TokuMX - TokuMX - Wikipedia

TokuMX
Разработчики)Токутек
Стабильный выпуск
2.0.0 / 30 сентября 2014 г.; 6 лет назад (2014-09-30)
Репозиторий
Отредактируйте это в Викиданных
ТипБаза данных
ЛицензияСтандартная общественная лицензия GNU Affero (версия 3)[1]
Интернет сайтwww.tokutek.com

TokuMX является Открытый исходный код распределение MongoDB[2] который, помимо прочего, заменяет значение по умолчанию B-дерево структура данных найден в базовом дистрибутиве MongoDB с Индекс фрактального дерева. Это прямая замена MongoDB (приложения будут работать «как есть»), которая предлагает улучшения масштабируемости и производительности, связанные с индексированием Fractal Tree. Он также добавляет поддержку блокировки на уровне документа, поддержку транзакций с КИСЛОТА и MVCC, и оптимизация репликации; он не поддерживает полнотекстовый поиск.

TokuMX специально разработан для обеспечения высокой производительности при работе с интенсивными операциями записи. Это достигается с помощью индекса фрактального дерева,[3]который заменяет 40-летнюю индексацию B-дерева и основан на алгоритмы без кеширования. Этот подход к созданию систем с эффективным использованием памяти был первоначально разработан совместно исследователями из Массачусетский Институт Технологий,[4]Университет Рутгерса,[5]и Государственный университет Нью-Йорка в Стоуни-Брук (SUNY).[6]TokuMX - это масштабируемый, ACID и MVCC-совместимый дистрибутив MongoDB, который обеспечивает индексация -основанные улучшения запросов, предлагает онлайн схема модификации и сокращает раб отставание для обоих жесткие диски и флэш-память. Он также добавляет транзакции с надежностью MVCC и ACID в любое приложение MongoDB, что делает MongoDB подходящим для гораздо более широкого спектра решений.[7]

Большинство исходных файлов TokuMX доступны в соответствии с условиями Стандартная общественная лицензия GNU Affero (AGPL). Библиотека индексирования фрактальных деревьев TokuKV предоставляется на условиях Стандартная общественная лицензия GNU (GPL) версии 2 с дополнительным предоставлением патентной лицензии.

B-деревья

Большинство реляционных баз данных используют индексы для повышения производительности запросов. Базы данных могут использовать индексы, чтобы значительно сократить объем данных, которые они исследуют, отвечая на запросы. Индексы обычно реализуются с помощью B-деревья, структура данных, впервые описанная в 1970 году. B-дерево Структура данных позволяет выполнять такие операции, как вставка данных и итерация в отсортированном порядке, основная операция, используемая индексом. В зависимости от рабочей нагрузки и реализации производительность B-дерева может быть ограничена характеристиками случайного ввода-вывода дисков. Кроме того, хотя недавно загруженные базы данных, как правило, имеют хорошее последовательное поведение, это поведение становится все труднее поддерживать по мере роста базы данных, что приводит к увеличению числа случайных операций ввода-вывода и проблем с производительностью.

С появлением Большое количество данных и постоянно растущие потребности в базах данных в 21 веке, многие нишевые базы данных были созданы, чтобы обойти ограничения 50-летней индексации B-дерева. К ним относятся некоторые оптимизированные для чтения, некоторые оптимизированные для записи, а также ряд других специализированных баз данных, предназначенных для узкого набора проблем.[8]

Индексы фрактального дерева

Обзор

Индексирование фрактального дерева технология - это новый подход к индексации, который заменяет B-деревья.

Индексы фрактального дерева реализуют те же операции, что и B-дерево, и, таким образом, являются заменой для B-деревьев. Индексы фрактального дерева эффективно заменяют небольшие частые записи более крупными и менее частыми, что обеспечивает лучшую производительность сжатия и вставки.[9][10]Фрактальные деревья также позволяют вставлять сообщения в дерево таким образом, чтобы изменения схемы, такие как добавление или удаление столбец, или добавление индекса, может быть выполнено в интерактивном режиме и в фоновом режиме.[11]В результате можно поддерживать большее количество индексов без снижения производительности. Это связано с тем, что добавление данных в индексы имеет тенденцию повышать производительность B-деревьев, но хорошо работает с индексами Fractal Tree.[12] Изменения индекса фрактального дерева не приводят к изменению файлов базы данных. фрагмент, поэтому периодическое обслуживание для компактификации файлов не требуется.[13]

Использует

Индексы фрактального дерева могут применяться к ряду приложений, для которых характерен анализ потоковых данных в режиме, близком к реальному времени. Их можно использовать как уровень хранения базы данных или как уровень хранения файловой системы. При использовании в базе данных их можно использовать в любых условиях, где используется B-дерево, с улучшенной производительностью. Примеры включают: управление событиями в сети, рекламные сети в Интернете, Web 2.0 и поток кликов аналитика и управление воздушным движением.[14]Другое использование включает ускоренное гусеничный трактор производительность для поисковые системы за социальные медиа места. Его также можно использовать для создания индексов и столбцов в Интернете, что обеспечивает гибкость запросов для персонализации электронной торговли. Он также подходит для повышения производительности и снижения существующей нагрузки на транзакционные веб-сайты. В целом он хорошо работает в приложениях, которые должны одновременно хранить лог-файл данные и выполнить для этого случая запросы.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ "TokuMX README". Получено 2014-03-19.
  2. ^ «TokuMX - высокопроизводительное распределение MongoDB». Токутек. Получено 2014-03-10.
  3. ^ "Как работают базы данных фрактального дерева TokuDB". О'Рейли. Получено 2011-01-17.
  4. ^ "Проект" Деревья поиска без кеширования ". Массачусетский Институт Технологий. Получено 2011-01-17.
  5. ^ "Cache-Oblivious B-tree" (PDF). Университет Рутгерса. Получено 2011-01-17.
  6. ^ "Кэшировать забытые B-деревья". Государственный университет Нью-Йорка (SUNY) в Стоуни-Брук. Получено 2011-01-17.
  7. ^ «TokuMX - это MongoDB на стероидах». Percona. Получено 2014-04-30.
  8. ^ "Кэшировать забытые B-деревья". Государственный университет Нью-Йорка (SUNY) в Стоуни-Брук. Получено 2011-01-17.
  9. ^ «Отключение TokuMX VS MongoDB на основе основного варианта использования AOL» (PDF). Встреча / AOL. Получено 2014-04-30.
  10. ^ "Вставить тест для InnoDB, MongoDB и TokuMX и флеш-хранилища". Получено 2014-04-30.
  11. ^ «Покрывающие индексы: улучшение на порядок» (PDF). Percona. Получено 2011-01-17.
  12. ^ «Подробный обзор системы хранения Tokutek». Percona. Получено 2012-02-22.
  13. ^ «Битва NoSQL на восточном побережье - сравнительный анализ MongoDB и TokuMX Cluster». Несколько девяток. Получено 2014-04-30.
  14. ^ «Запросы о воздушном движении в MyISAM и Tokutek (TokuDB)». Блог о производительности MySQL. Получено 2011-01-17.

внешняя ссылка