最近因为工作的缘故,接触了TokuMX,尝试下来感觉不错,值得介绍给大家。 事情的起因是要解决MongoDB的问题。系统中需要保存程序输出的运行信息,这类信息比程序语言的log更高级,但又不如业务操作日志高级,是某些时候发现问题的关键证据,所以必须保存。因
最近因为工作的缘故,接触了TokuMX,尝试下来感觉不错,值得介绍给大家。
事情的起因是要解决MongoDB的问题。系统中需要保存程序输出的运行信息,这类信息比程序语言的log更高级,但又不如业务操作日志高级,是某些时候发现问题的关键证据,所以必须保存。因为格式不太规范,又需要方便检索,所以文档型NoSQL的MongoDB是比较好的选择。
但是,选择MongoDB就必然会面对磁盘空间的问题。我们的数据大概是这样的:每天的数据量不到200万条,单条数据的平均大小不超过4k,但MongoDB存一个月的数据就消耗了接近40G,最近三个月的数据则需要接近100G。限于具体的硬件环境,只能保存最近三个月的数据,但这无法满足业务需求,所以必须另想办法。
最终我们选定的方案是TokuMX。它是一款开源的、高性能的MongoDB发布(distribution),在提供与MongoDB完全兼容的客户端、API的同时,号称可以减少90%的存储空间,同时提供20倍的性能提升。我也了解到,已经有一些生产系统在使用TokuMX,反馈不错(比如?这里?和?这里)。
经过我的测试,从MongoDB迁移到TokuMX非常简单:用mongodump将原有数据导出,再在安装了TokuMX的机器上mongorestore即可。原先用MongoDB需要102G的数据,采用默认的zlib压缩方式导入TokuMX之后,只有2.2G,同时导入速度大大提高(至少有10倍的提高),而查询性能没有降低(QPS在2位数左右,使用索引)。这个对比是我不敢想像的,它直接解决了现在的问题。
对着这份数据,我不免好奇TokuMX究竟使用了怎样的技术?就我现在的了解,减少磁盘空间占用主要是在存储层使用了压缩方式(TokuMX宣称,如果不使用压缩,TokuMX的磁盘占用也比MongoDB少10%左右)。这种思路不稀奇,5.x版本的MySQL中,如果设定file_format为Barracuda,也可以直接对表做压缩,同时外部操作不需要做任何变化。TokuMX的提高写入速度则相当有趣,按照TokuMX的做法是使用分形树索引(Fractal Tree Index),替代了所谓“已经有40年历史的B树索引”,按照Wiki上的说法,TokuMX是分形树索引进行商业应用的典型。
“分形”是一个数学上的概念,大略来说,指的是“事物的每一部分都近似整体缩小后的形状”。TokuMX的分形树索引,严格说起来更像“B树 + 批量写入”,与B树的不同在于,分形树的每个内部节点都带有自己的缓冲区,它存储尚未落实(pending)到叶子节点的数据,默认情况下写入只会到缓冲区,缓冲区填满之后会把所有的写操作刷(flush)下去。
我顺手翻译了TokuMX的一篇介绍文章,供大家参考。
再附两份参考资料
percona的TokuDB和TokuMX介绍文档
http://www.percona.com/live/london-2013/sessions/fractal-tree-indexes-theory-practice
Facebook的人做的性能对比评测
http://smalldatum.blogspot.com/
推特上的 @BohuTang 应该是?TokuTek 的贡献者,人非常好,大家有问题也可以和他讨论。
原文地址:TokuMX使用小计, 感谢原作者分享。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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