深度解读Facebook刚开源的beringei时序数据库——数据压缩delta of delta+充分利用内存以提高性能

简介:

转自:https://yq.aliyun.com/topic/58?spm=5176.100239.blogcont69354.9.MLtp4T

摘要: Facebook最近开源了beringei时序数据库,其是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,特点是读写速度快。beringei在压缩算法上有哪些独到之处?本文中阿里云数据库高级专家叶翔将为大家深度解读。

Facebook最近开源了beringei时序数据库。beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,其特点是读写速度快,属于内存数据库。

beringei是如何做到的呢,其压缩算法上有哪些独到之处?

阿里云数据库高级专家叶翔借着源代码和论文,对beringei原理进行了解读,同时也介绍了它在Facebook的应用情况。
14bd1565ebdaee5086b1f00788b3144c91ed07e4
94a29e5533f5b44ab8be8ddcbcd2ff512240bade
3940070ea64b078a63966372057a42de90eb41b4
911905de5ee7c5c523245bee34c76a23c5209e37
b309c7e50530e6d22901fccff6b77591fc576fe8
31a5e64664d8aac4d56a341c83d9f103a2c7fc05
3e8ec18444a8793bd44445bf8cafc6430f59a9c7
00a0098c97bdfb4e86f1f763bc8705fb7ea3cd23
f6e5999c54fbc0f671971395d811567538ad008c















本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6392769.html ,如需转载请自行联系原作者
相关文章
|
存储 数据管理 数据库
数据字典是什么?和数据库、数据仓库有什么关系?
在数据处理中,你是否常困惑于字段含义、指标计算或数据来源?数据字典正是解答这些问题的关键工具,它清晰定义数据的名称、类型、来源、计算方式等,服务于开发者、分析师和数据管理者。本文详解数据字典的定义、组成及其与数据库、数据仓库的关系,助你夯实数据基础。
数据字典是什么?和数据库、数据仓库有什么关系?
|
12月前
|
数据采集 关系型数据库 MySQL
python爬取数据存入数据库
Python爬虫结合Scrapy与SQLAlchemy,实现高效数据采集并存入MySQL/PostgreSQL/SQLite。通过ORM映射、连接池优化与批量提交,支持百万级数据高速写入,具备良好的可扩展性与稳定性。
|
人工智能 Java 关系型数据库
使用数据连接池进行数据库操作
使用数据连接池进行数据库操作
292 11
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
677 158
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS费用价格:MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎收费标准
阿里云RDS数据库支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB,多种引擎优惠上线!MySQL倚天版88元/年,SQL Server 2核4G仅299元/年,PostgreSQL 227元/年起。高可用、可弹性伸缩,安全稳定。详情见官网活动页。
1796 152
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎,提供高性价比、稳定安全的云数据库服务,适用于多种行业与业务场景。
1232 156
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(中)
使用MYSQL Report分析数据库性能
800 156
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(上)
最终建议:当前系统是完美的读密集型负载模型,优化重点应放在减少行读取量和提高数据定位效率。通过索引优化、分区策略和内存缓存,预期可降低30%的CPU负载,同时保持100%的缓冲池命中率。建议每百万次查询后刷新统计信息以持续优化
839 161

热门文章

最新文章