Tabelas intercaladas explicitamente definem esta relação no esquema, dando ao usuário uma maneira simples e poderosa para manipular a localidade de dados. Na prática, estes clientes precisam algum envolvimento para a usabilidade, mas dá-lhe um ponto de partida sólido. chave primária determina a divisão em que ele é armazenado. documentado e ficou bem em nosso caso de uso. instruções de linguagem de definição de como criar tabela. gRPC gera automaticamente clientes em 10 idiomas suportados oficialmente. a infra-estrutura hospedada é um argumento convincente e econômico para o uso de uma plataforma de nuvem como GCP, AWS ou Azure. gRPC ajuda com alguns detalhes importantes de interagir com um banco de dados em um ambiente de produção complexa.
serviços de armazenamento e computação interna. Se esse nó folha contém dados adicionais, você pode potencialmente cumprir a consulta sem ler a linha completa referenciada pelo índice, salvando um acesso ao disco. Interface de resto pode ser gerado a partir da definição de gRPC, para que os usuários tenham essa opção também. Chave inglesa de nuvem oferece duas ferramentas poderosas para gerenciar a localidade de dados nas tabelas.
Armazenando informações adicionais no nó de folha de índice secundário, você pode evitar ter que tocar a linha que o índice faz referência em tudo. Suspeitamos que se adoptem novos bancos de dados escritos no futuro gRPC ou estruturas similares. Por exemplo, CockroachDB, começado em 2014, usa gRPC como seu protocolo de comunicação. amarrada ao protocolo binário.
realmente ser possível executar fora de um datacenter da Google. consultas por segundo no pico. par de definição na Quizlet. Podemos também tentar coincidir com a distribuição dos valores para os parâmetros de consulta. Compare isto com os MySQL ou Postgres especificações de fio, que requerem estudo cuidadoso para entender o que as mensagens estão sendo repassadas. ve sintonizado o pool de buffer do InnoDB para 340 GiB. gRPC comunica sobre 2, assim você pode aproveitar o ferramental existente de camada 7, como um proxy 2. Este é um teste muito simples.
A prática comum é projetar um protocolo binário personalizado para lidar com esta comunicação e, em seguida, implementar a clientes em todas as linguagens de programação suportadas que falam deste protocolo. o mais importante com chave nuvem você tem ligeiramente mais alta latência para consultas simples, comparado com o MySQL, mas obter um banco de dados muito mais escalonável. qps, chave inglesa latência é basicamente inalterada, enquanto o MySQL latência saltou. está gerando consultas ao invés de executar as consultas exatas da carga de trabalho original. Por exemplo, enums vai ser deterministicamente definido. como sua estrutura de comunicação do cliente, que representa uma grande melhoria sobre se comunicar como a maioria dos bancos de dados.
ve tentou bastante comparar o desempenho de MySQL e nuvem chave neste caso específico. Por exemplo, nós pode fazer testes com taxas de consulta arbitrariamente alto independentemente do tamanho ou taxa de transferência da amostra original. da amostra, podemos replicar isso. Embora as consultas são geradas, os dados em que testamos são uma cópia de nossa base de dados de produção.
cluster de capacidade pode facilmente lidar com cargas de trabalho que estendem a nossa infra-estrutura de MySQL. Nossa estratégia é criar uma carga de trabalho de consulta sintética que se aproxima uma amostra do MySQL de produção e executar a carga de trabalho em um ambiente controlado contra o MySQL e a chave de nuvem. Acho que estes como a frente e de trás um flashcard. é importante não apenas para representar as consultas se no teste sintético, mas também para replicar as características de localidade das consultas.
Aumentando o número de nós você adicionar capacidade, realização de escalabilidade. Outras cargas de trabalho podem realizar muito diferente. Ainda assim, acreditamos que nossos testes sintéticos são robusto. ve escolhido para testar a nossa tabela de termos, um dos nossos mais importantes conjuntos de dados e cargas de trabalho de consulta. Ele se comporta com latência significativamente maior no MySQL e um pouco maior latência para chave inglesa. GCE todos os discos são montados remotamente.
Na prática, você poderia fragmento a carga de trabalho entre várias máquinas de MySQL, significa que é possível executar uma carga de trabalho deste tamanho no MySQL, mas para isso você pudesse apresentar uma camada adicional de complexidade. Consulta 5, que seleciona vários conjuntos completo e em seguida filtra-los, é o mais caro da suíte de consulta. Mas devemos ter cuidado para garantir que a carga de trabalho Replica a amostra, teste sintético dá-em uma forma controlada, limpa e escalável de experimentar com a carga de trabalho na chave. Quando o MySQL está perto de seu limite na taxa de transferência, a latência aumenta drasticamente. Como muda latência de consulta, como vamos aumentar o número de nós? Parece-me que a adição de capacidade de computação distribui a carga de consulta mais e reduz a contenção, o que reduz a latência.
fácil de examinar todos os pontos de extremidade e tipos de mensagem. Para o teste, nós aparadas nossas consultas mais esotéricas e consolidados em 18 padrões de consulta. Este é o futuro. Escreva a carga do aplicativo.
seleciona todos os termos de uma lista de conjuntos. Observamos uma correlação negativa entre nós e a latência de consulta mediana. núcleo do MySQL máquina com a carga de trabalho descrita. Escalabilidade de banco de dados é o objetivo principal de nossa experimentação com chave inglesa, então comparamos a latência da consulta às 9, 15 e 30 nós de chave inglesa. Isso pode causar problemas com o planejamento de capacidade. Aqui estão as consultas incluídas na carga de trabalho sintética.
