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精选文章

DPDK与CSD 3000:金融数据处理的创新组合

  • ScaleFlux 
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在当今快节奏的金融行业中,对于交易公司和金融机构来说,能够快速、准确地处理市场数据是至关重要的。数据平面开发工具包(DPDK)作为一种具有颠覆性影响的技术,加速了市场数据流中的数据包处理,实现了更快速的风险分析和交易执行。而ScaleFlux的CSD 3000 NVMe SSD透明压缩技术,将这些系统的性能、容量和耐用性推向了新的高度。

如何实现基于无表散列的键值存储?

  • ScaleFlux 
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要实现键值(KV)存储,一个核心设计决策是选择基于树的还是基于散列的索引数据结构。在传统的实践中,基于散列的键值存储必须使用内存中的散列表来维护从键空间到存储空间的映射。因此,基于散列的键值存储的内存使用量与键空间的大小(即键值对的总数)成线性关系。相比之下,基于树的索引数据结构,如B+树和LSM树,通过把绝大多数索引保留在存储设备上,实现了更低的内存资源消耗。因此,尽管基于散列的索引可以支持更高的访问吞吐量和更低的访问延迟,…

如何减少B+Tree的写放大?

  • ScaleFlux 
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作为使用最广泛的索引数据结构,B+ Tree支持当今几乎所有的关系数据库管理系统 (RDBMS,例如 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、SQL Server 和 DB2)。最近,LSM-Tree作为 B+ Tree 的竞争者吸引了一部分的注意力,主要是因为 LSM-Tree 的两个被广泛引用的优点:更低的存储成本和更小的写放大。这里的写放大定义为B+Tree或LSM-Tree写入存储设备的数据总量与写入B+Tree或LSM-Tree的用户数据量的比值

减少预写日志 (WAL) 的写入放大

  • ScaleFlux 
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数据库和文件系统几乎普遍使用预写日志 (WAL) 来确保原子性操作和数据持久性。它的基本概念非常简单:在应用到数据文件之前,数据修改会被保存到一个专用的日志区域。在一般情况中,数据修改首先在内存WAL缓冲区中作为日志记录累积,然后刷新到存储WAL文件中。为了最大限度地提高数据持久性,系统会在每次事务提交时执行memory-to-storage flush(使用fsync或fdatasync等命令)。