KaiwuDB分布式系统Range分合原理解析
"该文档详细介绍了KaiwuDB分布式系统的架构以及Range Split和Merge的核心原理。KaiwuDB是一个分布式数据库系统,强调高效的数据管理和事务处理能力。它使用了TransactionKV抽象来处理SQL查询,转化为键值对操作,并在物理存储层提供了事务性的读写保障。此外,KaiwuDB通过MonolithicMap抽象来管理和定位数据,实现数据的复制和分布,确保高可用性和容错性。每个节点(Node)都是运行KaiwuDB进程的实体,可以是物理机、虚拟机或容器。数据存储在Store上,可以是SSD或HDD。Range是KaiwuDB的数据分区方式,采用排序的键值对存储,支持高效的范围查询,但需要维护额外的索引结构。Range的大小约为64MB,通过Split和Merge策略动态调整以适应数据增长和负载变化。" 详细说明: KaiwuDB是一个分布式数据库系统,其架构设计旨在提供高性能、高可用性和可扩展性。系统中的SQL服务器允许用户通过SQL客户端与数据库进行交互。SQL查询被SQL服务器解析成键值对操作,这些操作在底层的TransactionalKV层执行,保证了事务的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID特性)。 TransactionalKV层下是MonolithicMap抽象,它是一个全局的、不关心事务安全性的数据结构,主要负责在分布式集群中定位数据。MonolithicMap不仅知道数据的位置,还跟踪数据的副本,实现了数据的复制,增强了系统的容错能力。 KaiwuDB的节点(Node)是运行在各种硬件环境(物理机、虚拟机或容器)上的KaiwuDB进程,它们负责处理数据的读写。数据存储在Store上,可能是固态硬盘(SSD)或传统硬盘(HDD)。 核心的Range分区机制是KaiwuDB数据管理的关键。Range是按顺序排列的键值对数据集合,大约包含64MB的数据,这种设计优化了范围查询的性能,但相对于哈希映射,需要额外维护索引,增加了存储开销。Range的大小和数量会根据数据增长和负载变化动态调整,通过Split和Merge操作来平衡各个节点的负载和提高系统性能。 Range Split是当一个Range的数据量超过预设阈值(如64MB)时,将其拆分为两个新的较小的Range,以防止单个Range过大导致的查询效率下降和负载不均。而Range Merge则是在Range数据量减少到一定程度时,将相邻的较小Range合并,以减少存储碎片和提高空间利用率。 KaiwuDB的这种设计使得系统能够灵活应对数据规模的变化,保持高效的数据处理和查询能力,同时通过数据复制和Range的动态调整,保证了服务的稳定性和可用性。
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