Divide and Compact: Segment-Oriented Compaction in SlateDB
18 hours ago
- #LSM trees
- #database optimization
- #compaction strategies
- LSM 使用单一树形结构管理数据，这导致了在处理具有不同模式或生命周期的混合数据结构时，读写放大问题难以控制。
- SlateDB 中的分段定向压缩将数据集分割为独立的树，允许基于数据结构、频率、保留期或其他维度定制压缩策略。
- SlateDB 的压缩涉及 L0 表和排序后的运行文件，调度器（如大小分层压缩）会选择大小相似的运行文件进行压缩，但在处理异构数据或时间序列等基于时间的结构时仍面临挑战。
- RFC 24 中引入的分段定向压缩按前缀划分键空间，为每个分段创建独立的 LSM 树，实现定制化的压缩和保留策略，适用于索引结构或时间序列数据。
- 其优势包括有限的压缩工作量、稳定的吞吐量、改善的写入性能以及高效的保留机制，但权衡之处包括潜在的 L0 写入开销、清单（manifest）管理成本，以及需要适当的分段大小以确保查询效率。