Capacitación en diseño de Beida Jade Bird: ¿Cuáles son las formas de las estructuras de almacenamiento de bases de datos?
Pero no todos los métodos de almacenamiento pueden satisfacer las necesidades y debemos hacer ajustes según las diferentes situaciones.
La siguiente capacitación en TI/comprende las ventajas y desventajas de diferentes estructuras de almacenamiento de bases de datos desde la perspectiva del análisis de casos.
Las aplicaciones son diferentes en términos de equilibrio de carga de trabajo, requisitos de coherencia, latencia, métodos de acceso, etc.
Si podemos tomar decisiones claras sobre la arquitectura de nuestra base de datos y las instalaciones de almacenamiento, nos ayudará a comprender las causas de los patrones de comportamiento del sistema y, una vez resueltos los problemas, podremos ajustar la base de datos en función de las carga de trabajo excelente.
Una de las principales diferencias estructurales entre los árboles B y los árboles LSM es el propósito y la importancia de la optimización.
Comparemos árboles B y árboles LSM.
En resumen, B-tree tiene las siguientes propiedades: B-tree es mutable y admite actualizaciones in situ al introducir cierta sobrecarga de espacio y más rutas de escritura asociadas.
Los árboles B no requieren reescrituras completas de archivos ni fusión de múltiples fuentes.
Los árboles B están optimizados para lectura.
Es decir, no hay necesidad de leer árboles B de múltiples fuentes (y por lo tanto no hay operaciones de fusión posteriores), lo que simplifica la ruta de lectura.
Las escrituras pueden desencadenar divisiones en cascada de nodos, lo que puede encarecer algunas operaciones de escritura.
Los árboles B están optimizados para entornos paginados (almacenamiento en bloque) donde no hay direcciones de bytes.
Están optimizados para entornos de páginas que requieren reescritura (almacenamiento en bloque), pero generalmente el almacenamiento de árbol B requiere menos mantenimiento que el almacenamiento de árbol LSM.
El acceso simultáneo requiere aislamiento de lectura/escritura, lo que implica una serie de bloqueos y pestillos.
Los árboles LSM tienen las siguientes características: Los árboles LSM no se pueden escribir.
SSTable solo se escribe en el disco una vez y nunca se actualiza.
Las operaciones compactas logran la integración espacial eliminando entradas de múltiples archivos de datos y fusionando datos con la misma clave.
Durante el proceso de compresión, después de una combinación exitosa, las tablas combinadas se descartarán y eliminarán.
Otra característica útil proporcionada por la no escritura es el acceso simultáneo a la tabla actualizada.
LSM está optimizado para escritura.
Esto significa que las escrituras se almacenarán en caché y se descargarán en el disco en orden, lo que potencialmente admitirá la localidad espacial en el disco.
Las operaciones de lectura pueden requerir acceso a datos de múltiples fuentes de datos.
Porque los datos con la misma clave escrita en diferentes momentos pueden caer en diferentes archivos de datos.
Los registros deben fusionarse antes de ser devueltos al cliente.
Los árboles LSM deben mantenerse y reducirse, ya que las escrituras en caché se descargarán al disco.