“DB · 洞见 ”系列是腾讯云数据库举办的数据库论文精选解读活动,每期将邀请学界及腾讯技术大咖,解读数据库基础技术创新趋势,让更多数据库从业者了解行业前沿技术热点,分享数据库技术创新成果。
本期直播将聚焦数据库存储领域,重点介绍分布式组件化 KV 存储系统的相关技术探索。我们邀请到了腾讯云数据库专家工程师唐彦和朱翀,将分别从前沿学术和工程创新的角度,以“基于 LSM-Tree 的分布式组件化 KV 存储系统”和“TDSQL新敏态引擎存储相关原理”为主题进行分享。
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我来说两句
raft通常是单数副本,如果增删副本的话容易出现双数副本的情况,是否能一定保证不出现双数副本下leader迟迟无法选举出的问题么。
TDSQL敏态引擎采用的分布式并发控制算法与Google Percolator算法有什么异同呢?
改成分布式KV存储引擎,是不是 SCAN的性能有下降?是不是金融场景不太使用SCAN的操作?
“新敏态” 是什么新的技术路线么?
请问云计算或云存储的客户或厂商,是关注性能峰值,还是性能稳定性?
drange,分成多个range,怎么保证每隔分片 数据更均匀的?
请教一下,不同业务下会有不同key 大小,有没一些实际例子?
LSM tree本来是靠追加写提升单机存储写性能,这个论文都做成分布式文件系统了,怎么看起来像是悖论
如果Drange 发生变化时,数据会在 memtable 之间移动么?
存储计算分离, 可以针对瓶颈组件针对性扩容,对成本,性能应该比计算组合在一起更好