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TokuDB

TokuDB es un mecanismo de almacenamiento de MySQL y MariaDB especialmente diseñado para conseguir altas prestaciones con cargas de escritura elevadas. Lo consigue vía indexación de árboles fractales, lo que se basa en algoritmos de caché distraídos. Esta estrategia para conseguir sistemas con uso eficiente de memoria fue originalmente desarrollada de forma conjunta por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts, la universidad Rutgers y la universidad estatal de Nueva York (SUNY) en Stony Brook. TokuDB es un mecanismo escalable con características ACID y MVCC que mejora las queries basándose en su indexación, permite la modificación on-line del esquema y reduce el retraso del esclavo tanto si funciona basándose en disco duro o en memoria flash.

TokuDB
Información general
Tipo de programa Bases de datos
Autor Tokutek
Desarrollador Percona
Licencia Propietaria
Versiones
Última versión estable 7.5.7
Enlaces
Sitio web oficial
Repositorio de código

Fue adquirido por Percona el 14 de abril de 2015.

Árboles binarios

La mayoría de las bases de datos relacionales usan índices para mejorar la velocidad de respuesta de las instrucciones SQL. Los índices sirven para reducir significativamente la cantidad de datos a examinar al ejecutar una consulta. Los índices se implementan habitualmente con árboles binarios (B-trees), una estructura de datos descrita por primera vez en 1970. La estructura de árbol binario permite operaciones como la inserción de datos e iteraciones ordenadas, las funciones primarias de un índice. Dependiendo de la carga y la implementación, la prestación de los árboles binarios puede estar limitada por el acceso a disco. Adicionalmente, mientras las bases de datos jóvenes tienen un buen comportamiento secuencial, éste se torna más complejo a medida que la base de datos crece, dando lugar a más accesos aleatorios y a la degradación de las prestaciones.

Índices fractales

Visión general

Los índices fractales implementan las mismas operaciones de un árbol binario, al que reemplazan de manera automática. Estos sustituyen las operaciones de escritura pequeñas y frecuentes con otras mayores y menos frecuentes. Esto permite mejorar el factor de compresión y la velocidad de inserción. Los árboles fractales también permiten la inserción de mensajes en el árbol de modo que cambios en el esquema -como la adición o eliminación de una columna o índice- pueden realizarse on-line y en segundo plano. Como resultado pueden mantenerse más índices sin degradación de las prestaciones. Esto ocurre gracias a que mientras que la adición de datos a índices tiene alto coste computacional tratándose de árboles binarios, resulta económica en índices fractales.

Aplicación

Los índices fractales pueden utilizarse en muchas aplicaciones de análisis de chorro de datos (streaming) en tiempo cuasi-real. Pueden también emplearse como capa de almacenamiento de una base de datos o de un sistema de ficheros. Cuando se emplean en una base de datos que use árboles binarios, las prestaciones aumentarán. Como ejemplos tenemos:

  • monitorización y manejo de eventos de red
  • redes de anuncios on-line
  • web 2.0.
  • análisis de visitas
  • control de tráfico aéreo

Otros usos incluyen la mejora de la velocidad de motores de búsqueda de redes sociales y robots de búsqueda. También se pueden crear índices y columnas on-line, permitiendo solicitudes SQL flexibles para personalización del comercio electrónico. También son adecuados para reducir la carga de sitios Web transaccionales. En general da buenas prestaciones en aplicaciones que deben simultanear el almacenamiento de logs y ejecutar sentencias SQL específicas.[1]

Su papel en Big Data

TokuDB ha jugado un importante papel en el movimiento Big Data basado en MySQL .[2]​ Ha sido resaltada como una nueva tecnología clave en la conferencia sobre Big Data de O'Reilly .[3]

Véase también

Referencias

  1. «Comparing TokuDB to MySQL 5.5 with InnoDB on Small Databases» (en inglés). Database journal. Consultado el 30 de enero de 2013. 
  2. «Big Data is Creating The Future - It's A $50 Billion Market». Forbes. Consultado el 21 de mayo de 2012. 
  3. «Strata 2012 Startup Showcase». O'Reilly. Consultado el 21 de mayo de 2012. 

Enlaces externos

  • TokuView - The Official TokuDB Blog
  •   Datos: Q3813425

tokudb, mecanismo, almacenamiento, mysql, mariadb, especialmente, diseñado, para, conseguir, altas, prestaciones, cargas, escritura, elevadas, consigue, vía, indexación, árboles, fractales, basa, algoritmos, caché, distraídos, esta, estrategia, para, conseguir. TokuDB es un mecanismo de almacenamiento de MySQL y MariaDB especialmente disenado para conseguir altas prestaciones con cargas de escritura elevadas Lo consigue via indexacion de arboles fractales lo que se basa en algoritmos de cache distraidos Esta estrategia para conseguir sistemas con uso eficiente de memoria fue originalmente desarrollada de forma conjunta por investigadores del Instituto de Tecnologia de Massachusetts la universidad Rutgers y la universidad estatal de Nueva York SUNY en Stony Brook TokuDB es un mecanismo escalable con caracteristicas ACID y MVCC que mejora las queries basandose en su indexacion permite la modificacion on line del esquema y reduce el retraso del esclavo tanto si funciona basandose en disco duro o en memoria flash TokuDBInformacion generalTipo de programaBases de datosAutorTokutekDesarrolladorPerconaLicenciaPropietariaVersionesUltima version estable7 5 7EnlacesSitio web oficial Repositorio de codigo editar datos en Wikidata Fue adquirido por Percona el 14 de abril de 2015 Indice 1 Arboles binarios 2 Indices fractales 2 1 Vision general 2 2 Aplicacion 3 Su papel en Big Data 4 Vease tambien 5 Referencias 6 Enlaces externosArboles binarios EditarLa mayoria de las bases de datos relacionales usan indices para mejorar la velocidad de respuesta de las instrucciones SQL Los indices sirven para reducir significativamente la cantidad de datos a examinar al ejecutar una consulta Los indices se implementan habitualmente con arboles binarios B trees una estructura de datos descrita por primera vez en 1970 La estructura de arbol binario permite operaciones como la insercion de datos e iteraciones ordenadas las funciones primarias de un indice Dependiendo de la carga y la implementacion la prestacion de los arboles binarios puede estar limitada por el acceso a disco Adicionalmente mientras las bases de datos jovenes tienen un buen comportamiento secuencial este se torna mas complejo a medida que la base de datos crece dando lugar a mas accesos aleatorios y a la degradacion de las prestaciones Indices fractales EditarVision general Editar Los indices fractales implementan las mismas operaciones de un arbol binario al que reemplazan de manera automatica Estos sustituyen las operaciones de escritura pequenas y frecuentes con otras mayores y menos frecuentes Esto permite mejorar el factor de compresion y la velocidad de insercion Los arboles fractales tambien permiten la insercion de mensajes en el arbol de modo que cambios en el esquema como la adicion o eliminacion de una columna o indice pueden realizarse on line y en segundo plano Como resultado pueden mantenerse mas indices sin degradacion de las prestaciones Esto ocurre gracias a que mientras que la adicion de datos a indices tiene alto coste computacional tratandose de arboles binarios resulta economica en indices fractales Aplicacion Editar Los indices fractales pueden utilizarse en muchas aplicaciones de analisis de chorro de datos streaming en tiempo cuasi real Pueden tambien emplearse como capa de almacenamiento de una base de datos o de un sistema de ficheros Cuando se emplean en una base de datos que use arboles binarios las prestaciones aumentaran Como ejemplos tenemos monitorizacion y manejo de eventos de red redes de anuncios on line web 2 0 analisis de visitas control de trafico aereoOtros usos incluyen la mejora de la velocidad de motores de busqueda de redes sociales y robots de busqueda Tambien se pueden crear indices y columnas on line permitiendo solicitudes SQL flexibles para personalizacion del comercio electronico Tambien son adecuados para reducir la carga de sitios Web transaccionales En general da buenas prestaciones en aplicaciones que deben simultanear el almacenamiento de logs y ejecutar sentencias SQL especificas 1 Su papel en Big Data EditarTokuDB ha jugado un importante papel en el movimiento Big Data basado en MySQL 2 Ha sido resaltada como una nueva tecnologia clave en la conferencia sobre Big Data de O Reilly 3 Vease tambien EditarMecanismos de almacenamientoReferencias Editar Comparing TokuDB to MySQL 5 5 with InnoDB on Small Databases en ingles Database journal Consultado el 30 de enero de 2013 Big Data is Creating The Future It s A 50 Billion Market Forbes Consultado el 21 de mayo de 2012 Strata 2012 Startup Showcase O Reilly Consultado el 21 de mayo de 2012 Enlaces externos EditarTokuView The Official TokuDB Blog Datos Q3813425Obtenido de https es wikipedia org w index php title TokuDB amp oldid 118063435, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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