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RocksDB

维基百科,自由的百科全书
RocksDB
原作者Dhruba Borthakur
開發者Meta Platforms (was Facebook, Inc.)
首次发布2012年5月,​12年前​(2012-05
当前版本
  • 9.7.3(2024年10月16日;穩定版本)[1]
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源代码库 編輯維基數據鏈接
编程语言C++
操作系统Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD, Solaris, AIX
平台Cross-platform
类型Embedded database
许可协议Apache 2.0 or GPL 2
网站rocksdb.org

RocksDB 是一个用于键值数据的高性能嵌入式数据库 [2] [3] [4] [5] [6]。它由 Google LevelDB 分支而来,针对输入/输出(I/O)性能受限的负载状况,对多核处理器(CPUs)进行了优化,可以有效利用高速存储,如固态驱动器(SSD)等。它采用结构化日志合并树(LSM 树)的数据结构,由 C++ 开发,并在官方提供 C++CJava语言绑定,并由众多其他第三方语言绑定所支持。 RocksDB 是免费的开源软件,最初发布于 BSD 3 条款许可下 [7] [8] [9]。2017 年 7 月,项目迁移到 Apache 2.0GPLv2 的双重许可下 [10]。在将先前的 BSD+Patents 许可条款列入黑名单之后,这一改变有助于它在 Apache 软件基金会的项目中得到采用 [11] [12]

RocksDB 被广泛用于各大互联网企业 [13] 的生产环境,这些厂商包括 FacebookYahoo! [14]LinkedIn [15] 等。

特性

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RocksDB 与 LevelDB 一样,将键和值存储在任意字节数组中,并且数据按键或通过提供自定义比较器按字节排序。

RocksDB 提供了 LevelDB 的所有功能,此外还包括:

以及其他 RocksDB 包含但 LevelDB 中没有的功能页面存档备份,存于互联网档案馆)。

RocksDB 并不是一种 SQL 数据库(尽管在 MyRocks 中结合了 RocksDB 与 MySQL)。类似于 NoSQLdbm 存储的实现,RocksDB 使用的不是关系数据模型,不支持 SQL 查询。另外,它也不提供对二级索引的直接支持,不过,用户可通过列族构建索引。在使用方面,应用程序需要以的形式调用 RocksDB,其本身并不提供服务器或命令行界面

历史

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2012 年 4 月,时任 Facebook 开发者的 Dhruba Borthakur 在 LevelDB 的基础上创建了一个新分支,自此开启了 RocksDB 项目[26] [27]。项目的初衷是提高服务器在高工作负载下的性能 [28] [29]

集成

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作为一个嵌入式数据库,RocksDB 可用作大型数据库管理系统(DBMS)中的存储引擎。例如,Rockset 使用 RocksDB [30] 用于分析数据处理。

替代后端

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以下项目已将现有数据库系统替换为 RocksDB,或把 RocksDB 作为备选存储引擎:

ArangoDB

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ArangoDB 已将 RocksDB 添加到存储引擎配置 “mmfiles” 中 [31]。自 ArangoDB 3.4 版本起,RocksDB 将成为默认存储引擎 [32]

Cassandra

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采用 RocksDB 可显著提高 Cassandra 的性能。一般情况下快 3-4 倍,个别用例中快至 100 倍。该项目由 Facebook 的 Instagram 团队开发,他们在开源代码的同时也发布了性能结果基准 [33]

MariaDB

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MariaDB 可将 MyRocks 用作存储引擎,后者为 RocksDB 的一个分支。该功能自 MariaDB 10.2.5(Alpha 版)[34] 起可用,于 2018 年的 MariaDB 10.2.16 版后稳定 [35]

MongoDB

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MongoRocks 项目为 MongoDB 提供了一个存储模块,其存储引擎为 RocksDB [36] [37] [38]

Rocks Strata 项目与该项目有关。当把 RocksDB 用作存储引擎时,这个采用 Go 语言编写的工具可用于管理 MongoDB 的增量备份 [39]

MySQL

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以 RocksDB 为基础,MyRocks 项目为 MySQL 提供了一个新型存储引擎 [40] [41],并于 Percona Live 2016 展示了其详细信息 [42]

Oxigraph

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Oxigraph页面存档备份,存于互联网档案馆)是一个实现 SPARQL 标准的图数据库,它基于RocksDB。

UKV 项目 [43] 允许用户使用 RocksDB 作为底层键值存储。它对创建、读取、更新和删除(CRUD) 这些不同存储引擎都会涉及的共有操作进行了抽象,并对多个高级语言(包括 PythonJavaGo )进行结构化绑定。

嵌入式

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以下数据库系统和应用程序选择使用 RocksDB 作为其嵌入式存储引擎:

Ceph's BlueStore

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Ceph's BlueStore 存储层采用 RocksDB 对 OSD 设备中的元数据进行管理 [44]

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Apache Flink 采用 RocksDB 存储检查点 [45]

FusionDB

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FusionDB [46] 将 RocksDB 作为 XML、键值对和 JSON 的存储引擎 [47]

LogDevice LogsDB

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LogDevice 的 LogsDB 构建在 RocksDB 之上 [48]

Manhattan

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自 2018 年以来,Manhattan 分布式键值存储系统一直采用 RocksDB 作为存储 Twitter 数据的主要引擎 [49]

Rockset

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用于运营数据分析的 Rockset页面存档备份,存于互联网档案馆) 服务采用 RocksDB 作为其存储引擎 [50]

SSDB

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在 ssdb-rocks 项目 [51] 中, RocksDB 被用作 SSDB NoSQL 数据库的存储引擎 [52]

TiDB

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TiDB 项目 [53] 采用 RocksDB 作为其存储引擎 [54]

YugabyteDB

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YugabyteDB [55] 数据库采用 RocksDB 的修改版本作为其 DocDB 存储引擎的一部分。

第三方语言绑定

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可用于 RocksDB 的第三方编程语言绑定包括:  

参考

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  1. ^ https://github.com/facebook/rocksdb/releases/tag/v9.7.3; 出版日期: 2024年10月16日; 检索日期: 2024年10月16日.
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  4. ^ Comparing LevelDB and RocksDB, take 2. 27 April 2015 [March 10, 2016]. (原始内容存档于2020-02-24). 
  5. ^ Benchmarking LevelDB vs. RocksDB vs. HyperLevelDB vs. LMDB Performance for InfluxDB. 20 June 2014 [March 10, 2016]. (原始内容存档于2020-02-24). 
  6. ^ Golan-Gueta, Guy; Bortnikov, Edward; Hillel, Eschar; Keidar, Idit. Scaling concurrent log-structured data stores. April 21, 2015: 1–14. ISBN 9781450332385. doi:10.1145/2741948.2741973. 
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外部链接

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