ToplingDB: MemTable=cspp,SST TableFactoryfast&zip,使用dispatch 或 dispatch_all_fast。 RocksDB: MemTable=SkipList,SST TableFactory 是 BlockBasedTable,使用 min_level_to_compress 参数控制仅 L0 不压缩,还是全部不压缩,压缩选项使用 db_bench 默认值。 num=100000000, write_buffer_size=768M, target_fi...
主要对 rocksdb 内置的压缩算法性能进行对比,采用 db_bench 提供的基准测试顺序写和随机写场景,单条数据初始大小为116字节(key 16byte,value 100byte)。 分层压缩 主要对 rocksdb 的各个分层级别从压缩算法策略上进行对比,包含 level、universal 和 fifo 三种,默认分层级别为7个,L0 级别不压缩,故由 L1 开始,并...
创建xfs文件系统,挂载时添加-o noatime,nodiratime 两参数。 关于db_bench 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...
bench 最基础的参数: root@river:/home/leveldb/rocksdb-master# ./db_bench --db=/media/m1ext4 --benchmarks=fillrandom --num=100000000 --compression_type=none 其中compression_type 必须提供,不然会报错。
源代码make all以后在根目录下产生db_bench。一.1 参数列表 -benchmarks (Comma-separated list of operations to run in the specified order. Available benchmarks: fillseq - 以异步模式按顺序键顺序写入N个值 fillseqdeterministic - 以指定的键顺序写入N个值，并保持LSM树的...
RocksDB 的主要设计点是,它应该是快速存储和服务器工作负载的性能而设计。它应充分利用 Flash 或 RAM 提供的高速读/写速率的全部潜力。它应该支持高效的点查找以及范围扫描。它应该可配置为支持高随机读取工作负载,高更新工作负载或两者的组合。其架构应支持轻松调整参数,支持读取放大,写入放大和空间放大场景。
其中 memtier_benchmark 的 -c -t 参数是多次实验后，综合吞吐量和超时后选定的最优解。同时设置了定时任务，每隔两小时向 Kvrocks 发起一次手动 Compact 请求 (也可使用 Kvrocks Compact Cron)。测试结果 以下是来自 @zhaoxiaobiao 的测试数据，对比图统一使用绿色线表示 RocksDB 6.x (6.29.5) ，使用黄色...
RocksDB 应该以这样一种方式设计,即它具有对有助于在生产环境中部署和调试的工具和实用程序的内置支持。如果存储引擎还不能自动适应应用程序和硬件,我们会提供一些参数让用户调整性能。 兼容性: 该软件的较新版本应向后兼容,以便在升级到较新版本的 RocksDB 时无需更改现有应用程序。除非使用新提供的功能,否则现有...
因rocksdb采用lsm tree作其指导思想,lsm tree本身就有许多可配置项,加之rocksdb本身系统实现也有许多可配置项,这使得如何根据应用场景和实际需求来优雅的设置参数是一个技术活。 幸运的是,先辈们为我们留下屠龙宝刀,即数据库中的CAP——space amplification,Read amplification和Write amplification只能三者取二。 Write-...