对于分析类查询,列存可以极大地提升查询性能,也是 OceanBase 做好 HTAP 和 OLAP 的一项不可缺少的特性。本文介绍 OceanBase 列存的实现特色。OceanBase从诞生起就一直坚持LSM-Tree架构,不断打磨功能支持了各类典型的 TP 类型业务,持续优化性能满足各种极限负载
相对于传统的page based数据库存储方式,OceanBase使用了现在非常流行的LSM Tree作为存储引擎保存数据的基本数据结构,这在分布式的通用关系型数据库当中是很少见的。今天我们就来为大家详细解读下LSM Tree的技术原理。首先需要说明的是,LSM Tree技术出现的一个最主要的原因就
作者:胡琳「北京大学智能学院在读博士生,博士期间在北京大学数据管理组从事GPU加速图算法的研究,在图算法加速领域取得了一定的成果,发表在SIGMOD等知名会议上,将继续在图计算领域努力探索。目前于 OceanBase 存储组实习。」OceanBase 等以 LSM tree 为存储架构的数据库的 c
上文讲到,传统单机数据库受制于底层存储技术及扩展瓶颈,无法满足互联网席卷而来的海量存储和并发读写事务需求。由此衍生出各类数据库扩展技术,其中以NewSQL为代表的分布式数据库多采用LSM树用于构建底层的存储系统,对存储和读写请求的扩展都有非常好的支持。那么,LSM树到底有何独特之处?本文从应用及操作
我们在前文介绍过,多款分布式数据库都使用了LSM树作为底层的存储引擎,其中就包括TiDB和Oceanbase。与TiDB等数据库的存储引擎将RocksDB作为一个黑盒使用不同,虽然OceanBase的存储虽然也是基于LSM树,但却是完全自己实现,并且和自己的存储引擎做了深度的定制和整合。与Rocks
上一篇博文描绘了OceanBase存储架构到自然界"水生态"的一个映射关系,今天让我们换个角度,与同样是LSM-Tree结构的其他产品进行比较,一起来看看相比之下OceanBase都有哪些独特之处。 我们都知道,OceanBase 数据库的存储引擎基于 LSM-Tree 架构,相比于Oc