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SSTable中的文件是Key有序的,就是说在文件中小key记录排在大Key记录之前,各个Level的SSTable都是如此,但是这里需要注意的一点是:Level 0的SSTable文件(后缀为.sst)和其它Level的文件相比有特殊性:这个层级内的.sst文件,两个文件可能存在key重叠,比如有两个level 0的sst文件,文件A和文件B,文件A的key范围是:{bar, car},文件B的Key...
Table中不同的Block物理上的存储方式一致,如上文所示,但在逻辑上可能存储不同的内容,包括存储数据的Block,存储索引信息的Block,存储Filter的Block:SST逻辑格式。Index Block:记录Data Block位置信息的Block,其中的每一条Entry指向一个Data Block,其Key值为所指向的Data Block最后一条数据的Key,Value为指向该Data Block位置的Handle?...
Seek触发Compaction:Version中会记录file_to_compact_和file_to_compact_level_,这两个值会在Get操作每次尝试从文件中查找时更新。获得所有与当前Key Range重合的level+2层文件加入input_[2],这里记录level+2层的文件信息是为了Compaction生成新的level+1层文件时,保证新文件不会与level+2中太多的文件有Key Range的重合,从而导致以后该文...
LSM upon SSD.仅将Key值存储在LSM中,而将Value区分存储在Log中,数据访问就变成了:修改:先append到vLog末尾,再将Key,Value地址插入LSM删除:直接从LSM中删除,无效Value交给之后的垃圾回收查询:LSM中获得地址,vLog中读取。Value-Log Write Buffer: 给vLog维护一个缓存,来将短value合并为长value来提高磁盘吞吐Optimizing the LSM-tree ...
每台Bitmap server都是对等的,保存一样的数据,提供一样的服务。所以在存储时,我们把Bitmap按bit位每2亿位分块,对每块做标记,分成0,1,2,..18,19等块,再对这些块的标记按4(或者别的数)取模, 模相同的合成一个Bitmap, 这样就把大的Bitmap拆分成多个相互独立的小Bitmap, 这样在进行and, or等运算时,多个小的Bitmap可以独立进行and,or运算,...
Bloom Filter概念和原理。前面我们已经提到了,Bloom Filter在判断一个元素是否属于它表示的集合时会有一定的错误率(false positive rate),下面我们就来估计错误率的大小。既然Bloom Filter要靠多个哈希函数将集合映射到位数组中,那么应该选择几个哈希函数才能使元素查询时的错误率降到最低呢?自从Burton Bloom在70年代提出Bloom Filter之...
并用此存储每一个key-prefix的blooms,然后用指定了prefix的iterator来使用这些bloom bits避免查询那些不包括所指定prefix的keys,从而实现了prefix过滤。3. rocksdb中prefix Bloomfilter的实现细节。就须要事先将prefix长度信息存入prefix_extractor_中,以便filterblock building过程中能依据长度信息抽取出key的prefix然后生成prefixbloomfi...
注意:Level 0的SSTable文件和其它Level的文件相比有特殊性:这个层级内的.sst文件,两个文件可能存在key重叠,比如有两个level 0的sst文件,文件A和文件B,文件A的key范围是:{bar, car},文件B的Key范围是{blue,samecity},那么很可能两个文件都存在key=”blood”的记录。对于其它Level的SSTable文件来说,则不会出现同一层级内.sst文件的key...
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