LevelDB / LMDB readwhilewriting bench, 1.25TB DB, 256GB RAM, 48 cores, 32 reader threads, 1 writer. NVME SSD (2.7TB capacity)w/XFS 6 hour run
output �(�~�U [root@localhost ~]# tail out-nvme-2000-LevelDB.txt 2015/08/19-20:47:11 ... thread 1: (200000,19200000) ops and (797.9,898.5) ops/second in (250.646291,21370.034489) seconds 2015/08/19-20:47:14 ... thread 17: (200000,19200000) ops and (802.3,898.3) ops/second in (249.287673,21372.921579) seconds 2015/08/19-20:47:15 ... thread 6: (200000,19200000) ops and (807.9,898.3) ops/second in (2
Implementing a Key-Value Store – Part 3: Comparative Analysis of the Architectures of Kyoto Cabinet and LevelDB | Code Capsule
Implementing a Key-Value Store – Part 3: Comparative Analysis of the Architectures of Kyoto Cabinet and LevelDB Published by Emmanuel Goossaert on December 30, 2012 This is Part 3 of the IKVS series, “Implementing a Key-Value Store”. You can also check the Table of Contents for other parts. In this article, I will walk through the architectures of Kyoto Cabinet and LevelDB, component by component.
kyoto cabinet –
Author’s Note: This is part 3 of a series of posts about my adventures in building a “large”, in-memory hash table. Part 1 introduced our goals and our approach to the task at hand. This post is a summary of some candidate hash table “services”. Goals To recap, I need a hash table that can support the following: 1.5 billion 64-bit keys, uniformly and randomly distributed values between 16 bytes an
Tech Talk: RocksDB Slides by Dhruba Borthakur & Haobo Xu of Facebook
Tech Talk: RocksDB Slides by Dhruba Borthakur & Haobo Xu of Facebook This presentation describes the reasons why Facebook decided to build yet another key-value store, the vision and architecture of RocksDB and how it differs from other open source key-value stores. Dhruba describes some of the salient features in RocksDB that are needed for supporting embedded-storage deployments. He explains typ
LevelDBの（低レベル）I/O処理構造 - めもめも
何の話かというと LevelDBというのは、組み込み型のKeyValue Storeです。SQLiteのような感じでデーモンを立ち上げずにローカルファイルシステムを使って、KeyValue Storeが利用できます。 これをローカルファイルシステムではなくて、GlusterFSのボリュームで使えないか試したのですが、FUSEマウントを利用すれば、あっさりと動くことが確認できました。LevelDBは複数ファイルにデータをばらまくので、ファイル単位で分散するGlusterFSとの相性はよいかも知れません。 で、次のチャレンジというか思いつきで、巷で話題のlibgfapi[1]を使うようにLevelDBを改造できないかと、週末をつぶして頑張りました。結果としては、無事に動くものができあがりました[2]。この際、LevelDBのI/O処理がなかなかおもしろい構造になっていることに気づいたので、メモ
これがCassandra
3. システム構成 • Node数：97台 • サーバスペック 機器：Dell R410、R420 メモリ：64GB CPU:16コア、24コア HDD：600GBx4 (RAID-10) 600GBx2(RAID-1)+SSD 512GB(RAID-0) • クラスタ数：1 • Cassandraのバージョン：1.1.5-2(独自バージョン) • KeySpace数：8 • ColumnFamily数：156 4. 運用状況とか Cluseter Writes Request: 32000/sec Cluseter Reads Request : 58000/sec 1 nodeあたりのデータロードサイズ 約200～230GB
データのロストは発生するか？ | Yakst
MySQLあるいはMongoDBにおけるコミットの読取り一貫性および受信確認されたコミットの保護についてのブログ記事を紹介する。MongoDBにおけるドキュメントの問題についても言及されている。 出典について この記事はMark Callaghan氏のブログ内の記事、Losing it?(2015/10/11)を翻訳したものです。 何年も前、Google社のMySQLチームのWei Li氏の厚意によって準同期レプリケーションが実装されました。この準同期レプリケーションのユースケースは限られており、コミュニティーはこれが意図した動作をしなかったため失望しました。そのうちに、InnoDBのバイナリログにグループコミットが実装されました。最初はFacebook社のMySQLチームに、そしてMariaDBで改善され、最後にMySQLのアップストリームに取り込まれました。グループコミットによって、い
Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... （この話は事実ではなくファンタジーです。） 深夜電話で叩
Hazelcast 3.6 Roadmap Preview
In this webinar Hazelcast has pushed the In-Memory Data Grid category further by adding High-Density Caching and making great strides in performance – but what’s next? In this talk Hazelcast CEO Greg Luck will explain the direction of the Hazelcast platform in detail. He’ll share what’s planned for features of High-Density Caching as well for the In-Memory Computing platform at large in the areas
EdgeDB | The next-gen database
N+1, solvedEdgeDB solves the problems that ORMs exist to workaround. A comparison that speaks for itself: SELECT movie.title, ( SELECT avg(rating) FROM reviews WHERE movie_id = movie.id ) AS avg_rating, (SELECT array_agg(q.v) FROM (SELECT person.name AS v FROM actors INNER JOIN persons AS person ON (actors.person_id = person.id) WHERE actors.movie_id = movie.id ) AS q WHERE q.v IS NOT NULL ) AS ac
cassandraの運用時に必要な定期バッチ処理の考察
cassandraを運用する上でどういった 定期バッチ処理が必要かについてまとめる。 しかし、cassandraの前提知識がないと 必要性を理解しにくいため、 下の流れで若干遠回りしながら説明していく。 ◆ 分散システムの予備知識 ◆ 修復機能の予備知識 ◆ 定期的に必要となる処理の概要 ◆ 定期的に必要となる処理の詳細 ◆ 分散システムの予備知識 cassandraのような分散システムではノード間のデータで 同時に次の３つを保証することは難しい。 すべてを満たすためにはレイテンシー(遅延)を許容する必要がある。 CAP定理 Consistency：一貫性 Availability：可用性 Partition Tolerance：分断耐性 cassandraは可用性と分断耐性(AP)を重視し、一貫性を犠牲にしているが、 遅延とのトレードオフで一貫性を得ることができる。 コンシステンシレベル
NoSQL Data Modeling Techniques
NoSQL databases are often compared by various non-functional criteria, such as scalability, performance, and consistency. This aspect of NoSQL is well-studied both in practice and theory because specific non-functional properties are often the main justification for NoSQL usage and fundamental results on distributed systems like the CAP theorem apply well to NoSQL systems. At the same time, NoSQL
今更CAP定理で分散データストアの勉強を始めてみた - As a Futurist...
長くなったので三行でまとめると CAP 定理を素人なりに調べてみた 分散データストアを CAP 定理で俯瞰してみた どのデータストア使うかの決定因子は CAP 定理的な視点の方がインタフェースとかより先 異論は認めるというか、専門知識ゼロなのでもっと正しい理解があればぜひ教えてくださいませ。 はじめに 僕は MySQL 厨なんですが、最近はやれ「MongoDB がいい」だの「HBase 最高」だのとよく聞きます。これら多種多様なデータストアを語る上で、「RDBMS VS NoSQL」みたいに問い合わせ言語の方式やデータ保存形式の違いで語るのは宗教論かなぁと僕は思ってます。単体プロセスのデータストアとしての特徴とか性能とかは正直なんでもいいかなぁと。 思うに、本質的に重要なのは MySQL の master-slave&sharding という Web で今までスタンダードに使われてきた分散
Cloudera Blog
Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
Distributed Algorithms in NoSQL Databases
Scalability is one of the main drivers of the NoSQL movement. As such, it encompasses distributed system coordination, failover, resource management and many other capabilities. It sounds like a big umbrella, and it is. Although it can hardly be said that NoSQL movement brought fundamentally new techniques into distributed data processing, it triggered an avalanche of practical studies and real-li
Aerospike | Aerospike
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LMDB integer key vs string key
RocksDB
FoundationDB 3.0がリリース
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