CompassDB: Un Nuovo Approccio alla Memoria Chiave-Valore
CompassDB offre una soluzione di archiviazione chiave-valore veloce ed efficiente.
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Indice
- Panoramica dell'archiviazione a chiave-valore
- Importanza delle Prestazioni
- Sfide con i negozi a chiave-valore tradizionali
- Passaggio ai Solid State Drives (SSD)
- Introduzione di CompassDB
- Vantaggi del design TPH
- Come funziona CompassDB
- Struttura dei dati
- Meccanismo di indicizzazione
- Valutazione delle prestazioni
- Miglioramenti del throughput
- Riduzione della Latenza
- Amplificazione della scrittura
- Aree di applicazione
- Compatibilità e migrazione
- Conclusione
- Lavori futuri
- Fonte originale
- Link di riferimento
CompassDB è un nuovo sistema di archiviazione a chiave-valore progettato per migliorare il modo in cui i dati vengono memorizzati e accessibili nelle applicazioni moderne. Affronta alcune delle sfide chiave affrontate dai sistemi di archiviazione tradizionali, rendendolo più veloce ed efficiente. Gli archivi a chiave-valore sono cruciali per molte applicazioni, poiché consentono di memorizzare e recuperare i dati rapidamente.
Panoramica dell'archiviazione a chiave-valore
I sistemi di archiviazione a chiave-valore vengono utilizzati per salvare i dati in modo semplice. Ogni pezzo di dati è memorizzato con una chiave unica che funge da indirizzo. Questo rende la ricerca dei dati rapida e facile. Molte applicazioni beneficiano dell'utilizzo di questi sistemi, come database, servizi di logging e sistemi di caching.
Prestazioni
Importanza dellePer le applicazioni che gestiscono grandi quantità di dati, le prestazioni del sistema di archiviazione sono vitali. Un accesso ai dati lento può portare a ritardi nei tempi di risposta dell'applicazione, influenzando l'esperienza dell'utente. Pertanto, migliorare l'efficienza dei sistemi di archiviazione a chiave-valore è una priorità nello sviluppo software.
Sfide con i negozi a chiave-valore tradizionali
La maggior parte dei negozi a chiave-valore tradizionali utilizza una struttura chiamata Log-Structured Merge (LSM) trees. Questo design aiuta con le velocità di scrittura, ma può portare a problemi durante la lettura dei dati. Quando la quantità di dati cresce, provoca una maggiore amplificazione della lettura e della scrittura, il che significa che vengono letti e scritti più dati del necessario. Ciò può rallentare le prestazioni.
Passaggio ai Solid State Drives (SSD)
L'aumento degli SSD ha cambiato il modo in cui vengono elaborati i dati. Questi dispositivi sono più veloci dei tradizionali hard disk, spostando il collo di bottiglia dall'hard disk alla CPU. Il modo in cui i dati vengono organizzati deve adattarsi per sfruttare la velocità degli SSD, ma i sistemi tradizionali spesso faticano a tenere il passo.
Introduzione di CompassDB
CompassDB mira a risolvere i problemi riscontrati nei negozi a chiave-valore tradizionali. Utilizza una nuova struttura chiamata Two-tier Perfect Hash Table (TPH) per memorizzare e recuperare i dati in modo più efficiente. Il design si concentra sulla riduzione dell'amplificazione della lettura e della scrittura, il che aiuta a migliorare le prestazioni complessive.
Vantaggi del design TPH
La struttura TPH offre diversi vantaggi:
Riduzione dell'amplificazione della lettura/scrittura: Utilizzando un algoritmo di hash perfetto per il suo indice in memoria, CompassDB minimizza la quantità di dati che devono essere letti o scritti durante le operazioni.
Ricerche più veloci: L'indice è compatto, portando a un recupero dei dati più veloce poiché riduce il tempo necessario per localizzare una chiave.
Maggiore throughput: Il design consente a CompassDB di gestire più operazioni sui dati al secondo rispetto ai sistemi tradizionali.
Come funziona CompassDB
Struttura dei dati
Il design TPH consiste in più file di pezzi, ciascuno dei quali rappresenta una porzione dei dati complessivi. Ogni file di pezzi è di sola lettura una volta creato, il che significa che i dati che non cambiano non devono essere riscritti. Questo previene scritture di dati non necessarie e migliora le prestazioni.
Meccanismo di indicizzazione
CompassDB utilizza un sistema di indicizzazione a due livelli:
Indice globale: Questo indice mappa le chiavi ai file di pezzi. Indirizza rapidamente le ricerche al file di pezzi corretto.
Indice locale: Questo indice si trova all'interno di ciascun file di pezzi e indica dove sono memorizzati i dati effettivi a chiave-valore.
Quando si cerca una chiave, il sistema controlla prima l'indice globale e poi utilizza l'indice locale per trovare i dati. Questo consente di accedere a un solo disco per recuperare i dati, rendendolo molto più veloce rispetto ai sistemi che richiedono più accessi.
Valutazione delle prestazioni
Per vedere quanto bene funzioni CompassDB, sono stati effettuati test confrontandolo con altri popolari negozi a chiave-valore come RocksDB e PebblesDB. I risultati hanno mostrato miglioramenti significativi in diverse aree.
Miglioramenti del throughput
CompassDB ha superato RocksDB da 2,5 a 4 volte e PebblesDB da 5 a 17 volte in vari carichi di lavoro. Ciò significa che può gestire più operazioni contemporaneamente, rendendolo adatto per applicazioni ad alta richiesta.
Latenza
Riduzione dellaLe latenze media e massima (il tempo necessario per completare un'operazione di lettura/scrittura) erano anche molto più basse in CompassDB. In alcuni scenari, la latenza è stata ridotta fino all'85% rispetto a RocksDB, portando a tempi di risposta più rapidi per le applicazioni che dipendono da un accesso rapido ai dati.
Amplificazione della scrittura
CompassDB ha mostrato un fattore di amplificazione della scrittura inferiore rispetto ai sistemi tradizionali. Questo significa che sono stati scritti meno dati non necessari durante le operazioni, migliorando non solo le prestazioni, ma anche la durata dell'hardware di storage.
Aree di applicazione
Dato i suoi benefici in termini di prestazioni, CompassDB è adatto per vari scenari applicativi:
Sistemi di database: Può fungere da motore di archiviazione sottostante per database che necessitano di un recupero efficiente dei dati.
Servizi di caching: Le applicazioni che cacheano i dati traggono beneficio dalla sua capacità di memorizzare e recuperare rapidamente informazioni frequentemente accessate.
Sistemi di logging: Il design consente scritture rapide, che sono fondamentali per i sistemi di logging che devono tenere il passo con l'immissione di dati ad alta frequenza.
Applicazioni ad alte prestazioni: Qualsiasi applicazione che richiede un accesso rapido ai dati, come server web o piattaforme di analisi in tempo reale.
Compatibilità e migrazione
Uno dei vantaggi di CompassDB è la sua compatibilità con i sistemi esistenti. Supporta la stessa API di RocksDB, rendendo più facile per gli sviluppatori passare a CompassDB senza dover riscrivere il codice delle loro applicazioni. Questa facilità di migrazione significa che le organizzazioni possono adottare CompassDB senza significativi oneri.
Conclusione
CompassDB rappresenta un significativo avanzamento nella tecnologia di archiviazione a chiave-valore. Affrontando i limiti dei sistemi tradizionali, offre un modo più veloce ed efficiente per gestire i dati. Con le sue capacità di alto throughput, bassa latenza e ridotta amplificazione, CompassDB è ben attrezzato per le applicazioni moderne che richiedono soluzioni di archiviazione dati affidabili e performanti.
Lavori futuri
Il team dietro CompassDB è impegnato in miglioramenti continui. Le versioni future potrebbero includere miglioramenti nelle operazioni di scansione per aumentare ulteriormente le prestazioni in scenari che dipendono fortemente dalle letture dei dati. Poiché le esigenze delle applicazioni continuano a evolversi, CompassDB si adatterà per garantire di soddisfare efficacemente le esigenze dei suoi utenti.
Titolo: CompassDB: Pioneering High-Performance Key-Value Store with Perfect Hash
Estratto: Modern mainstream persistent key-value storage engines utilize Log-Structured Merge tree (LSM-tree) based designs, optimizing read/write performance by leveraging sequential disk I/O. However, the advent of SSDs, with their significant improvements in bandwidth and IOPS, shifts the bottleneck from I/O to CPU. The high compaction cost and large read/write amplification associated with LSM trees have become critical bottlenecks. In this paper, we introduce CompassDB, which utilizes a Two-tier Perfect Hash Table (TPH) design to significantly decrease read/write amplification and compaction costs. CompassDB utilizes a perfect hash algorithm for its in-memory index, resulting in an average index cost of about 6 bytes per key-value pair. This compact index reduces the lookup time complexity from $O(log N)$ to $O(1)$ and decreases the overall cost. Consequently, it allows for the storage of more key-value pairs for reads or provides additional memory for the memtable for writes. This results in substantial improvements in both throughput and latency. Our evaluation using the YCSB benchmark tool shows that CompassDB increases throughput by 2.5x to 4x compared to RocksDB, and by 5x to 17x compared to PebblesDB across six typical workloads. Additionally, CompassDB significantly reduces average and 99th percentile read/write latency, achieving a 50% to 85% reduction in comparison to RocksDB.
Autori: Jin Jiang, Dongsheng He, Yu Hu, Dong Liu, Chenfan Xiao, Hongxiao Bi, Yusong Zhang, Chaoqu Jiang, Zhijun Fu
Ultimo aggiornamento: 2024-06-26 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2406.18099
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.18099
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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