按照 rocksdb 作者实现的 db_bench 的 value填充算法,在默认 value_size=100 的情况下,压缩率太高,可能会让不明真相的人以为 ToplingDB 在作弊,同时 ToplingDB value 不压缩时可以使用 zero copy,测试结果太好,也有作弊嫌疑。
工具db_bench是用于对RocksDB性能进行benchmark测试的主要工具,Rocksdb继承了LevelDB的db_bench,并对其进行了增强以支持许多其他选项,支持许多基准测试来生成不同类型的工作负载,并且各种选项可用于控制测试。db_bench 支持的benchmark较多,本文主要选取了readrandom (随机读), readrandomwriterandom(80%读,20%...
工具db_bench是用于对RocksDB性能进行benchmark测试的主要工具,Rocksdb继承了LevelDB的db_bench,并对其进行了增强以支持许多其他选项,支持许多基准测试来生成不同类型的工作负载,并且各种选项可用于控制测试。 db_bench 支持的benchmark较多,本文主要选取了readrandom (随机读), readrandomwriterandom(80%读,20%写)以及...
工具db_bench是用于对RocksDB性能进行benchmark测试的主要工具,Rocksdb继承了LevelDB的db_bench,并对其进行了增强以支持许多其他选项,支持许多基准测试来生成不同类型的工作负载,并且各种选项可用于控制测试。 db_bench 支持的benchmark较多,本文主要选取了readrandom (随机读), readrandomwriterandom(80%读,20%写)以及...
在性能方面,利用自带的db_bench工具,在四种典型的KV读写场景下测试对比了Photon版本RocksDB与原版RocksDB的OPS,两者达到了相近的数据;在某些重IO、高并发的场景下,会比原版的性能更好。 Photon库介绍 并发模型 常见的并发模型有:多线程、异步回调、有栈协程、无栈协程。Photon基于有栈协程实现并发。
RocksDB 通过一个名为 db_bench 的实用程序进行性能测试。db_bench 是 RocksDB 源代码的一部分。这里 [4] 介绍了使用闪存存储的几个典型工作负载的性能结果。您还可以在这里 [5] 找到RocksDB性能结果的内存中工作负载。 相关链接: 原文: 推荐阅读
make 生成rocksdb辅助工具如db_bench等,注意默认生成的是debug模式,所以需要动态库和静态库先独立生产,然后再跑make。但是除了上面的动态库和静态库,最好是一次性跑make,不要单独跑make xxx make db_bench报错,如下: [zjh@hs-10-20-30-193 rocksdb-8.5.4]$ make db_bench ...
需要先安装 gflags 在进行 make db_bench 不然运行 db_bench 会出现 Please install gflags to run rocksdb tools 错误 bench 最基础的参数: root@river:/home/leveldb/rocksdb-mas
db_bench是测试RocksDB性能的主要工具。RocksDB从LevelDB继承了db_bench,并扩展了其功能以支持更多的功能。db_bench支持产生多种类型的workload以便对RocksDB更多的benchmark,而且有很多的选项以支持配置测试环境。 快速上手 如果需要添加一些统计,使用--statistic 也可以...
在性能方面,利用自带的db_bench工具,在四种典型的KV读写场景下测试对比了Photon版本RocksDB与原版RocksDB的OPS,两者达到了相近的数据;在某些重IO、高并发的场景下,会比原版的性能更好。 Photon库介绍 并发模型 常见的并发模型有:多线程、异步回调、有栈协程、无栈协程。Photon基于有栈协程实现并发。