1.hbase特性有哪些
2.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
3.ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
4.深入浅出存储引擎
5.译:一文科普 RocksDB 工作原理
hbase特性有哪些
HBase的树M树少行特性包括以下几个方面:高性能的数据写入
HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构,源码源码有多数据被随机地分布在整个集群的树M树少行多个节点上,这使得数据写入时能够并行处理,源码源码有多大大提高了写入性能。树M树少行同时,源码源码有多易考宝典源码HBase支持大量的树M树少行并发写入操作,使得它在大数据环境下表现优异。源码源码有多
灵活的树M树少行表结构设计
HBase是一个非关系型的数据库,它的源码源码有多表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族,树M树少行每个列族下的源码源码有多数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的树M树少行数据存储需求,同时也方便了对数据的源码源码有多扩展和管理。
强大的树M树少行可扩展性
HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的,具有天然的分布式特性。通过增加节点的方式,HBase可以很容易地扩展其存储能力和处理能力。这使得HBase能够在处理海量数据的同时保持高性能。
快速的数据检索
虽然HBase是一个面向列的数据库,但它的查询性能同样出色。HBase支持高效的范围查询和基于列属性的查询,可以快速定位到特定的数据行。同时,由于数据的分布式存储和处理,即使在大量数据中查询,也能保持较高的效率。
高可用性
HBase支持集群部署,数据可以在多个节点上进行备份和复制。即使部分节点出现故障,也能保证数据的可用性和系统的稳定运行。这种高可用性使得HBase在大数据处理中非常可靠。生日备忘源码而且由于其开放源代码的特性,任何开发者都可以对HBase进行开发和优化,使其更加适应各种应用场景的需求。
LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,被广泛应用于数据库系统中,如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite,甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的写入吞吐量,通过避免随机的本地更新操作实现。
LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的差距。因此,简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,但它有一个明显的缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,Profit Fx 源码从而提高读取性能。
在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。
读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的上门遛狗源码副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。
ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法,也是 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。
理解 Merge 算法,首先回顾 MergeTree 相关背景知识。ClickHouse 在写入时,将一次写入的数据存放至一个物理磁盘目录,产生一个 Part。然而,随着插入次数增多,查询时数据分布不均,形成问题。一种常见想法是合并小 Part,类似 LSM-tree 思想,形成大 Part。
面临合并策略的选择,"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此,需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。
算法通过参数 base 控制参与合并的 Part 数量,形成树形结构。随着合并进行,形成不同层,总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时,深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的仿WAP源码 Part 是否满足条件,总大小与最大大小之比需大于等于 base。
执行合并时机在每次插入数据后,但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part,选择最适合合并的组合是一个数学问题,ClickHouse 限制为相邻 Part 合并,降低决策复杂度。最终,通过穷举找到最优组合进行合并。
合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法,通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程,保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N),其中 M 为 Part 长度,N 为参与合并的 Part 数量。
对于非主键字段,ClickHouse 提供两种处理方式:Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段,分别处理非主键字段的合并和输出。
源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时,考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现,考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask,分为三个阶段:ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。
Merge 算法是 MergeTree 高性能的关键,平衡写入放大与查询性能,是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。
深入浅出存储引擎
深入浅出存储引擎
本文详细探讨了数据库系统中的存储引擎相关概念,以及存储引擎如何实现高效的数据存储与检索。存储引擎是数据库系统的核心组件,负责处理数据的存储、检索和维护。
首先,文章介绍了数据存储体系,包括OLTP、OLAP与HTAP,以及关系数据库、NoSQL数据库与NewSQL数据库的特性。接着,讨论了基于内存型与磁盘型存储组件的数据存储方式,以及读多写少、写多读少和读多写多组件的处理策略。文章进一步解释了数据存储与检索的过程,强调了存储引擎在其中的核心作用。
文章详细分析了存储引擎的分类,包括基于B+树的存储引擎和基于LSM派系的存储引擎。基于B+树的存储引擎适合于读多写少的场景,而基于LSM派系的存储引擎则适用于写多读少的场景。文章还讨论了内存、持久化内存和磁盘在数据存储中的应用,以及它们的管理机制。
从宏观角度,文章解析了B+树存储引擎的原理,包括其诞生背景、设计目标、数据结构选择、索引维护和存储策略。从微观角度,文章深入探讨了B+树存储引擎的工程细节,如边界条件处理、异常情况处理、事务管理和范围查询。
文章进一步分析了BoltDB核心源码,从整体结构、page解析、node解析、Bucket解析到事务解析,详细解释了BoltDB存储引擎的实现机制。这为理解和实现类似的存储引擎提供了宝贵的参考。
接着,文章深入理解了LSM Tree原理,从其发展背景、从零推导LSM Tree、架构演进和核心问题等角度进行了全面分析。文章详细探讨了LSM Tree的工程应用、KV分离存储技术WiscKey、Bitcask的核心原理以及Moss的核心原理,展示了LSM Tree在不同场景下的应用。
最后,文章分析了LSM派系存储引擎,包括LSM Tree存储引擎、LSM Hash存储引擎、LSM Array存储引擎以及其他LSM存储引擎的特性和实现方法。文章提供了这些存储引擎的详细解析,有助于读者深入了解LSM存储引擎的实现细节。
译:一文科普 RocksDB 工作原理
RocksDB 是一种可持久化的、内嵌型的键值存储(KV 存储)。它旨在存储大量 key 及其对应的 value,常被用于构建倒排索引、文档数据库、SQL 数据库、缓存系统和消息代理等复杂系统。RocksDB 在 年从 Google 的 LevelDB 分叉而来,针对 SSD 服务器进行了优化,并目前由 Meta 开发和维护。它以 C++ 编写,支持 C、C++ 及其他语言(如 Rust、Go、Java)的嵌入。如果你熟悉 SQLite,可以认为 RocksDB 是一种内嵌式数据库,需依赖应用层实现特定功能。
RocksDB 使用日志结构合并树(LSM-Tree)作为核心数据结构,这是一种基于多个有序层级的树形数据结构,可用于应对写密集型工作负载。LSM-Tree 的顶层是 MemTable,一个内存缓冲区,用于缓存最近的写入数据。较低层级的数据存储在磁盘上,以 L0 层为例,存储从内存移动到磁盘的数据,其他层级存储更旧的数据。当某一层级的数据量过大时,会通过合并操作转移到下一层。
为了保证数据持久化,RocksDB 将所有更新写入磁盘上的预写日志(WAL)。当应用重启时,可以通过回放 WAL 来恢复 MemTable 的原始状态。WAL 是一个只允许追加的文件,包含一组更改记录序列,每个记录包含键值对、操作类型和校验和。
当 MemTable 变满时,会触发刷盘(Flush)操作,将不可变的 MemTable 内容持久化到磁盘,并丢弃原始 MemTable,同时开始写入新的 WAL 和 MemTable。MemTable 默认基于跳表实现,以提高查询和插入效率。RocksDB 支持各种压缩算法,如 Zlib、BZ2、Snappy、LZ4 或 ZSTD,用于存储 SST 文件。
SST 文件是 MemTable 刷盘后生成的,包含了有序的键值对。每个 SST 文件由数据部分和索引块组成,数据部分包含一系列有序的键值对,而索引块存储了数据块中最后一个键的偏移量,便于快速定位键值对。RocksDB 还支持布隆过滤器,用于快速检测某个键是否存在于 SST 文件中。
当数据库大小增加时,空间放大(存储数据所用实际空间与逻辑大小的比值)和读放大(用户执行一次逻辑读操作所需实际 IO 次数)的问题变得明显。为了解决这些问题,RocksDB 实现了 Compaction 机制,通过合并 SST 文件来降低空间和读放大,同时增加写放大。Leveled Compaction 是默认策略,它会在不同层级之间进行选择性合并,以优化空间使用。
RocksDB 的读路径相对简单,主要涉及从 MemTable 开始,下探到 L0 层,然后继续向更低层级查找,直到找到目标键或检查完整个树。合并(merge)操作允许用户在内存中对键值进行聚合操作,适用于需要对已有值进行少量更新的场景。然而,这种操作增加了读时的复杂性,因为读操作需要在多次调用 merge 函数后才能得到最终结果。
使用 RocksDB 需要针对特定工作负载进行配置调优,因为它提供了许多可配置项,但理解其内部原理并调整这些配置通常需要深入研究源代码。RocksDB 是构建高性能数据库模块的优秀选择,能够帮助开发者专注于上层业务逻辑实现,而无需从零开始设计底层存储系统。