Google BigTable是一个使用LSM-tree作为其存储核心数据结构的系统。LSM-tree可以使用不同的合并策略。我在任何地方都找不到BigTable在这些方面的默认行为,以及它是否可以调优。因此,很难理解它的默认性能属性以及如何使其适应不同的工作负载。使用分层合并时,一定级别的LSM树收集会一直运行,直到达到容量为止。然后,它合并这些运行,并将结果运行刷新到下一个更大
我们计划将Cassandra数据存储用于CRUD类型的事务用例。以下是一些近似值。Update - 30% of total transactions鉴于此,是否存在由于更新/删除/创建类型事务而导致读取性能随时间恶化的可能性我们将计划使用SSD,我们有相当大的存储空间可用。与大小分层相比,水平压实是否具有性能优势。我们计划使用Size tiered,这是开始时的</em