Rust at speed — building a fast concurrent database
This is a guest lecture I gave at Two Sigma in November 2018 where I discussed the experience of using Rust for building larger, high-performance systems. In it, I cover what makes Rust an attractive option for such projects; Noria, the high-performance research database prototype I've built using Rust; an interesting concurrent data-structure we use in Noria; and how I've found Rust to work in t
トランザクションIDへのロックと行ロック
TL;DR PostgreSQLのロックマネージャ 行ロック 行ロック待ち トランザクションIDへのロック トランザクション完了の順番待ち まとめ 参考 PostgreSQLが持つpg_lockシステムビューを使うと、PostgreSQLのロックマネージャが管理している情報を見ることができ、誰がどのようなオブジェクトに対し、どの種類のロックを取得しているのか、または取得できずに待っているのかを確認することができます。 PostgreSQLはロック対象のオブジェクトとして、テーブル、インデックス、行（タプル）やトランザクションIDがあります。実はトランザクションIDへのロックはPostgreSQLでは多用していて、pg_locksビューやサーバログでトランザクションID（やトランザクション）に対してExclusiveLockやShareLockの取得は見たことがある人も多いのではと思います。
How to Analyze Billions of Records per Second on a Single Desktop PC
Introduction This article gives an overview of LocustDB [1], a new and extremely fast open-source analytics database built in Rust. Part 1 gives some background on analytical query systems and my goals for LocustDB. Part 2 presents benchmark results produced on a data set of 1.46 billion taxi rides and demonstrates median speedups of 3.6x over ClickHouse […]
CockroachDB 2.0 performance makes significant strides
[For CockroachDB's most up-to-date performance benchmarks, please read our Performance Overview page] Correctness, stability, and performance are the foundations of CockroachDB. We've invested tremendous resources into correctness and stability. Today, performance takes the spotlight as we will be publishing benchmarked metrics that demonstrate that you can achieve correctness, stability, and exce
Bluzelle | A decentralized storage network for the creator economy
AboutOur mission is the ensure creators can control their intellectual property free from gatekeepers.
LSM-TreeとRocksDB、TiDB、CockroachDBが気になる · hnakamur's blog
2016-06-20 はじめに キーバリューストアについて調べていたらLSM-Treeというデータ構造とRocksDBが気になったということで調査メモです。ただし、それぞれの技術詳細を調査したり自分で検証してみたというメモではないです。 そうではなく、いろんな記事で言及されていたり、ソフトウェアで採用されているのが気になったというだけの浅いメモです。が、脳内バッファからあふれる量になったので自分用に軽くまとめ。 LSM Tree Log-structured merge-treeを略してLSM Treeと呼ぶそうです。概要はLog-structured merge-tree - Wikipediaを参照してください。 CockroachDBのデザインドキュメントのRead vs. Write Optimization Spectrumによると、B+ Treeというデータ構造は書き込みより読
Top 10 Time Series Databases
Databases are a crazy topic and it seems everyone has an opinion. The trouble is that opinions are like belly buttons: just because everyone has one it doesn’t mean they are useful for anything. With that in mind, I decided to pen a magnum opus of my own opinions. Something I can point people to next time someone asks 'have you tried X'? Disclaimer: Outlyer helps build DalmatinerDB, so there is a
時系列データベースに関する基礎知識と時系列データの符号化方式について - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部 SRE グループの吉川 ( @rrreeeyyy ) です。今期オススメのアニメはツインエンジェル BREAK です。 普段の業務並びに趣味の一環として、サーバのモニタリング環境の調査や改善に取り組んでいます。 そこで本稿では、モニタリングのコンポーネントの一つとして外すことが出来ない、時系列データベースの基礎知識に関して紹介します。 そもそも時系列データ・時系列データベースとは？ 時系列データというのは、特定の時間ごとに何らかの値を取得した際の、取得した一連の値を指します。 例えば、以下のようなフォーマットをしたデータなどは時系列データにあたるでしょう。 timestamp1,key,value1 timestamp2,key,value2 timestamp3,key,value3 : 時系列データベースとは、上記のような時系列データの保存・処理に
Tarantool Data Integration Platform
How Tarantool works Tarantool keeps all the data in random-access memory (RAM). Solutions of this class are fast, but they often lack data persistence. Tarantool helps overcome these problems. Try Tarantool to see how fast, flexible, and scalable it is. Download When to use in-memory? In-memory solutions are very fast because they work in RAM. This helps you avoid overhead associated with caching
RethinkDB is shutting down - RethinkDB
Today I have sad news to share. After more than seven years of development, the company behind RethinkDB is shutting down. We worked very hard to make RethinkDB successful, but in spite of all our efforts we were ultimately unable to build a sustainable business. There is a lot of information to unpack – over the next few months, I’ll write about lessons learned so the startup community can benefi
BTrDB | Homepage
Overview The Berkeley Tree DataBase provides very fast storage of scalar-valued timeseries data. It: Stores data with nanosecond-precision timestamps. Boasts 16.7 million writes per second and 19.8 million reads per second on a single Intel Xeon E5-2680v2 based cloud server with 60GB of RAM (EC2 c3.8xlarge). Accelerates computation of associative statistics over arbitrary time ranges, using precom
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GitHub - bigchaindb/bigchaindb: Meet BigchainDB. The blockchain database.
Citus Data | Distributed Postgres. At any scale.
Dgraph | GraphQL Cloud Platform, Distributed Graph Engine
Announcing TiDB Cloud, Managed as a Service and in the Marketplace | PingCAP
It’s About Time For Time Series Databases - The Next Platform
TileDB -The Modern Database
Timescale Docs
OpenTSDB - A Distributed, Scalable Monitoring System
GitHub - tidwall/buntdb: BuntDB is an embeddable, in-memory key/value database for Go with custom indexing and geospatial support
