• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>

            牽著老婆滿街逛

            嚴以律己,寬以待人. 三思而后行.
            GMail/GTalk: yanglinbo#google.com;
            MSN/Email: tx7do#yahoo.com.cn;
            QQ: 3 0 3 3 9 6 9 2 0 .

            來自Riak的LevelDB與InnoDB性能對比測試

            轉載自:http://blog.nosqlfan.com/html/2305.html

            Riak默認采用的是Bitcask的數據引擎,Bitcask能夠提供高效,高可用的,防崩潰的數據存儲。但是它有一個弱點,就是其內存消耗與存儲的數據數量成正比(盡管比例系數比較小)。也就是說如果你使用Bitcask引擎來存儲大量小體積的數據,可能會比較浪費空間。

            而Riak實時了同時提供了Innostore作為InnoDB引擎的封裝,以提供對大量小體積數據的存儲,但由于InnoDB引擎固有的一些特點,使得其有一些問題,比如相對Bitcask來說,備份InnoDB會比較困難,還有協議上的問題等等。

            在Google發布了其Key-Value存儲LevelDB后,引起了Riak的注意,他們發現LevelDB好像正好能夠彌補Bitcask和InnoDB在大量小體積數據存儲中的缺點,于是他們做了如下幾個InnoDB和LevelDB的性能測試

            機器配置都是普通的低配機:

            a fairly basic 2-CPU Linux server with 4G of RAM, mid-range SATA disks

            1.以自增的數字為key順序的寫入1億條數據

            2.對上面寫入的1億條數據進行讀取,讀取策略采用帕累托分布(帕累托分布即大部分數據請求是對小部分數據集的,這更接近到真實應用場景)

            3.同時對上面數據進行讀寫操作,讀寫比為90:10

            4.單純的寫入操作,同樣采用帕累托分布,且分布更嚴重,也就是操作針對的數據集更小

            當然,上面的測試場景僅供參考,具體的性能差別最好還是根據自己的應用場景來做測試。

            來源:blog.basho.com


            posted on 2011-07-29 10:32 楊粼波 閱讀(1159) 評論(0)  編輯 收藏 引用

            久久精品一本到99热免费| 伊人久久大香线蕉综合影院首页| 亚洲中文久久精品无码| 久久丫忘忧草产品| 精品久久久久久国产潘金莲 | 国产精品久久久久久福利69堂| 国产精品久久久久久福利69堂| 国产巨作麻豆欧美亚洲综合久久| 波多野结衣久久一区二区| 久久婷婷五月综合国产尤物app| 亚洲AV伊人久久青青草原| .精品久久久麻豆国产精品| 久久久久人妻一区精品| 99麻豆久久久国产精品免费| 狠狠色丁香婷婷综合久久来来去| 久久AV高清无码| 亚洲?V乱码久久精品蜜桃| 久久久91精品国产一区二区三区| 精品久久久久久国产| 久久婷婷是五月综合色狠狠| 久久AⅤ人妻少妇嫩草影院| 伊人久久大香线蕉AV色婷婷色| 国产精品va久久久久久久| 久久99精品久久久久久hb无码| 久久久久婷婷| 久久久久亚洲av成人无码电影 | 亚洲狠狠婷婷综合久久久久| 久久毛片免费看一区二区三区| 久久精品a亚洲国产v高清不卡| 欧美午夜A∨大片久久 | 久久精品无码专区免费| 久久99国产精品99久久| 99久久99久久精品国产片| 久久久久国产一区二区三区| 久久精品国产一区| 久久99国产精品二区不卡| AAA级久久久精品无码片| 久久不见久久见免费视频7| 蜜臀av性久久久久蜜臀aⅴ| 东方aⅴ免费观看久久av | 久久精品这里只有精99品|