Тезисы

В большинстве современных баз данных предусмотрена возможность масштабировать рабочую нагрузку, превышающую мощность одной машины. Но обслуживание базы данных на нескольких машинах намного сложнее, чем на одной машине. Когда возникает потребность масштабировать, она возникает неожиданно и в большом количестве, чтобы справиться с новыми проблемами – такими, как соответствие индекса и балансировка нагрузки.

Оптимизированные для записи структуры данных хорошо подходят для архитектуры шардинга, которая обеспечивает более высокую эффективность по сравнению с традиционными архитектурами шардинга. Цель настоящего доклада - описать данную архитектуру.

В данном докладе я расскажу о двух типичных проблемах, с которыми сталкиваются базы данных с горизонтальным масштабированием, дам обзор того, как основные конкуренты справляются с этими проблемами, а затем покажу, как TokuMX решает эти проблемы благодаря особым свойствам индексирования фрактальных деревьев. Также я буду обсуждать с вами собственно структуру данных фрактальных деревьев и объясню, как она помогает достичь необходимых свойств для оптимизаций TokuMX.