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看图了解RocksDB

它是一个高性能的Key-Value数据库。设计了完善的持久化机制,同时保证性能和安全性。能够良好的支持范围查询,因为K-V记录就是按照Key来排序的。 下图为写入的流程: 可以看到主要的三个组成部分,内存结构memtable,类似事务日志角色的WAL文件,持久化的SST文件。

开发框架与中间件 性能 levelDB 排序 HASH 索引 高性能 facebook 磁盘 存储 SST rocksdb

MyRocks collation 限制

--- title: MySQL · myrocks · collation 限制 author: 张远 --- # 背景 MyRocks中的数据是按索引列以memcmp方式进行排序的。对于一些数字类型,需要进行转化才能直接通过memcmp进行比较, 例如有符号数在计算机中是用补码表示的,那么如果负数和正数直接按字节比较,结果负数会比正数大,实际存储时会将符号会反转存储,读取时再转

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Redis混合存储产品与架构介绍

简介 Redis混合存储实例是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品。通过将部分冷数据存储到磁盘,在保证绝大部分访问性能不下降的基础上,大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的限制。

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RocksDB Write Prepared Policy

--- title: MySQL · RocksDB · Write Prepared Policy author: 张远 --- # 背景 早期RocksDB TransactionDB将事务的更新操作都缓存在WriteBatch中,事务提交时才写WAL和memtable。RocksDB支持二阶段提交(2PC)后,在prepare阶段写WAL, WriteBatch写memt

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MyRocks Clustered Index特性

--- title: MySQL · myrocks · clustered index特性 author: 张远 --- # Cluster index介绍 最近在RDS MyRocks中,我们引入了一个重要功能,二级聚集索引(secondary clustering index). 我们知道innodb和rocksdb引擎的主键就是clustered index。二级聚集索引

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【RocksDB】TransactionDB源码分析

RocksDB版本:v5.13.4 1. 概述 得益于LSM-Tree结构,RocksDB所有的写入并非是update in-place,所以他支持起来事务的难度也相对较小,主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包,然后在commit时一次性将WriteBatch写入,保证了原子,另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。

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MyRocks TTL特性介绍

# 概述 MyRocks TTL(Time To Live) 特性允许用户指定表数据的自动过期时间,表数据根据指定的时间在compact过程中进行清理。 MyRocks TTL 简单用法如下, 在comment中通过ttl_duration指定过期时间,ttl_col指定过期时间列 ``` CREATE TABLE t1 ( a bigint(20) NOT NUL

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MyRocks事务锁分析

# 概述 MyRocks中RocksDB作为基于快照的事务引擎,其在事务支持上有别于InnoDB,有其自身的特点。在早期的月报[[myrocks之事务处理]](http://mysql.taobao.org/monthly/2016/11/02/) 中,我们对锁的实现有过简单的分析,本文会以一些例子来介绍MyRocks是如果来加锁解锁的。 # 锁类型 MyRocks早期只支持排他锁,

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RocksDB 写入流程详解

最初的写入流程,继承自 leveldb,多个 写线程组成一个 group, leader 负责 group 的 WAL 及 memtable 的提交,提交完后唤醒所有的 follwer,向上层返回。 支持 allow_concurrent_memtable_write 选项,在1的基础上,leader 提交完 WAL 后,group 里所有线程并发写 memtable。

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MyRocks参数介绍

--- title: MySQL · MyRocks · MyRocks参数介绍 author: 张远 --- # 以下参数是db级别的,全局有效 参数 说明 备注 rocksdb_block_cache 缓存uncompressed bloc

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MyRocks相关tools介绍

--- title: MySQL · myrocks · myrocks相关tools介绍 author: 张远 --- # 概述 MyRocks提供了丰富的tools,如sst_dump, mysql_ldb等,这些工具对我们的运维和分析问题非常有用。 sst_dump 可以导出sst中的数据和属性信息。 ``` sst_dump --help sst_dump

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RocksDB TransactionDB事务实现分析

## 基本概念 #### 1. LSN (log sequence number) RocksDB中的每一条记录(KeyValue)都有一个LogSequenceNumber(后面统称lsn),从最初的0开始,每次写入加1。该值为逻辑量,区别于InnoDB的lsn为redo log物理写入字节量。 这个lsn在RocksDB内部的memtable中是`单调递增`的,在WriteA

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RocksDB事务实现TransactionDB分析

本文主要对RocksDB中事务实现TransactionDB做分析,设计事务并发、隔离级别、MVCC等实现细节

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[leveldb] 与大神对话录——leveldb

这篇是研究 levedb 键值数据库的开端篇!

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MyRocks之bloom filter

--- title: MySQL · mysql · myrocks之Bloom filter author: 张远 --- # Bloom filter 简介 Bloom filter用于判断一个元素是不是在一个集合里,当一个元素被加入集合时,通过k个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的k个点,把它们置为1。检索时如果这些点有任何一个为0,则被检元素一定不在;如果都是1,则

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MyRocks写入分析

--- title: MySQL · myrocks · myrocks写入分析 author: 张远 --- # 写入流程 myrocks的写入流程可以简单的分为以下几步来完成 1. 将解析后的记录(kTypeValue/kTypeDeletion)写入到WriteBatch中 2. 将WAL日志写入log文件 3. 将WriteBatch中的内容写到memtabl

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MyRocks之memtable切换与刷盘

--- title: MySQL · myrocks · MyRocks之memtable切换与刷盘 author: 张远 --- # 概述 MyRocks的memtable默认是skiplist,其大小和个数分别由参数write_buffer_size和max_write_buffer_number控制。

算法 日志 阿里技术协会 levelDB compact rocksdb myrocks memtable flush WAL write_buffer_size

myrocks fast load data

# Fast data load Load data相比普通insert效率更高,Load data批量插入数据有效减少了解析SQL的开销。MyRocks 同其他MySQL 引擎一样也支持Load data语法,同时MyRocks对data load也做了特殊优化。RocksDB引擎有一个规律是,**数据最终会存储在最底层SST文件中**,MyRocks通过参数rocksdb_bulk_

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MyRocks监控信息

--- title: MySQL · myrocks · myrocks监控信息 author: 张远 --- rocksdb本身提供了丰富的监控信息,myrocks通过information_schema下的表和show命令等将这些信息展示出来,下面主要以示例的形式来简单介绍下 先创建测试表 ``` CREATE TABLE t1 (a INT, b CHAR(8), pk

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MyRocks之备份恢复

--- title: MySQL · myrocks · myrocks之备份恢复 author: 张远 --- myrocks支持逻辑备份和物理备份,逻辑备份仍然采用mysqldump,物理备份采用自己开发的myrocks_hotbackup工具,传统的物理备份工具Xtrabackup不支持rocksdb。

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