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...
mv db_bench db_bench_7.8 填充数据,使用fillseq,请注意db=/data1/bench_7.x路径最好为SSD盘。 sudo ./db_bench_7.8 --benchmarks=fillseq \ --allow_concurrent_memtable_write=false --level0_file_num_compaction_trigger=4 --level0_slowdown_writes_trigger=20 --level0_stop_writes_trigger=30 ...
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。
db_bench 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_benc...
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。
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。
本文主要关注真实生产环境下的RocksDB的负载特征,以及当前常用的Benchmark——YCSB能否在测试的时候还原生产环境的负载特征展开。主要收集了Facebook中三个使用RocksDB作为底层存储引擎的组件的trace数据,分别是1)UDB:用于MySQL中用来存储社交图数据,使用RocksDB作为底层存储;2)ZippyDB:用于存储分布式对象存储的元数据的分布...