前段时间做拦截件监控的时候把拦截件生命期存入mongodb,因生命期有各种变化,因此对此表的更新写操作非常多,老大给我看了一篇文章,才知道mongodb已经支持lsm存储方式了. 原文如连接:https://github.com/wiredtiger/wiredtiger/wiki/Btree-vs-LSM 文中对比了LSM和B-Tree的读写吞吐量,在单线程写操作下和多线程读操作下的差异.英文差的小伙伴别指望我这个半吊子来翻译了. 总结一点就是:在写操作上,LSM的吞吐量会是B-Tree的1.

见:http://www.slideshare.net/profyclub_ru/4-understanding-and-tuning-wired-tiger-the-new-high-performance-database-engine-in-mongodb-henrik-ingo-mongodb

一.MongoDB3.0.x的版本特性(相对于MongoDB2.6及以下): 增加了wiredtiger引擎: 开源的存储引擎: 支持多核CPU.充分利用内存/芯片级别缓存(注:10月14日刚刚发布的3.0.7版本中,进一步改进了内存操作的性能): 基于B-TREE及LSM算法: 提供文档级锁(document-level concurrency control),类似于关系型数据库的的行级锁: 支持文件压缩(其中snappy压缩机制可以在5%的额外CPU消耗,减少70%的空间使用,也可以根据需

Reference: http://www.alexbevi.com/blog/2016/02/10/recovering-a-wiredtiger-collection-from-a-corrupt-mongodb-installation/ Recently at work, we experienced a series of events that could have proven to be catastrophic for one of our datasets. We have

mongodb 现在有两款存储引擎  MMAPv1 和 WireTiger,当然了除了这两款存储引擎还有其他的存储引擎了. 如: 内存引擎:现在的mongodb 版本中已经有了,主要的cache 服务,它主要是做单元测试的. mongo-rocks:是一个key-value 的引擎被作为一个混合层为Facebook的RocksDB Fusion-io: 这个存储引擎是被SanDisk创建,他是尽可能的绕过操作系统的文件层直接写到存储设备. TokuMX:这个存储系统被 Percona 创建,使用

转自:http://www.mongoing.com/archives/2540 传统数据库引擎的数据组织方式,一般存储引擎都是采用 btree 或者 lsm tree 来实现索引,但是索引的最小单位不是 K/V 记录对象,而是数据页,数据页的组织关系实现就是存储引擎的数据组织方式. Mongodb-3.2已经WiredTiger设置为了默认的存储引擎,最近通过阅读wiredtiger源代码(在不了解其内部实现的情况 下,读代码难度相当大,代码量太大,强烈建议官方多出些介绍文章),理清了wire

来自 http://source.wiredtiger.com/ WiredTiger is an high performance, scalable, production quality, NoSQL, Open Source extensible platform for data management. WiredTiger supports row-oriented storage (where all columns of a row are stored together), c

1.为什么 MongoDB 使用B-树,而不是B+树 MongoDB 是一种 nosql,也存储在磁盘上,被设计用在数据模型简单,性能要求高的场合.性能要求高,我们看B-树与B+树的区别: B+树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n. 而B-树查询时间复杂度不固定,与 key 在树中的位置有关,最好为O(1) 我们说过,尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段.MongoDB 是聚合型数据库,而B-树恰好 key 和 data 域聚合在一起. 2.

Log-Structured Merge-Tree,简称 LSM. 以 Mysql.postgresql 为代表的传统 RDBMS 都是基于 b-tree 的 page-orented 存储引擎.现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上,数据存储无法绕开磁盘的读写,纯内存型数据库除外,但由于内存存储的不稳定性,我们一般只将内存型的存储作为缓存系统. 为提升数据库系统的写性能,我们发现磁盘的顺序写性能远远大于随机写性能,甚至性能高于内存的随机写.所以在很多偏向写性能的数据库系统中,以牺牲一部分读性能

存储引擎(Storage Engine)是MongoDB的核心组件,负责管理数据如何存储在硬盘(Disk)和内存(Memory)上.从MongoDB 3.2 版本开始,MongoDB 支持多数据存储引擎(Storage Engine),MongoDB支持的存储引擎有:WiredTiger,MMAPv1和In-Memory. 从MongoDB 3.2 版本开始,WiredTiger成为MongDB默认的Storage Engine,用于将数据持久化存储到硬盘文件中,WiredTiger提供文档级别

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

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多

前些日子接了个外包的活,了解了一下Linux安全模块,发现了安全模块中的一些问题. 关于linux安全模块LSM在此就不多说了,大家google下就明白了. 这里主要介绍的是如何修改这个模块,使它可链栈化. 关于LSM,旧版本的提供了register_security/mod_reg_security接口用于注册用户的安全模块,register_security注册接口只支持一个的安全模块存在,mod_reg_security 支持注册多个安全模块,不过模块之间的调用需要用户自己维护(也就是不提

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-lsm/part1/ 1．相关背景介绍:为什么和是什么 近年来Linux系统由于其出色的性能和稳定性,开放源代码特性带来的灵活性和可扩展性,以及较低廉的成本,而受到计算机工业界的广泛关注和应用.但在安全性方面,Linux内核只提供了经典的UNIX自主访问控制(root用户,用户ID,模式位安全机制),以及部分的支持了POSIX.1e标准草案中的capabilities安全机制,这对于Linux系统的安全性是

今天开始看MongoDB 3.2的文档,发现了这么两句话 Support for Multiple Storage Engines MongoDB supports multiple storage engines, such as: WiredTiger Storage Engine and MMAPv1 Storage Engine. 可能阅读的中文书籍太Low了,第一次看到这两个存储引擎,在中文社区看到对WiredTiger方面的介绍,转载到此处 Mongodb-3.2已经WiredTig

目录 . 引言 . Linux Security Module Framework Introduction . LSM Sourcecode Analysis . LSMs Hook Engine:基于LSM Hook进行元数据的监控获取 . LSM编程示例 . Linux LSM stacking 0. 引言 从最佳实践的角度来说,在Linux Kernel中进行安全审计.Access Control(访问控制)最好的方式就是使用Linux提供的原生的框架机制,例如 . Kprobe: Li

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 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.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算