文件名称:
一种新颖的基于森林的多阶段键值存储，可提高整体性能
开发工具:
文件大小: 768kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：基于多阶段结构的键值（KV）存储被广泛部署以组织大量易于搜索的用户数据。 然而，当前的KV存储系统不可避免地牺牲了性能目标中的至少一个，例如写入，读取，空间效率等，以优化其他目标。 为了了解并消除现有代表性KV商店之间这种性能差异的根本原因，并对其进行了分析，我们分析了它们的启用机制，并将其分类为有助于KV操作的数据结构的两个基本模型，即多阶段树（MS-树）和多阶段森林（MS森林）。 我们在新颖的拆分林结构上构建了SifrDB，这是一个KV存储，可以在所有工作负载模式中实现最低的写入放大，并最大程度地减少用于压缩的空间预留。 为了减轻MS林中固有的读取放大，我们引入了基于排序字符串表（SST）的Bloom Filer机制。 此外，我们还提出了一种高效的并行搜索方法，该方法充分利用了现代基于闪存的存储设备的访问并行性，从而显着提高了读取性能。 评估结果表明，在微型基准和YCSB基准下，SifrDB的表现均优于其最接近的竞争对手，即流行的MS-forest实施，使其成为现代KV商店的理想选择。
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