,适合于读少写多的场景中.读场景下,可以加一层记录级别的缓存,缓存常用的热点数据,热点数据淘汰算法可以选择LRU算法.LevelDb内部有table cache\block cache,相比于记录级别的缓存,…

原文:https://colobu.com/2017/10/11/badger-a-performant-k-v-store/ github地址:https://github.com/dgraph-io/badger badger 大家好,给大家介绍一下, 新晋的高性能的 K/V数据库: badger. 这是 dgraph.io开发的一款基于 log structured merge (LSM) tree 的 key-value 本地数据库, 使用 Go 开发. 事实上,市面上已经有一些知名的基…

数据库中有一种特殊的"日志文件"叫 Redo(重做) Undo(撤销),传统意义上的日志文件是记录系统运行状态的,主要用于系统工程师或者程序员排错.而 Reod/Undo 文件是数据库的一部分,主要用于数据恢复,保证数据的一致性和完整性. 用途 当执行 Insert.Update.Delete 动作时数据库不会真的去数据文件中执行 I/O 操作,而是分了两部分: 修改内存中的数据(数据库称为 Buffer) 记录 Redo Undo 日志 只有当 Buffer 达到刷新条件(比如脏数据…

文章有点长,耐心看完应该可以懂实际原理到底是啥子. 这是一个KV数据库的C#实现,目前用.NET 6.0实现的,目前算是属于雏形,骨架都已经完备,毕竟刚完工不到一星期. 当然,这个其实也算是NoSQL的雏形,有助于深入了解相关数据库的内部原理概念,也有助于实际入门. 适合对数据库原理以及实现感兴趣的朋友们. 整体代码,大概1500行,核心代码大概500行. 为啥要实现一个数据库 大概2018年的时候,就萌生了想自己研发一个数据库的想法了,虽然,造轮子可能不如现有各种产品的强大,但是,能造者寥寥无…

Managing IIS Log File Storage   You can manage the amount of server disk space that Internet Information Services (IIS) log files consume by using compression, remote storage, scripted deletion, and an IIS Log Cleaner Tool. Overview The log files tha…