TokuDB介绍——本质是分形树(一个叶子4MB)+缓存减少写操作

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TokuDB介绍——本质是分形树(一个叶子4MB)+缓存减少写操作

桃子红了呐 2017-11-16 16:32:00 浏览1660
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其性能特点见:http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3567421.html

TokuDB 是一个高性能、支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎。TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持。

总体来说TokuDB具有:

  1、高压缩比,官方宣称可以达到1:12。

  2、高insert性能,官方称至少比innodb高9倍。

  3、可以在线添加索引和字段,速度快。

TokuDB

它架构的核心基于一个不同的、现代的检索方法,名为分形树索引(FTI,Fractal Tree Indexes)。我所说的“不同”在于,大部分流行的存储引擎,比如MyISAM 、 InnoDB,都是基于B树索引。在过去至少30年内,该索引都保持着,作为某种无法挑战的标准。我所说的“现代”,是因为FTI的设计考虑到了写-密集型操作(这种操作在现在的数据系统中出现的越来越频繁)以及最新存储设备易损耗的特性。 两种数据结构都是基于树的,类似地在叶节点中存数数据,并且利用索引Key值加速排序。但是它们通过树来管理与存储数据的方法是不同的。

TokuDB以及它的分形树索引与基于B树的InnoDB相比,使用的块大小更大(更大的叶子节点)进而数据能够得到更好的压缩(使用更小磁盘空间的关键技术),也提高了范围查询的性能。同样重要的是,TokuDB称能够通过一个消息传递系统与“优化的”缓存机制来更好的利用I/O。 尽管在基于传统B树的系统中,对表的一个改变会触发索引的相应更新,TokuDB最初会将每一个改变都当做一条消息。有意思的是,在消息到达相应的叶子节点并作出修改之前,它所带来的改变就已经存在于数据库中了。

于是,数据库的内容则是叶子节点中存储的数据加上消息循环中的数据。这使存储引擎更加敏捷,举例来说,这会在热模式转换(Hot Schema Changes)中发挥重要的作用。 对于优化的I/O缓存系统的读操作,与更大的叶子节点的使用有关。或者如果你愿意的话,也有另外的方法:更有效的方法来使用缓存,使得更大的叶子节点的使用成为可能。这里提到的有效主要指的是带宽使用程度。

需谨记,从消耗的时间来看,对磁盘的I/O远大于对内存的I/O;这就是使用缓存的原因——更频繁的将数据储存于缓冲中(低消耗),就可以减少将缓存“刷到”磁盘的频率(高消耗)。刷到磁盘的缓冲区越满,可以达到的带宽利用率越高。TokuDB试图最大限度的利用缓存,即“对单个I/O进行成千上万次操作”。B树的问题是因为设计的原因,它很难实现一个有效的缓存系统,而人们经常习惯将不太满的缓存刷到磁盘。因此,对于B树来说,更好的方法是在B树中维持小一些的叶子节点,这样产生的副作用是使压缩变差。

Tokutek的工程负责人Tim Callaghan 11月份时在Percona Live London解释了对比的各种不同,比我解释的要好得多, 优化使用I/O,使得写操作密集型应用受益良多。目前在我们的Percona Cloud Tools (PCT)中使用TokuDB,用来存储和分析来自MySQL服务器的查询日志。选择TokuDB作为PCT存储设备的另一个好处是压缩性能更好,如果没有这个的话,在PCT服务beta阶段,我们会在支持的用户数上受到很多限制。压缩的影响究竟有多大?就像MySQL中的其他事情一样,这取决于你的模式。

据Shlomi Noach报导,他能够把未压缩的InnoDB引擎的4TB数据(或者是使用KEY_BLOCK_SIZE=8压缩的InnoDB引擎的2TB数据)压缩到200GB。这样能够给大家一个感性的认识。 压缩本身就是TokuDB一个很吸引人的特性,但是对于存储空间的大小不是问题的应用场景,这个存储引擎也做的不错。对于写(INSERT)性能而并非网络是性能瓶颈的场景来说,对I/O的优化能够延迟副本操作。如果你需要对一个大表添加一列或者添加第二索引,“热模式转换”功能将助力不少。对于闪存磁盘的持久性也有不少重要影响。Mark Callaghan对于之前的文章做过以下评论:“与InnoDB相比,全磁盘服务器使用TokuDB支持更大的负载压力,全闪存的服务器使用TokuDB是通用的——2倍以上的压缩率(与InnoDB的压缩相比)以及批量的写操作(更多是顺序写)意味着你你可以买更少的闪存、这些闪存可以用更久、买更为廉价的缓存也能够用”。另外,不要忘了TokuDB中让Vadim最赏心悦目的一个特性:支持使用SHOW PROCESSLIST跟踪查询的实时进展。

摘自: http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_85622.htm

更多见分形树这个数据结构的介绍。















本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6245097.html,如需转载请自行联系原作者

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