Arbeitslastoptimierte Speicher-Engines

Konsolidieren Sie eine Vielzahl von Arbeitslasten mit einer einzigen Datenbank

MariaDB Platform enthält mehrere Speicher-Engines zur Konsolidierung einer Vielzahl von Datenbank-Arbeitslasten – von schreibintensiven Arbeitslasten (z. B. IoT) bis hin zu skalierbaren Schlüssel-/Wert-Arbeitslasten (z. B. NoSQL) – ohne Einschränkungen in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität.

Webinar On Demand

Einsatz arbeitslastoptimierter Speicher-Engines zur Leistungssteigerung

In diesem Webseminar führen wir Sie durch die verschiedenen Speicher-Engines von MariaDB Platform und erklären Ihnen, wie Sie die Leistung und Skalierbarkeit verschiedener Arbeitslasten verbessern können, indem Sie die richtige Speicher-Engine (oder eine Kombination von verschiedenen Engines) verwenden.

Jetzt ansehen

MODULARE SPEICHERARCHITEKTUR

MariaDB Platform verwendet eine modulare Speicherarchitektur, da unterschiedliche Arbeitslasten unterschiedliche Speichereigenschaften aufweisen. Die optimale Datenstruktur für gemischte Schreib-Lese-Arbeitslasten stellt nicht die beste Lösung für schreibintensive Arbeitslasten dar und umgekehrt. Das Gleiche gilt für transaktionale und analytische Arbeitslasten. Da verschiedene Datenbankinstanzen oder -tabellen unterschiedliche Speicher-Engines verwenden können, kann MariaDB Platform eine Vielzahl von Arbeitslasten gleichermaßen gut unterstützen – und dies ohne Kompromisse bezüglich Skalierbarkeit, Flexibilität oder Leistung.

 

storage-engine-diagram

 

Eine Datenbank. Jede Arbeitslast.

InnoDB

InnoDB ist die standardmäßige Speicher-Engine in MariaDB Platform; sie unterstützt Komprimierung, Verschlüsselung und sofortige Schemaänderungen. Darüber hinaus wird InnoDB für Multi-Master-Clustering mit synchroner Replikation benötigt. Sie ist eine universell einsetzbare Speicher-Engine und ideal für gemischte transaktionale Lese- und Schreib-Arbeitslasten geeignet.

MyRocks

Die von Facebook entwickelte Speicher-Engine MyRocks wurde für schreibintensive (und speicherintensive) Arbeitslasten entwickelt; sie bietet bessere Komprimierungseigenschaften und einen geringeren Schreibfaktor als InnoDB. MyRocks ist eine Weiterentwicklung von RocksDB, einer von Google entwickelten und für SSDs und Prozessoren mit mehreren Kernen optimierten Hochleistungs-Speicher-Engine.

Aria

Aria ist eine ausfallsichere, nicht-transaktionale Speicher-Engine für die MariaDB Platform. Sie ist die von Systemtabellen verwendete Speicher-Engine und eignet sich gut für Arbeitslasten, bei denen die Leseleistung von entscheidender Bedeutung ist. Beispielsweise ist sie ideal geeignet für Warenkörbe und Bewertungen, bei denen die Leistung im Hinblick auf die Kundenbindung wichtiger ist als die Möglichkeit, Transaktionen rückgängig zu machen.

Spider

Spider ist eine virtuelle Speicher-Engine für das Sharding von Daten und ist vergleichbar mit MongoDB. Dabei werden standardmäßige Partitionsschemata wie Liste, Bereich und Hash verwendet, um Partitionen auf mehrere Datenbankinstanzen zu verteilen. Spider kann in Kombination mit InnoDB zum horizontalen Skalieren von gemischten Schreib-/Lese-Arbeitslasten oder mit MyRocks zum Skalieren von schreibintensiven Arbeitslasten verwendet werden.

ColumnStore

Im Gegensatz zu den anderen Speicher-Engines, jedoch ähnlich wie Vertica und Greenplum, speichert ColumnStore Daten in einem spaltenorientierten Format und getrennt von der Datenbank selbst. Die Daten werden auf mehrere Server verteilt, um Ad-hoc-Abfragen auf Hunderte von Milliarden Zeilen in Echtzeit zu unterstützen, ohne Indizes und/oder ein Snowflake-Schema zu erstellen.

Xpand

Die Xpand Speicher-Engine ermöglicht eine einfache, elastische horizontale Skalierung mit verteiltem SQL, sodass Unternehmen keine spezialisierte Datenbank einsetzen müssen, wenn eine hohe Skalierbarkeit erforderlich ist. Xpand-Tabellen sind vollständig verteilt, hoch verfügbar, hochgradig konsistent und in der Lage, Millionen von Transaktionen pro Sekunde auszuführen.

DIE KOMBINATION MEHRERER SPEICHER-ENGINES ZUR ERFÜLLUNG IHRER ARCHITEKTURANFORDERUNGEN

Die Speicher-Engines von MariaDB Platform können beliebig miteinander kombiniert werden, um die Leistungs- und Skalierbarkeitsanforderungen jeder Anwendung zu erfüllen. Im Beispiel unten (links) wird Spider mit InnoDB kombiniert, um Lese-, Schreib- und Speicherdaten horizontal zu skalieren. Diese Kombination kann mit dem Datentyp JSON verwendet werden, um eine NoSQL-Bereitstellung zu erstellen, die skalierbar und flexibel ist. Im zweiten Beispiel (rechts) werden zur Unterstützung verschiedener Microdienste die selben Daten in verschiedenen Speicher-Engines gespeichert: MyRocks für Schreibvorgänge, InnoDB für Lesvorgänge und ColumnStore für Analysen.

Webseminaraufzeichnungen

Einsatz arbeitslastoptimierter Speicher-Engines zur Leistungssteigerung

In diesem Webseminar führen wir Sie durch die verschiedenen Speicher-Engines von MariaDB Platform und erklären Ihnen, wie Sie die Leistung und Skalierbarkeit verschiedener Arbeitslasten verbessern können, indem Sie die richtige Speicher-Engine (oder eine Kombination von verschiedenen Engines) verwenden.

Jetzt ansehen