Introducing Pebble: A RocksDB-inspired key-value store written in Go
Introducing Pebble: A RocksDB-inspired key-value store written in Go Since its inception, CockroachDB has relied on RocksDB as its key-value storage engine. The choice of RocksDB has served us well. RocksDB is battle tested, highly performant, and comes with a rich feature set. We’re big fans of RocksDB and we frequently sing its praises when asked why we didn’t choose another storage engine. Toda
修士論文 SSD を対象とした Key-Value Store のデータ構造に関する研究 指 導教官 浅 野正一 郎 教授 2012 年 2 月 8 日 提出 東 京大学 大学院 情報理 工学系 研究科 電子情 報学専 攻 修士 課程 学 生証番 号 48-106436 山 田 淳二 2 目 次 第 1 章 序 章 ................................................................................6 1.1. はじめに ..............................................................................7 1.2. 本 論 文 の構 成 ....................................................
Let’s Talk About Storage & Recovery Methods for Non-Volatile Memory Database Systems
Let’s Talk About Storage & Recovery Methods for Non-Volatile Memory Database Systems Joy Arulraj Andrew Pavlo Subramanya R. Dulloor jarulraj@cs.cmu.edu pavlo@cs.cmu.edu subramanya.r.dulloor@intel.com Carnegie Mellon University Carnegie Mellon University Intel Labs ABSTRACT The advent of non-volatile memory (NVM) will fundamentally change the dichotomy between memory and durable storage in database
1. HBase Low Latency Nick Dimiduk, Hortonworks (@xefyr) Nicolas Liochon, Scaled Risk (@nkeywal) HBaseCon May 5, 2014 3. What’s low latency Latency is about percenJles • Average != 50% percenJle • There are oRen order of magnitudes between « average » and « 95 percenJle » • Post 99% = « magical 1% ». Work in progress here. • Meaning from micro seconds (High Frequency Trading) to seconds (in
sunsuk7tpのメモメモ
はじめに ベンチマークとは、正確にちゃんとやろうとすると凄く時間のかかるもので、結局のところ、どこかを妥協しないといけないものだと思います。しかし時間を節約しようとサボってやると、何の知見も得られず、最悪誤った判断を与えて、信頼性を落としてしまうということが考えられます。なので、ソフトウェアの検証段階のうちは、ある程度の慎重性が求められるのではないでしょうか。 手短に正確にベンチマークするには 手短に正確にベンチマークをするためには、それからどのようなことを知りたいかを明確化することが重要だと思います。研究の場合は、自分の提案した手法なりシステムが従来のものと比べて特徴的な部分を中心に計測をすると良いですが、私のようにOSSを使ってサービスを運用していくエンジニアの場合は、例えば、以下のようなことを知りたいかもしれません。 そもそも動作するのか 基本的な性能性質 (データ数に関わらずクエリ
Apache Bigtop の概要と最新動向
本記事は, Distributed computing (Apache Spark, Hadoop, Kafka, …) Advent Calendar 2020 18日目の記事です。 この記事では, Apache Bigtop (以下 Bigtop) という OSS プロジェクトの概要と、 2020年12月時点の最新動向について紹介します。 Bigtop の概要と歴史 Bigtop は, Apache Hadoop エコシステムの環境構築やテストを容易にするための Apache Software Foundation 傘下のプロジェクトで、以下のような機能を提供します。 Hadoop や Spark などのビッグデータ関連 OSS を, deb や rpm 形式にビルドしたバイナリパッケージ。 パッケージのインストールとその後の環境設定 (以下、併せてデプロイと呼びます) を自動化するた
Anti-Caching: A New Approach to Database Management System Architecture
Anti-Caching: A New Approach to Database Management System Architecture Justin DeBrabant Andrew Pavlo Stephen Tu Brown University Brown University MIT CSAIL debrabant@cs.brown.edu pavlo@cs.brown.edu stephentu@csail.mit.edu Michael Stonebraker Stan Zdonik MIT CSAIL Brown University stonebraker@csail.mit.edu sbz@cs.brown.edu ABSTRACT The traditional wisdom for building disk-based relational database
Note: this post has been edited to reflect the general availability of Redis JSON 2.0 and Redis Search 2.2 In July 2019, we introduced the private preview of a real-time document store with native indexing, querying, and full-text search capabilities powered by the combination of Redis JSON and Redis Search. During the preview, we’ve greatly improved the performance and stability of the offering,
Parallel Data Laboratory
YCSB++ In today's cloud computing world, we have seen an explosion in the number of cloud table stores developed for serving cloud data. These table stores are typically designed for high scalablility by using semi-structured data format and weak semantics, and optimized for different priorities such as query speed, ingest speed, availability, and interactivity. Further, as these systems mature, l
先日の第七回 中国地方DB勉強会 in 松江の発表で、自分のノートPC上で測定したpg_nosql_benchmarkの結果を発表したのですが、そのときにはPostgreSQL JSONB型がMongoDBと比較して、 格納、検索、いずれもマッハ！！ みたいな感じの結果を出したわけですが、pg_nosql_benchmark自体には更新を測定するクエリがなかったんですよね。 ということで、そのときには更新性能は提示しなかったのですが、正直、更新に関してはPostgreSQLの方が分が悪そうだよなーとは思ってました。 じゃあ、どのくらい悪いのか一応確認してみようかと。 環境 今回はノートPC上のVMで測定。 マシン Let's note CF-SX4 SSDモデル 実メモリ 8GB VM動作環境 VMWare player 6.6 ゲストOS CentOS 7.0 ゲストOSメモリ 4GB
SuRF: Practical Range Query Filtering with Fast Succinct Tries
SuRF: Practical Range Query Filtering with Fast Succinct Tries Huanchen Zhang Carnegie Mellon University huanche1@cs.cmu.edu Hyeontaek Lim Carnegie Mellon University hl@cs.cmu.edu Viktor Leis TU München leis@in.tum.de David G. Andersen Carnegie Mellon University dga@cs.cmu.edu Michael Kaminsky Intel Labs michael.e.kaminsky@intel.com Kimberly Keeton Hewlett Packard Enterprise kimberly.keeton@hpe.co
GitHub - youngwookim/awesome-hadoop: A curated list of amazingly awesome Hadoop and Hadoop ecosystem resources
Awesome Hadoop A curated list of amazingly awesome Hadoop and Hadoop ecosystem resources. Inspired by Awesome PHP, Awesome Python and Awesome Sysadmin Awesome Hadoop Hadoop YARN NoSQL SQL on Hadoop Data Management Workflow, Lifecycle and Governance Data Ingestion and Integration DSL Libraries and Tools Realtime Data Processing Distributed Computing and Programming Packaging, Provisioning and Monit
Google Cloud Spanner: the good, the bad and the ugly | Lightspeed POS
Google Cloud Spanner: the good, the bad and the ugly As a company that offers multiple cloud-based POS solutions to retailers, restaurateurs and ecommerce merchants around the globe, Lightspeed employs several different types of database platforms for a myriad of transactional, analytical and search use cases. Each of these database platforms have different strengths and weaknesses. So, when Googl
MyCassandraの宣伝の為にCassandra SF2011@Mission Bay Conference Centerに行ってきたので、 いち早く報告ブログを書いてみます。 発表内容は録画されており、また人によってはスライド公開もされるので、 深い話については述べずに、あくまで一参加者として、どんなイベントだったのか、 ずらずらと並べておきます。 CassandraSFの話をする前にまず前日にあったPre-CassandraSFについて。 Pre-CassandraSFはAcunu (Cassandraを使ったスタートアップベンチャー)主催の前夜祭で、こんなシャレオツなBarで行われました。 Acunuの人やNateさん始め、Data Staxの人がいたので、宣伝活動。 Cassandraに毎日のごとく関わっていると、「あっ、この人はあの部分を作ってるコミッターだ！」とか分かるわけ
はじめに 弊社の主な事業はスマホ向けゲームの開発と運営で、DBもゲーム向けのものに関心があります。AWS(Amazon Web Services)とGCP(Google Cloud Platform)でソリューションを検索すると、それぞれDynamoDBとCloud Spannerをゲーム向けと位置づけています。DBの選定はパフォーマンス以外の要因で決まることが多いのですが、純粋なパフォーマンスも知っておきたく、調べてみることにしました。（追記：GCPのサービスのベンチマークを公開する場合は、Googleから書面による同意をもらうなどの要件があります。AWSの方は、再現に必要なすべての条件を公開していれば済みます。） なお本稿はサーバーエンジニアを対象とした内容になっています。 アクセスの種類 スマホ向けゲームはDBアクセスにおいて一般に書込みの割合が多いアプリケーションであり、同時にチー
Aearospike とは？ ざっくりいうと、NoSQL型データベースです。 Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB)の結果だとCassandraとMongoDBより10倍ちかく早いらしいです。 英語ですが、情報源はこちら http://www.aerospike.com/blog/thumbtack-ycsb-benchmark/ ローカル環境 Windows 7 64bit VM player 5.0.1 Ubuntu 14.10 download & Install まずはサーバー wget -O aerospike.tgz 'http://aerospike.com/download/server/latest/artifact/ubuntu12' tar -xvf aerospike.tgz cd aerospike-server-communi
This is part 1 of a 7 part report by HBase Contributor, Jingcheng Du and HDFS contributor, Wei Zhou (Jingcheng and Wei are both Software Engineers at Intel) Introduction Cluster Setup Tuning Experiment Experiment (continued) Issues Conclusions Introduction As more and more fast storage types (SSD, NVMe SSD, etc.) emerge, a methodology is necessary for better throughput and latency when using big d
“And now for our main event! Ladies and gentlemen, in this corner, weighing in at 34% of the cloud infrastructure market, the reigning champion and leader of the public cloud…. Amazon!” Amazon has unparalleled expertise at maximizing scalability and availability for a vast array of customers using a plethora of software products. While Amazon offers software products like DynamoDB, it’s database-a
サンドウィッチマン富澤たけしがNHKでベガルタ仙台のダウンを着ている！と盛り上がる仙台スレ（画像あり） : footballnet
サンドウィッチマン富澤たけしがNHKでベガルタ仙台のダウンを着ている！と盛り上がる仙台スレ（画像あり） カテゴリ画像ネタJリーグ Tweet 474: U-名無しさん＠実況はサッカーch 2013/05/03(金) 20:04:22.82 ID:/4prBpbM0 国営見てるんだけど サンド富沢がさりげなくベガのダウン着てるね。 スポンサードリンク 以下は「☆・:.,;*。ベガルタ仙台。.:*:・゜☆(Part1813)」のまとめ 477: U-名無しさん＠実況はサッカーch 2013/05/03(金) 20:06:32.02 ID:4XejREQw0 >>474 ほんまやw 478: U-名無しさん＠実況はサッカーch 2013/05/03(金) 20:08:40.32 ID:Uu5CbwW5O >>474 かなりの広告効果だよw 482: U-名無しさん＠実況はサッカーc
Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB Brian F. Cooper, Adam Silberstein, Erwin Tam, Raghu Ramakrishnan, Russell Sears Yahoo! Research Santa Clara, CA, USA {cooperb,silberst,etam,ramakris,sears}@yahoo-inc.com ABSTRACT While the use of MapReduce sys
Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB Brian F. Cooper, Adam Silberstein, Erwin Tam, Raghu Ramakrishnan, Russell Sears Yahoo! Research Santa Clara, CA, USA {cooperb,silberst,etam,ramakris,sears}@yahoo-inc.com ABSTRACT While the use of MapReduce systems (such as Hadoop) for large scale data analysis has been widely recognized and studied, we have recently seen an explosion in the number of s
YCSB, Yahoo! Cloud Service Benchmark について YCSBは、米Yahoo!の研究開発部部門 Yahoo! Research が開発し、オープンソースで公開されているNoSQLデータベースを対象としたベンチマークツールです。異なる種類のNoSQLデータベースに対して共通的な負荷シナリオとフレームワークの提供を目的として開発されています。負荷シナリオに関しては自分で定義することも可能ですが、5種類のシナリオが事前に定義されています。 Workload Title シナリオの内容 想定するアプリケーション
「第11期サイボウズ・ラボユース成果発表会」開催 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
サイボウズ・ラボの光成です。 今回は2022年3月30日に開催された第11期サイボウズ・ラボユース成果発表会の模様を紹介します。 サイボウズ・ラボユース サイボウズ・ラボユースとは日本の若手エンジニアを発掘し、育成する場を提供する制度です。 ラボユース生が作りたいものをサイボウズ・ラボの社員がメンターとしてサポートし、開発機材や開発活動に応じた補助金、旅費の援助をします。 開発物をオープンソースとして公開するという条件の元で著作権は開発者本人に帰属します。 詳細は去年のまとめ記事「若手エンジニアの育成と輩出を目的とするサイボウズ・ラボユースが創立10周年」のPDFもごらんください。 発表会レポート 今年も発表者が多いため、ごく簡単なコメントにて失礼します。 第11期サイボウズ・ラボユース成果発表会 第一部 ○富重 亮佑 「MikanOSへのLinux互換レイヤーの実装」（メンター：内田）
TOP > ネタ > 絵描きさん必見！絵描きの前に現れる悪い妖怪たちを的確に表したマンガｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ Tweet カテゴリネタ 0 ：ハムスター２ちゃんねる 2014年10月31日 12:55 ID：hamusoku 絵描きの前に現れる悪い妖怪たち 絵描きの前に現れる悪い妖怪たち pic.twitter.com/piBlvuzMjY— やしろあずき (@yashi09) 2014, 10月 30 1 :ハムスター名無し2014年10月31日 12:57 ID：Mx.kaKuK0 あ、俺「妖怪 無神経」だわｗｗｗ 2 :ハムスター名無し2014年10月31日 12:57 ID：AwOXQtSm0 ぬ～べ～「みんな！何でもかんでも妖怪のせいにしてはダメだぞ！！」 3 :ハムスター名無し2014年10月31日 12:57 ID：xahfPCwM0 ぬこさまが邪魔しにきてる画像でしょ
I recently wrote about how not to benchmark Cassandra and some of the principles involved in benchmarking Cassandra and other databases correctly. Let’s take a look at how to apply these to a benchmark done by Thumbtack Technology for Aerospike. First, the basics: this test was done on bare metal machines, with SSD disks. The benchmark report doesn’t make it entirely clear how load generation wa
Over the years I’ve performed a number of benchmarks comparing database X to database Y. My #1 goal of benchmarking is to keep all other variables fixed so the performance of X and Y can be fairly judged. Another sort of benchmark performed is when purchasing new equipment, as you’ll want to see if X is faster on newer hardware. I always benchmark database X against itself to see how much improvem
In September of 2020 we introduced our own homecooked replacement for RocksDB - a storage engine called Pebble. You can read about our reasons for the switch in this blog. We have tremendous respect and appreciation for RocksDB and continue to recommend it. … If, on a final exam at a database class, you asked students whether to build a database on a log-structured merge tree (LSM) or a BTree-base
「第6回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」に参加しました。 まだ殆どMongoDBを殆ど触ったことのない自分にはハードルが高かったですが、実運用における苦労とか、これくらいのスペック必要だとか、そういった実用的な話を聞けてすごく為になりました。 以下、わからないながらも必死にとったメモ。おいおい修正していこう。 事例：とある写真共有アプリでのMongoDB 写真共有アプリ(NAVER Photo Album:Phath likeなサービス)での事例 http://www.slideshare.net/moaikids/mongodb-9392106 MySQLだけではダメだった理由 行動履歴のデータが複雑構成でRDBMSではにっちもさっちにもいかない モデリングしてみたら、1 + 6 + αｎスキーマで表現する必要があり、仕様変更にも弱く、パフォーマンスも疑問 当初は採用予定
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ちょっと今更感もありますが、HBaseのAccordionプロジェクトについてまだちゃんと追えていなかったので、この機会に調べてみましたので、それをまとめます。 Accordionプロジェクトとは Accordionプロジェクトは、HBaseの読み書きの性能を上げるために、HBase2.0から新しいアルゴリズムを導入するというプロジェクトです。 HBaseはテーブルのデータをRegionと呼ばれる単位に分割して、RegionServerが各Regionの管理をしています。パフォーマンス向上のためには、RegionServer自体の内部的
先日、NoSQL in Afternoonに参加してきました。 NoSQLについていろいろ興味があったので参加したのですが、 全体的にプロダクトの概要レベルまででした。 時間も多くなかったので当然ですが。 ATND http://atnd.org/events/8460 USTREAM http://www.ustream.tv/recorded/10575011 発表スライド http://d.hatena.ne.jp/szk-takanori/20101102/p1 内容については、USTREAMや発表スライドを見ていただくとして 以下、私の個人的な所感を書いていきたいと思います。 Hibari/NoSQL for Bigdata 名前は聞いたことありましたが、 中身については殆ど知らなかったので、面白かったです。 Erlang実装の分散型KVSで、ラージバリュー(チャンキング)に対応
Oracleは2021年1月13日（米国時間）、コンバージドデータベースの最新バージョン「Oracle Database 21c」、同バージョンを含む「Oracle Autonomous Database」の期限なしで無料で利用可能な「Always Free」の提供を「Oracle Cloud」で開始したと発表した。 Oracle Database 21cはコンバージドデータベースとして、マルチモデル、マルチテナント、マルチワークロードを目指した。Oracleは一貫して、データを複数の単一目的エンジンに分割して利用するよりも、集約型のコンバージドデータベースに格納して管理する方が、効率的で生産性が高くなると考え、このアプローチを取ってきた。 「Oracle Database 21cは、全てのデータタイプ（リレーショナルやJSON、XML、空間、グラフ、OLAPなど）をサポートし、業界をリー
YCSB（Yahoo Cloud Serving Benchmark）はデータベースの性能検証用のツール。 News: Yahoo Cloud Serving Benchmark http://labs.yahoo.com/news/yahoo-cloud-serving-benchmark/ Githubでいろんなのが公開されてる。（brianfrankcooperってのが公式くさい？） brianfrankcooper/YCSB https://github.com/brianfrankcooper/YCSB thumbtack-technology/ycsb https://github.com/thumbtack-technology/ycsb Altoros/YCSB https://github.com/Altoros/YCSB 今回は2014/05/12時点の「Altoros
Automatic database management system tuning through large-scale machine learning | the morning paper
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic Automatic database management system tuning through large-scale machine learning Aken et al. , SIGMOD’17 Achieving good performance in DBMSs is non-trivial as they are complex systems with many tunable options that control nearly all aspects of their runtime operation. OtterTune u
Design Principles for Scaling Multi-core OLTP Under High Contention
Design Principles for Scaling Multi-core OLTP Under High Contention Kun Ren Yale University kun.ren@yale.edu Jose M. Faleiro Yale University jose.faleiro@yale.edu Daniel J. Abadi Yale University dna@cs.yale.edu ABSTRACT Although significant recent progress has been made in improving the multi-core scalability of high throughput transactional database systems, modern systems still fail to achieve s
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