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MySQL の Repeatable Read と RocksDB の楽観的トランザクション解説｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
MySQL の Repeatable Read と RocksDB の楽観的トランザクション解説 こんにちは技術研究グループ・テクニカルディレクターの波多野です！ 普段は社内のインフラ、特にデータベース関連の技術的な問題を解決するのを仕事にしています。 弊社ではリレーショナル・データベースとしてはオープンソースの MySQL をとてもよく使っていますが、そんなオープンソースのデータベース界隈で最近よく目にするようになって来たのが 楽観的トランザクション(Optimistic Transaction) という技術です。今回はトランザクション処理の歴史的なところに触れながら、RocksDB に代表される楽観的トランザクションについて簡単に解説したいと思います はじめに MySQL を使っているとデフォルトでは REPEATABLE READ のトランザクション分離レベルになっていて、トランザク
Introduction # Over the past years, the adoption of RocksDB increased dramatically. It became a standard for embeddable key-value stores. Today RocksDB runs in production at Meta, Microsoft, Netflix, Uber. At Meta RocksDB serves as a storage engine for the MySQL deployment powering the distributed graph database. Big tech companies are not the only RocksDB users. Several startups were built around
Kafka Streams の State Store が tombstone によって遅くなってしまったので RocksDB のパラメータを調整してみた話 - Repro Tech Blog
Platform Team の Repro Core という Unit に所属している村上と申します。 Repro Core の役割の 1 つとして、共通基盤となる Kafka Streams アプリケーションの運用があります。 この共通基盤は Repro の大量トラフィックを捌いている基盤になるため、日々の運用の中で様々な課題に直面します。 今回はそのような課題の中から、tombstone によって State Store のパフォーマンスが低下し、その解決策として RocksDB のパラメータを調整した話をします。 前半部分では tombstone によって State Store のパフォーマンスが低下した件を説明します。後半は RocksDB の compaction の挙動確認とそのパラメータ調整について説明します。 ちなみに、私が所属している Repro Core については、
Writing a SQL database, take two: Zig and RocksDB | notes.eatonphil.com
For my second project while learning Zig, I decided to port an old, minimal SQL database project from Go to Zig. In this post, in ~1700 lines of code (yes, I'm sorry it's bigger than my usual), we'll create a basic embedded SQL database in Zig on top of RocksDB. Other than the RocksDB layer it will not use third-party libraries. The code for this project is available on GitHub. Here are a few exam
GitHub - cockroachdb/pebble: RocksDB/LevelDB inspired key-value database in Go
Pebble is a LevelDB/RocksDB inspired key-value store focused on performance and internal usage by CockroachDB. Pebble inherits the RocksDB file formats and a few extensions such as range deletion tombstones, table-level bloom filters, and updates to the MANIFEST format. Pebble intentionally does not aspire to include every feature in RocksDB and specifically targets the use case and feature set ne
Hear talks on search and AI from engineers at Netflix, DoorDash, Uber and more. A Brief History of Distributed Databases The era of Web 2.0 brought with it a renewed interest in database design. While traditional RDBMS databases served well the data storage and data processing needs of the enterprise world from their commercial inception in the late 1970s until the dotcom era, the large amounts of
Introducing Pebble: A RocksDB-inspired key-value store written in Go
All Customer stories Industry leaders trust CockroachDB to run their most data-intensive, mission-critical applications. 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 as
MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine Serving Facebook's Social Graph Yoshinori Matsunobu Facebook yoshinori@fb.com Siying Dong Facebook siying.d@fb.com Herman Lee Facebook herman@fb.com ABSTRACT Facebook uses MySQL to manage tens of petabytes of data in its main database named the User Database (UDB). UDB serves social activities such as likes, comments, and shares. In the past, Facebook used
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How RocksDB works - Artem Krylysov
RocksDB Is Eating the Database World
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