对于使用scylla db的读/写密集型程序，使用哪种压缩策略

对于使用Scylla DB的读/写密集型程序，可以使用Snappy压缩策略。

Snappy是一种快速压缩/解压缩库，它具有高速和低延迟的特点。它可以在保持较高性能的同时，提供较高的压缩比。Snappy压缩策略适用于读/写密集型程序，因为它可以在减少存储空间占用的同时，保持较低的压缩和解压缩延迟。

Scylla DB是一个高性能的分布式NoSQL数据库，它基于Apache Cassandra开发而来。它具有卓越的吞吐量和低延迟的特点，适用于大规模的数据存储和处理场景。使用Scylla DB的读/写密集型程序可以通过选择适当的压缩策略来优化性能和存储空间。

腾讯云提供了Scylla DB的托管服务，称为TencentDB for Scylla，它提供了高性能、高可用性和弹性扩展的分布式数据库解决方案。TencentDB for Scylla支持Snappy压缩策略，可以帮助用户在读/写密集型程序中实现高性能和高效的数据存储。

更多关于TencentDB for Scylla的信息和产品介绍，可以访问腾讯云官方网站的以下链接：

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一文科普 RocksDB 工作原理

尽管 SST 中的 kv 对是有序的，我们也并非总能进行二分查找，尤其是数据块在压缩过后，会使得查找很低效。RocksDB 使用索引来优化查询，存储在紧邻数据块之后的索引块。...Leveled Compaction 是 RocksDB 中的默认 Compaction 策略。使用 Leveled Compaction，L0 层中的不同 SST 文件键范围会重叠。...注：RocksDB 提供了不同 Compaction 策略来在空间、读放大和写放大之间进行权衡。看到这里，你还记得上文提过 SST 文件中的 key 是有序的吗？...读路径使用持久化在磁盘上不可变的 SST 文件，读路径要比写路径简单很多。要找寻某个 key，只需自顶而下遍历 LSM—Tree。...Merge 非常适合于需要持续对已有值进行少量更新的写入密集型场景。那么，代价是什么？读将变得更加昂贵——读时的合并值没有写回。

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CPU 密集型和 IO密集型的区别，如何确定线程池大小？

CPU 密集型 CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成...都是属于CPU密集型程序。此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...单核CPU处理CPU密集型程序，就不要使用多线程了。假如是6个核心的CPU，理论上运行速度可以提升6倍。每个线程都有 CPU 来运行，并不会发生等待 CPU 时间片的情况，也没有线程切换的开销。...IO密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，但CPU的使用率不高。...所以用脚本语言像python去做I/O密集型操作，效率就很快。简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。

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hbase 学习（十四）Facebook针对hbase的优化方案分析

使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写，但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题，而且hbase的数据是存储在Hdfs，而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的，就难免带来效率的下降...Memstore中积累一定量的数据才会写HFile，这使得压缩比会比较高，而写HLog要求实时append record导致压缩比（HBASE-8155）相对较低，导致写被放大4倍以上。 ...Compaction操作导致写被放大17倍以上，说明每部分数据平均被重复读写了17次，所以对于内容不变的大附件是不适合存储在HBase中的。...由于读操作在FM业务中占主要比例，所以加速读操作对业务非常有帮助，所以compaction策略会比较激进。 HBase的数据reliable是靠HDFS层保证的，即HDFS的三备份策略。...这个架构的缺点就是DB层需要处理底层文件系统的问题，还要保证和其他节点的DB层协调一致，太复杂了。图中c)的架构是在a的基础上的一种改进，Spark使用的就是这个架构。

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【数据库评测报告】第三期：innodb、tokudb压缩性能

二级索引意义更大，因为索引数据同样可以被压缩；（3）通过使用更少的db大小来减少io，不过需要消耗一部分CPU资源来做压缩操作。...拥有出色的数据压缩功能，如果数据写多读少，而且数据量比较大，使用tokuDB可以节省空间成本，并大幅度降低存储使用量和IOPS开销，不过相应的会增加 CPU 的压力。...在所有压缩策略中，innodb_compress的访问延时在各个并发情况下均是最低的，仅次于未使用压缩的用例 3、INSERT性能 5.jpg 对于insert操作不开启压缩的性能明显好于压缩（不论是...innodb_compress还是tokudb的压缩策略） innodb_compress对写性能的影响高于tokudb的各类压缩策略 toku_QUICKLZ写性能在几种策略中比较有优势 4、CPU使用率...: 当测试SQL为写操作的时候，为TPS，当测试SQL为读操作的时候，表示QPS，若混合读写，则需要根据读写比例计算TPS和QPS。

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「首度揭秘」大规模HPC生产环境 IO 特征

这篇论文第一次揭示了（1）HPC中的各个文件是读密集型，还是写密集型，或是读写密集型；（2）在多个任务中，反复访问同一个文件的时间间隔；（3）多个应用程序对同一个文件的共享行为。...然而，这种研究还是极具价值的，它对于我们存储研发人员更深入理解针对文件的IO、文件反复读写的模式、IO性能上的波动、优化文件放置策略，都非常有意义。...统计的指标包括读/写数据量、读/写/元操作的总时间、执行IO的进程ID，以及不同应用程序进程中IO大小和IO时间的波动。...在IO上下文中，作者将读密集型任务简称为“读任务”，将写密集型任务称为“写任务”。作者发现其中69％是读密集型任务，而31％是写密集型任务。...每个应用程序的平均到达间隔时间为31小时，比单个读任务的平均到达间隔时间（> 50小时）要低得多。因此，对于大多数文件，有两个或多个应用程序充当生产者和使用者，而不只是被单个应用程序访问。

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NoSQL数据建模实践：视频流

使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。...在视频流服务的环境中，低延迟对于提供无缝的用户体验至关重要。为了奠定高性能的基础，您需要设计一个符合您需求的数据模型。让我们继续以数据建模过程的示例来了解其具体情况。...; 这是一个类似于在“继续观看”页面上运行的查询。因此，对于这个查询，同样的模式也适用。...（UDF）使用了 Lua，但你也可以使用 WASM 来创建 ScyllaDB 中的 UDF。...="datacenter1" 迁移数据库并插入示例数据： npm run migrate 运行服务器： npm run dev 总结希望您喜欢我们的视频流应用，并且它有助于您使用 ScyllaDB 构建低延迟和高性能的应用程序

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8. 部署方案

当JanusGraph以JanusGraph Server的形式使用时，就不区分master JanusGraph Serv程序可以连接到任何JanusGraph Server实例。...他们还可以使用负载均衡策略把请求分发给不同的实例。 JanusGraph Server实例本身不直接相互通信，这使得在需要处理更多遍历时可以轻松扩展它们。...后者描述了将部署向高级部署转换的方式。任何可扩展存储后端都可以通过这种方案来使用。但是，对于Scylla，当托管与此方案中的其他服务共存时，需要进行一些配置。...这对于前期测试调研尤其有吸引力，例如，当JanusGraph只支持单个应用，该应用也可以在同一服务器上运行。 ? 与之前的部署方案相反，此方案对于使用不可扩展的后端是最有意义的。...内存存储可用于测试调研目的，或者Berkeley DB用于生产，Lucene作为可选的索引后端。 4.

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存储与索引------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记3

由于这个原因，数据库通常不会默认索引所有内容，但要求应用程序开发人员或数据库管理员手动地选择索引，可以选择使应用程序受益最大的索引，而不需要引入更多的开销。...文件的压实操作.png 合并和压缩可以由后台线程完成，并且在进行合并和压缩操作时，我们仍然可以使用旧的文件继续正常地服务读写请求。...只需要保留部分键的索引可以进行分组压缩，每个索引可以指向压缩块的起始点，来节省存储空间与减少I/O带宽的使用。但是，如何让我们写入的键值对有序呢？...而相比之下，树型索引将数据分成固定大小的块或页，通常为4KB大小（有时更大），每次读或写都基于页的大小。这种设计更接近于底层硬件，因为磁盘也是按固定大小的页来排列的。...确定哪种类型的存储引擎更适合应用场景，并没有一个简单易用的规则，因此需要我们对业务逻辑有更深层次的理解。

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（七）线程池的大小如何确定

线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。这就涉及到CPU密集型程序和I/O密集型程序的区别了。...CPU 密集型程序 CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成...IO密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，但CPU的使用率不高。...所以用脚本语言像python去做I/O密集型操作，效率就很快。简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。如何确定线程池大小？线程数不是越多越好。...假如在一个请求中，计算操作需要5ms，DB操作需要100ms，对于一台8个CPU的服务器，总共耗时100+5=105ms，而其中只有5ms是用于计算操作的，CPU利用率为5/(100+5)。

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大型分布式网站架构设计与实践笔记(第一次看)

当系统压力过大、无法承载时，必须确保等级高是应用、核心的调用链路优先确保畅通，而对于重要性不那么高的应用，可以暂时“丢车保帅” 开关预定义一些开关来控制程序的服务提供策略应急预案高并发系统设计...时间方法响应时间 java 环境下动态跟踪工具 -- btrace GC日志分析数据库查询 (慢日志) 系统资源使用（CPU密集型、网络密集型、磁盘I/O密集型、内存使用密集型等）性能测试工具...反向代理引流（负载均衡） TCP Copy 性能优化措施前端性能优化页面的http请求数量是否使用cdn网络是否使用压缩程序优化单例模式对于I/O处理、数据库连接、配置文件解析加载等一些非常耗费资源的操作...对于多读少写的情况下，使用读写锁能够比使用独占锁提供更高的并发数量压缩结果缓存数据库查询性能优化 1.合理使用索引 (mysql的MyISAM使用B树)(mysql的InnoDB是哦用B+树)...参数 jstack 生成虚拟机当前的线程快照信息 jmap 查看待回收对象的队列，查看堆的概要信息(包括采用哪种GC手机器，堆空间的使用情况，以及通过JVM堆的转储快照) ==注jmap执行堆dump

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多线程知识回顾

StampedLock StampedLock是Java8新增的读写锁，除读写分离外，它的亮点在于乐观读模式，就是在读多写少的情况下，先乐观的读(不阻塞写)，而后通过冲突检测来决定是做后续操作，...StampedLock与ReadWriteLock的区别： StampedLock可以做乐观读，而ReadWriteLock使用的都是悲观策略； StampedLock关注的是读写比例，而ReadWriteLock...而volatile修饰的变量则要求工作内存与主内存保持同步，发生更新立即回写、读的时候读主内存。其实是，JVM在volatile变量前后会插入一个内存屏障指令Store-Load。...一个CPU内存访问的一个同步点，屏障之前的写操作都要写入内存、屏障之后的读操作都可以读到屏障之前的写操作结果。这其实是必须要保证的，CPU硬件级别也是有缓存的，就是寄存器。...它也是无界的，而且活跃线程数只会是corePoolSize值；有界队列：使用列表阻塞队列，这时maxPoolSize有效，队列未满则放入队列阻塞，队列已满则跑拒绝策略；具体使用哪种排队策略，

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引言自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后，对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣，于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现，最终阅读了一下源代码.../s，写操作要远快于读操作。...用户可以创建临时快照以获得一致的数据视图。支持对数据进行前向和后向迭代。使用Snappy 压缩库自动压缩数据。外部活动（文件系统操作等）通过虚拟接口中继，因此用户可以自定义操作系统交互。...，Level-DB和多数的LSM-Tree没有太大区别，日志的主要作用是数据库崩溃之后进行数据恢复，比如当程序出现下面的问题之后可以通过Log进行数据恢复：写log期间进程异常。...❞ 其实两个操作类似，只不过一次读操作之前加入了快照，但是快照读到的数据不会因为后续的记录操作出现改动。快照类似数据库某一个时刻状态的一个拷贝，对于大量的读操作来说可以减轻数据查找的压力。

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LSM-Tree - LevelDb了解和实现引言自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 这篇文章完成之后，对于LSM-Tree.../s，写操作要远快于读操作。...用户可以创建临时快照以获得一致的数据视图。支持对数据进行前向和后向迭代。使用Snappy 压缩库自动压缩数据。外部活动（文件系统操作等）通过虚拟接口中继，因此用户可以自定义操作系统交互。...和多数的LSM-Tree没有太大区别，日志的主要作用是数据库崩溃之后进行数据恢复，比如当程序出现下面的问题之后可以通过Log进行数据恢复：写log期间进程异常。...其实两个操作类似，只不过一次读操作之前加入了快照，但是快照读到的数据不会因为后续的记录操作出现改动。快照类似数据库某一个时刻状态的一个拷贝，对于大量的读操作来说可以减轻数据查找的压力。

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2023【美团】面试真题：

完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。...完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。...= 、时候是不会使用索引的，对于这样的处理只会进行全表扫描。对索引字段进行计算操作，函数操作时不会使用索引。当全表扫描速度比索引速度快的时候不会使用索引。...AOF AOF 方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍。 AOF 优点：使用 AOF 会让你的 Redis 更加持久化。...AOF 缺点：对于相同的数据来说，AOF 文件大小通常要大于 RDB 文件。根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB。

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key value 数据库的选型

传统的关系型数据库大多是使用 B+ 树，这种数据结构可以很快地进行顺序读写，也能以 O(log(N)) 的时间复杂度来进行随机读，但不适合随机写（会导致 B+ 树重新调整平衡，造成写放大）。...它还能搭配 TTL 使用，也就是优先把过期时间较早的数据删掉。这种策略一般只用于缓存，但是对于不超过内存容量的缓存，我更倾向于放 Redis 里。...相对于手动分到多个 db 而言，利用 Column Family 可以原子性地操作多个 Column Families 中的数据，并且能保持它们在一个事务中的一致性。...替代品，因为大部分情况下是读多写少的。...另外，全局压缩比 RocksDB 使用的块压缩的压缩率更高，所以需要写入的数据会减少，也会改善写入速度。而在合并时，它选择采用 universal 的风格以减少写入放大。

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探究导致 MySQL 慢查询的因素：从硬件、网络到数据库的深度剖析

3.2 受到影响IO的场景 1 磁盘io被其他任务占用有些备份策略为了减少备份空间的使用，基于xtrabckup备份的时候使用了compress选项将备份集压缩。...当我们需要在数据库服务器上恢复一个比较大的实例，而解压缩的过程需要耗费cpu和占用大量io导致数据库实例所在的磁盘io使用率100%，会影响MySQL 从磁盘获取数据的速度，导致大量慢查询。...NOOP倾向于饿死读而利于写，因此NOOP对于闪存设备，RAM以及嵌入式是最好的选择。...3.3 cpu 类型 cpu 电源策略是控制cpu运行在哪种模式下的耗电策略的，对于数据库服务器推荐最大性能模式以下内容摘自《Red Hat Enterprise Linux7 电源管理指南》 ?...对于读请求，单独查询c1 int类型的性能并无差异。查询字段c2时，随着字段占用的实际字节大小增大，耗费的时间增加，也即rt增大。带宽逐步增大，text的带宽147MB 对于千兆网卡已经满了。 ?

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哪些因素会导致 MySQL 慢查询

3.2 受到影响IO的场景磁盘io被其他任务占用有些备份策略为了减少备份空间的使用，基于xtrabckup备份的时候使用了 compress 选项将备份集压缩。...当我们需要在数据库服务器上恢复一个比较大的实例，而解压缩的过程需要耗费cpu和占用大量io导致数据库实例所在的磁盘io使用率100%，会影响MySQL 从磁盘获取数据的速度，导致大量慢查询。...NOOP倾向于饿死读而利于写，因此NOOP对于闪存设备，RAM以及嵌入式是最好的选择。...3.3 cpu 类型 cpu 电源策略是控制cpu运行在哪种模式下的耗电策略的，对于数据库服务器推荐最大性能模式以下内容摘自《Red Hat Enterprise Linux7 电源管理指南》：...对于第二种方式我们推荐使用"延迟关联"的方法来优化排序操作，何谓"延迟关联" ：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据。

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vivo 云服务海量数据存储架构演进与实践

继续扩容是肯定的，核心点在于采用哪种扩容策略。如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...方案2：MySQL 数据库 InnoDB 自带的数据压缩能力优势：利用 InnoDB 已有的能力进行数据压缩，对于上层程序无需做任何改造，且不影响后续select数据查询。...劣势：适用于数据量较大，读多写少的业务场景，且对要求高查询性能的业务不太合适。...非压缩表：准备数据：使用存储过程同时向t_nocompress表和t_compress表插入10W条相同的数据。...InnoDB 数据压缩适用于以下场景：业务数据量较大，且数据库磁盘有空间压力的业务；适用于读多写少的业务场景，对性能、QPS有高要求的业务不太适用；适用于业务数据表结构中存在大量字符串类型的数据，

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LevelDB 入门 —— 全面了解 LevelDB 的功能特性

使用 LevelDB API 来打开这个目录，就得到了 db 的引用。后续我们就使用这个 db 引用来执行读写操作。下面的代码是 Java 语言描述的伪代码。...byte[] get(byte[] key) void put(byte[] key, byte[] value) void delete(byte[] key) ... } 原子批处理对于多个连续的写操作如果因为宕机有可能导致这多个连续的写操作只完成了一部分...安全写（同步写）了解 Redis 的同学都知道它的 AOF 写策略有多种配置，取决于日志文件同步磁盘的频率。频率越高，遇到宕机时丢失的数据就越少。...它不支持多进程同时打开这个目录来使用 LevelDB API 进行读写访问。但是对于同一个进程 LevelDB API 是支持多线程安全读写的。LevelDB 内部会使用特殊的锁来控制并发操作。...压缩 LevelDB 的磁盘存储默认是开启压缩的，是业界常用的 Snappy 算法，压缩效率非常高，所以无需担心性能损耗问题。如果你不想使用压缩，也可以动态关闭。

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