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  • Titan 的设计与实现

    ...计,利用 SSD 高效的随机读写性能,通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。 我们的基准测试结果显示,当 value 较大的时候,Titan 在写、更新和点读等场景下性能都优于 RocksDB。但是根据 RUM Conjecture,通常某...

    pepperwang 评论0 收藏0
  • 写给社区的回顾和展望:TiDB 2019, Level Up !

    ...段仍然会继续在 RocksDB 上改进,改进的目标仍然是减小 LSM-Tree 本身的写放大问题。选用的模型是 WiscKey (FAST16,https://www.usenix.org/system/files/conference/fast16/fast16-papers-lu.pdf ),WiscKey 的核心思想是将 Value 从 LSM-Tree 中剥离出来,以...

    enali 评论0 收藏0
  • 一文了解数据库索引:哈希、B-Tree 与 LSM

    ...其数据首先存储内存中,而后需要定期 Flush 到硬盘上。LSM-Tree 通过内存插入与磁盘的顺序写,来达到最优的写性能,因为这会大大降低磁盘的寻道次数,一次磁盘 IO 可以写入多个索引块。HBase, Cassandra, RockDB, LevelDB, SQLite 等都是...

    kid143 评论0 收藏0
  • The Way to TiDB 3.0 and Beyond (下篇)

    ...,然后把大的 Value 放到一个 Blob File 里去,而不是放到 LSM-Tree。这样的分开存储会让 LSM-Tree 变得很小,避免了因为 LSM-Tree 比较高的时候,特别是数据量比较大时出现的比较严重的写放大问题。有了 Titan 之后,就可以解决「单个...

    lpjustdoit 评论0 收藏0
  • 想玩转分布式存储引擎?快来加入 TiKV 团队吧 | PingCAP 招聘季

    ...n,这个 engine 主要是用的 KV 分离的思想,将大的 value 从 LSM-Tree 里面移除,减少写放大。 基于 Intel 下一代硬件 AEP 的 RocksDB 优化。硬件一直在以超过我们想象的速度发展,当我们还在纠结如何优化 SSD 的时候,基于 NVM 的编程已...

    susheng 评论0 收藏0

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