开源内存数据库的调研与分析
开源内存数据库的调研与分析
开源内存数据库的调研与分析一、内存数据库具备的一些基本功能1）：数据的管理，内存数据库机制是支持永久数据的管理的，包括数据库的的定义、存储、维护等功能。
2）：数据的操作，内存数据库支持对数据进行增，删，改，查，数据完整性校验等一些基本功能。
3）：事务管理，内存数据库支持调度，进程间、线程间的一些并发等操作。
4）：数据恢复备份机制，内存数据库支持在线备份和系统崩溃后的自动恢复。
二、FastDBFastDB是一个高效率的内存数据库系统，在磁盘上的数据库文件和使用该数据库的每一个应用程序占用的虚拟内存空间相映射，这样取消了数据文件和缓冲池中的数据传输。
再将整个文件数据读入内存，并且使用了高性能的锁工具实现了只读模式线程间、单个更改模式线程和多个只读模式线程间的并发执行。
FastDB通过位图实现对内存进行分配，最小单位块是分配量子（16字节）。
如此大大提高了数据引用的局部性（对象数据尽可能分配在连续的内存区域），最小化了修改页的数目和减少了事务提交时间。
事务提交协议基于一个影子根页算法，对数据库执行原子更新操作，恢复效率很高，在存储数据结构上可以采用T-tree结构（T-tree和A VL-tree相似，只是T-tree中每个节点中顺序存储了多个值），对于大量相似重复性数据的查询性能相当高；也可以采用Hash存储，这是用关键字段定位表中记录的最好办法（采用等号进行查询）。
影子根页算法概述：FastDB数据库中每条对象都具有唯一的标识符（OID），用作一个数组（对象索引）的下标，元素值表示对象的一个句柄，在FastDB数据库中存在两个索引（当前索引和影子索引），当某个对象第一次被修改时，它会创建一个副本，当前索引中的对象句柄被修改指向副本，影子索引仍然包含一个指向该对象原始版本的句柄。
所有更改发生在副本上，FastDB在对象索引的一个特殊位图页上标记出哪个索引包含修改过的对象句柄。
当一个事务被提交时，FastDB首先检查对象索引的尺寸的大小，若增长了，还会重新为对象索引的影子副本重新分配内存，然后释放“旧对象”占用的内存，释放后，将修改过的所有位图页flush到磁盘上，然后FastDB将改变数据库头部中的当前对象索引指示符，以切换对象索引的角色。
数据库开源发展研究报告
数据库开源发展研究报告
《数据库开源发展研究报告》是一份对数据库开源项目的发展情况进行研究和总结的报告。
报告主要分析数据库开源项目的发展趋势、市场规模、技术特点以及应用领域等方面的内容。
报告首先介绍了数据库开源项目的背景和概况，包括数据库开源的定义、发展历程、开源许可协议等方面的内容。
随后，报告分析了数据库开源项目的发展趋势，从增长率、用户群体以及企业支持等方面探讨了数据库开源项目的发展前景。
报告还对数据库开源项目的市场规模进行了深入研究，分析了数据库开源项目在全球范围内的市场份额、主要竞争对手以及市场竞争格局等方面的内容。
此外，报告还对数据库开源项目的技术特点进行了评估，包括数据存储、事务处理、性能优化等方面的特点。
最后，报告还对数据库开源项目的应用领域进行了探讨，涵盖了企业领域、云计算、大数据分析等多个领域。
报告指出，数据库开源项目在应用领域的广泛应用将进一步推动其发展，并提出了一些未来的发展方向和挑战。
总的来说，《数据库开源发展研究报告》通过对数据库开源项目的综合研究，全面了解数据库开源项目的发展情况，为相关行业和企业提供了重要的参考和指导。
该报告对于推动数据库开源项目的发展，促进数据库开源技术的应用具有重要意义。
内存数据库相关技术的研究与分析
观点二， 数据库常驻磁盘， 在事务 执行前将所 需数据集调人内 存，
提交时所有对数据库的修改必须写 回磁盘 。观点三 ， 数据库常驻
磁盘ｔ 存中开 在内 辟一个大缓冲区（ ａ ｅ 通过适当的缓冲 或Ｃｃ ） ｈ， 管
理以减少内外存 Ｕ Ｏ操作
锁解锁而被挂起次数 的减少 往往意味着 Ｃ Ｕ ｃｅ Ｐ ｃ ｈ 刷新次数的 ａ
执行从开始到提交， 均不与外存打交道。当事务提交时数据库的 “ 外存版木” 〔 置于外存的 库部分） 数据 可以不必立即 反映出 事务提
交后 的结果， 并且当系统出现故障时应首 先恢 复在内存 中的数据
收 稿 日期 ；０７ ０－１ ２０ －９ ０
库的存储结构 及存取方法， 提高空间利用率。为此， 以 首先讨论了内 存数据库的定义， 接着分析了并发控制、 Ｍ Ｂ的逻拜优化规则、 Ｍ Ｄ 动
态降低锁拉度和动态提高锁粒度 ， 最后做了总结 关键词： 内存数 据库； 并发拉制 ； 逻辑优化
中图分 ７ ３１ 类号，Ｐ１
文献标识码， Ａ
１内存数 据库 的定义
内存 数据库是 一 个较新的研究领域 ， 什么是内存数据库 有 对 几 种不同的说法 ： 观点一 ， 整个数据 库全部常驻 内存． 存取数据 时 无须 １ ／ ０操作 这就要求 内容足够大 ，以容纳数据库 的所有数据
库主拷贝
需要指出的是， 传统磁盘数据库， 对于 即使其缓冲区足够大 大到可以容纳所有数 其 ‘ 作版本” 据或 ＇ Ｔ （ 如前所述第二、 只种观 点也不能 ） 算是一个 Ｍ Ｄ Ｍ Ｂ因为它是针对磁盘特性、 在假定数据
本 栏 目资任 编 辑 ：闻 翔军
选择合适的提高锁粒度的方法很重要 ， 既不能妨碍现有事务
浅析内存数据库
浅析内存数据库摘要:随着各个领域对实时数据处理的需求不断增长，基于磁盘的数据库系统已无法满足实时处理及近实时处理的需求，通过将数据库核心数据乃至所有数据放在内存中，内存数据库能够满足数据并发访问控制的要求。
本文描述了内存数据库的产生背景，阐述了内存数据库的体系结构及其优劣势，对内存数据库做了一个较为全面的介绍。
关键词：实时处理；内存；数据库一、内存数据库产生背景1.内存数据库的产生内存数据库就是把数据放到存储器中进行运算的数据库系统。
相比于磁盘,内存的数据读取速率要提高好几个数量级,把大量数据记录到内存中比在硬盘上存取更可以大大提高实际应用的能力。
随着科学技术迅猛发展，应用于传统数据管理领域的基于磁盘结构的数据库系统由于较高的延迟已经不能够满足人们对数据库系统的实时的要求，而随着内存价格越来越低以及存储芯片集成度越来越高，这使得存储容量已经不再是限制基于内存的数据库系统产生的瓶颈。
2.内存数据库与磁盘数据库的差异存储介质性质不同。
内存数据库将数据存储在内存中。
内存作为易失存储介质，仅能在通电的情况下保存数据。
磁盘数据库将数据存储在磁盘中，磁盘作为永久存储介质，能够永久保存数据，并且断电后数据不会丢失。
数据读取差异。
在内存数据库中，内存数据库通过指针直接访问数据，使得内存数据库的查询优化与磁盘数据库不同。
当数据存储在磁盘上时，无论是数据编址方式还是数据索引方式的优化措施均是以降低I/O次数为最终目的。
磁盘数据库通常使用B树、B+树或Hash等索引技术。
二、内存数据库关键技术内存数据库存储管理的内容就是确定内存数据库数据的组织结构。
内存数据库在RAM中存储数据，而内存可以被 CPU直接访问，所以内存数据库数据组织结构的设计目标是为内存数据库的关系表数据和索引提供合适的数据结构以加速数据操作速度和提升有限内存空间的利用率。
1.组织结构内存数据库中关系的存储通常采用基于关系模型的分级结构，同时还强调了元数据与数据应分区组织以提高数据安全性。
开源数据库数据存储策略探析
连 续 ６ 个 页 组 成 一 个 区 ４
１ ８ 区组 成 一 个 单 兀 ２个
பைடு நூலகம்
下 分 裂 ： 空 间 不 足 时 分 裂 ； 连 续 从 同 块 当
一
，ｎ ｏ Ｂ是 目前 Ｍｙｑ 缺 省 的 存 储 引 ｓｌ 数 据 存 储 策 略 ， 似 于 Ｄ ２的 Ｓ （ 类 Ｂ ＭＳ 系统 间 ）Ｉｎ Ｄ
在 管 理 表 空 间 ） 方 式 ， 助 操 作 系 统 来 完 擎 ， 性 能 和 可靠 性 方 面 表 现 优 秀 。 的 借 成 部 分 必 要 的功 能 。
用 缺 省 目录 作 为 数 据 库 存 储 数 据 文 件 的 图 １所 示 。
的形式 。 在 Ｉｎ ｂ ｓ 中 ， — ｅ ｎ ｏ ａｅ Ｂ Ｔｒｅ在 两 种 情 况
位 置 。在 Ｐ ｓｇｅ ＱＬ ． ｏｔｒＳ ８ ０之 前 ， 目录对 于
数 据 库 来 说 是 唯 一 的 ， 且 在 创 建 数 据 库 并
Ｍ ｙＱＬ 可 能 是 目前 能 得 到 的 、 快 的 数 过 周 期 性 地 手 工 执 行 该 命 令 的 方 法 重 建 于 两 个 段 ， 叶 子 节 点 在 一 个 段 中 ， 子 Ｓ 最 非 叶
据 库 之 一 ， 见 开 发 者 对 Ｍ ｙ ＱＬ 速 度 的 聚 集 。记 录 的 读 取 可 以通 过 顺 序 扫 描 整 个 节 点 数 据 在 一 个 段 中 。这 样 是 为 了保 证 叶 可 Ｓ 在 自信 。研 究 开 源 数 据 库 的实 现 方 式 ， 以 关 系 ， 这 种 情 况 下 记 录 的获 取 顺 序 依 赖 子 节 点 的数 据 在 磁 盘 上 尽 量 连 续 。 — ｒｅ 可 Ｂ Ｔ ｅ 会 给我们 以策 略上和技 术上的启迪 ， 并给 实 于 存 储 的 方 式 。 当 有 索 引 存 在 时 ， 按 照 的 节 点 对 应 着 数 据 文 件 的一 个 块 ， 根 节 其 现 设 计 的策 略 提 供 实 现 的 平 台 。 索引的顺序来获取记 录。
内存数据库(数据仓库与数据挖掘)
出现背景及主要应用
主要用在通信领域及大型的电信企业，银 行的解决方案 。 如：电信的二次批价和实时累账是计费系 统中的两个必备功能。
二次批价是相对于一次批价来说的。比如: 全球通每分钟本地通话为0.4元，在一次批 价完成后，会根据这个用户的套餐进行再一 次的计算。以全球通用户接听4分钟的电话 为例，一次批价完成后，这条话单的价格是 1.6元，如果这个用户参加了10元包月接听 套餐，那么在二次批价后，这次通话的费用 就为0元。一次批价是用于各大运营商之间 结算的，而二次批价是针对用户个人的。
内存数据库与传统数据库的异同
内存数据库所处理的数据通常是“短暂”的，即有一 定的有效时间，过时则有新的数据产生，而当前的决 策推导变成无效。所以，实际应用中采用内存数据库 来处理实时性强的业务逻辑处理数据。而传统数据库 旨在处理永久、稳定的数据，其性能目标是高的系统 吞吐量和低的代价，处理数据的实时性就要考虑的相 对少一些。实际应用中利用传统数据库这一特性存放 相对实时性要求不高的数据。 在实际应用中这两种数据库常常结合使用，而不是以 内存数据库替代传统数据库。
2.学习体会 学习体会
目前市场上流行的实时数据库产品仅仅局限于某一领域的应 用，尚未建立统一的通用型商业平台，实时数据库在不同应 用领域中有一些技术差异。 实时数据库理论方面的研究热点：还是有大量的人员研究数 据和数据库的结构与组织，包括事务模型的建立和事务的调 度算法。 关于磁盘历史数据压缩技术方面，在几年前对实时数据相当 重要，现在我感觉硬盘的容量方面扩容的速度和海量存储设 备的发展现在速度非常快，所以在数据压缩这一块，现在这 块的压力在逐步减弱。
数据仓库与数据挖掘
1.对RTDB的认识 2.学习体会 3.学习中发现的研究点
开源数据库MySQL的性能优化技术研究
开源数据库MySQL的性能优化技术研究随着互联网的蓬勃发展，数据库成为了互联网世界中不可或缺的一部分。
开源数据库MySQL，因其性能稳定、可靠性高、易于运维等优点得到了广泛应用。
然而，在实际业务场景中，MySQL数据库的性能问题也是无处不在的。
因此，本文将围绕开源数据库MySQL的性能优化技术展开讨论。
一、MySQL性能问题的原因MySQL的性能问题主要由以下几个方面造成：1. 数据库设计不合理：当数据库表结构不够规范、表之间的关联设计不合理，或者存在过多冗余数据时，会导致查询、插入、更新等操作速度变慢。
2. 索引过多或过少：索引是提高MySQL查询效率的重要手段。
过多的索引会影响写入性能，过少的索引则会降低查询效率。
3. 查询语句不合理：MySQL查询语句的编写非常重要。
如果查询语句中使用了太多的子查询或者没有使用合适的索引，都会导致查询效率变慢。
4. MySQL版本不合适：由于MySQL在不同版本中会有不同的性能优化，而且不同版本间也会存在一些性能差异，因此选择合适的MySQL版本对性能优化也是非常重要的。
5. 数据库连接池设置不合理：连接池是在服务器端设立的一组连接缓存，用于缓存数据库连接，避免反复创建新的连接。
连接池的大小设置直接影响数据库访问的并发数和性能。
二、MySQL性能优化的实现针对以上性能问题，下面将分别从不同角度进行MySQL性能优化的技术探讨。
1. 数据库设计优化对于数据库表的设计，需要注意以下几个方面：1）合理的表结构设计合理的表结构设计应该遵循正规化原则，避免存在重复数据或多余数据，并尽量把不同的数据存放到不同的表中。
对于大表，可以对其进行分区或者使用其他分库分表技术。
2）适当的索引设计合理的索引设计可以避免查询时全表扫描的情况。
需要根据具体业务场景合理地添加索引，并定期进行索引的优化和清理。
3）合理的关联设计合理的关联设计可以保证查询速度的快速响应。
需要避免过多的关联，尽可能使用JOIN操作来减少关联次数。
开源数据库的特点与应用MySQLPostgreSQLMongoDB等
开源数据库的特点与应用MySQLPostgreSQLMongoDB等开源数据库的特点与应用MySQL，PostgreSQL，MongoDB等开源数据库作为开放源代码软件，具有众多特点和广泛的应用。
本文将围绕开源数据库的特点和应用，以MySQL、PostgreSQL和MongoDB为例，进行详细探讨。
一、开源数据库的特点1. 开放源代码：开源数据库的源代码可以被公开查看、使用和修改，使得用户能够自由地定制和扩展数据库功能，提高数据库的灵活性和可定制性。
2. 易于获取和安装：开源数据库一般可以免费获取，并且具有简单、快速的安装过程，降低了用户的使用门槛。
3. 高度灵活可定制：由于开源数据库的开放性，用户可以根据自身需求灵活地扩展数据库功能，定制适合自己业务场景的数据库系统。
4. 移植性强：开源数据库常被开发为跨平台软件，支持多种操作系统，如Windows、Linux等，可以在不同平台上实现数据库的快速迁移和部署。
5. 社区支持活跃：开源数据库通常有庞大的用户社区，用户可以通过社区互助、交流和共享经验，获得及时的技术支持和问题解决方案。
二、MySQL的应用MySQL是一款轻量级、高效的开源数据库，被广泛应用于各种规模的应用系统中。
1. Web应用开发：MySQL作为服务器端数据库，被广泛用于支撑Web应用程序的后端存储。
其高度可靠性和高并发性能，使得它成为了许多大型互联网企业的首选数据库。
2. 企业信息管理系统：由于MySQL具有方便的安装和维护、低成本等特点，许多中小型企业选择MySQL作为其信息管理系统的数据库平台，以满足日常的业务需求。
3. 数据仓库：MySQL提供了丰富的数据分析和处理功能，可以被用作数据仓库，支持大规模数据处理、统计分析和决策支持等业务场景。
三、PostgreSQL的应用PostgreSQL是一款功能强大、可扩展性好的开源关系型数据库，被广泛应用于各种应用领域。
1. 地理信息系统（GIS）：由于PostgreSQL具备空间数据处理和查询的能力，它在GIS领域得到了广泛应用。
内存数据库性能研究
内存数据库应用场景与案例
▪ 内容分发网络
1.内容分发网络需要快速响应大量用户的请求，内存数据库可以提供低延迟的数据访问能 力。 2.内存数据库存储热点内容元数据和缓存，提高内容分发效率和系统性能。 3.在CDN系统中，内存数据库为内容分发提供了重要支持。
▪ 物联网实时数据处理
1.物联网设备产生大量的实时数据，内存数据库具备快速数据处理和查询能力。 2.通过内存数据库，可以实现物联网数据的实时分析和响应，提升应用价值。 3.在物联网领域，内存数据库为实时数据处理提供了关键技术支持。
内存数据库性能影响因素
▪ 数据模型和数据结构
1.数据模型：选择合适的数据模型可以更好地利用内存空间， 提高查询效率。例如，文档模型、键值对等模型在内存数据库 中具有较好的性能表现。 2.数据结构：使用合适的数据结构可以优化内存数据库的性能 。例如，使用哈希表、跳跃表等数据结构可以提高查询和更新 的效率。
▪ 内存数据库发展历程与趋势
1.内存数据库发展分为三个阶段：内存缓存、内存数据网格、 内存计算平台。 2.随着技术的发展，内存数据库将更多地结合AI和机器学习， 提供实时分析和预测能力。 3.云原生技术的普及使得内存数据库能够更好地结合弹性伸缩 、按需付费等云服务特性。
内存数据库简介
内存数据库的优势和挑战
1.查询语句优化：优化查询语句，避免使用低效的查询方式。使用JOIN、子查询等 方式提高查询效率。 2.查询计划分析：分析数据库执行查询计划的优劣，找出性能瓶颈，针对性地进行 优化。
内存数据库性能优化实践
▪ 内存数据库性能优化实践-事务处理优化
1.事务并发控制：通过合理的并发控制，减少事务间的竞争，提高整体性能。 2.事务日志优化：优化事务日志的写入方式，提高事务处理的持久性和性能。
开源数据库调研
开源数据库调研1.数据库简介数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式，包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以与数据库建立和维护等。
目前占有数据库市场份额80%以上的关系数据库，是当今最为主流的数据库软件。
关系数据库是指是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，主要以行和列的表格形式存储数据。
传统的商业关系数据库软件DB2、Oracle和SQL Server占领的关系数据库绝大部分的市场。
然而，随着互联网的兴起和超大规模数据处理的出现，传统的商业关系数据库在应对高并发、高实时性、分布式等应用场景时，已经显得力不从心。
而一些开源的数据库针对各种新兴的需求，作出了许多有益的探索和尝试。
目前，Google的BigTable 与Amazon的Dynamo是非常成功的商业非关系数据库实现；一些开源的非关系数据库体系，如Facebook 的Cassandra、Apache的HBase，也得到了广泛认同。
2.常见开源数据库虽然非关系型数据库的发展非常迅速，但是关系型数据库在现阶段仍然是数据库产品的主流，因此分为关系数据库和非关系数据库两部分进行调研。
2.1.关系数据库2.1.1.MySQL当今最流行的开放源码数据库之一，目前属于Oracle公司。
MySQL的发布版本有三种，企业版本和集群版本属商业收费版本，社区版使用GPL（GNU通用公共许可证）。
Internet上的中小型。
通常使用Linux作为操作系统，Apache和Nginx作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP/Perl/Python作为服务器端脚本解释器，使用这种方式不用花一分钱（除开人工成本）就可以建立起一个稳定、免费的系统，被业界称为“LAMP”组合。
内存数据库的研究与进展
内存数据库的研究与进展随着科技的不断发展，信息技术的不断提升运用，我们对“电脑”、“数据库”、“黑客”等与电脑信息技术有关的词不在陌生。
当今社会，各种电子产品横行，信息系统也日渐丰富与完善。
近几年来各种应用系统对数据库的性能要求越来越高。
传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。
因而传统的数据库已经不能满足如今更高更优的客户需求了。
近年来，为了有更快的获取性能，并对用户的请求给予更快的响应，内存数据库应运而生。
首先我们来说说内存数据库的定义。
内存数据库就是将数据放在内存中便于直接操作的数据库。
我们认为，内存数据库的定义不应涉及内存的大小、存取数据所需I/O 的多少、数据何时进入及怎样才能留驻内存等这些具体的实现技术，而只包含数据库常驻内存、事务的数据存取只涉及内存的意思。
相较于传统数据库，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，正常情况下都在十倍以上。
内存数据库是支持实时事务的最佳技术，其本质是活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。
因而，它要求计算机具有较大的内存量，但并不要求任何时刻整个数据库都能存放在内存，即内存数据库系统还是要处理输入输出端口（input/output端口）。
区别于传统磁盘数据库的概念，内存数据库已不再适应传统数据库适用的数据结构、事务处理算法与优化、并发控制及恢复等技术。
当然，内存数据库的存在也不是一朝一夕形成的，它的研究发展建立在传统数据库的基础之上。
早在上世纪六十年代至八十年代初，主存数据库已初现雏形，一九六九年最早的数据库管理系统被研究运用，并作为商品化软件投入市场。
开源内存数据库容器化探索与研究
当前，以Redis为代表的开源内存数据库被金融机构广泛应用于高并发、低延迟业务场景，旨在为客户提供快速响应、高质量的金融服务。
以邮储银行为例，邮储银行在云平台中普遍采用了“虚拟机+Redis”的方式支撑业务发展，并配套制定了相关数据库配置规范。
但是，在云平台部署Redis通常意味着要交付更多的节点，并将导致数据库安装、变更、升级、故障处置等运维成本迅速上升;同时，固化的虚拟机在应对节点扩缩容时步骤繁琐，也难以实现对宿主机资源的充分合理利用。
为解决上述难点，笔者团队深入研究Kubernetes(K8S)管理下的Redis容器化标准，并针对性开展了验证测试，以使其能更好地适配微服务应用架构，应对业务规模弹性伸缩需求。
一、开源内存数据库容器化存储研究在容器化存储方面，Redis主要支持RDB和AOF两种持久化机制，属于写大于读的操作，而在K8S中要使用持久化存储方式，Ceph和Glusterfs是业界较为常用的两种分布式解决方案，两者不仅支持通用底层硬件，可实现纵向升级和横向扩展，同时还具备高可用、去中心化等特点。
为观察不同存储组件对Redis功能和性能的影响，笔者团队分别选取本地硬盘Local PV、Ceph和Glusterfs作为Redis持久化底层存储介质，并使用Dbench作为测试工具，测试了包括4k随机读Iops、4k随机写Iops、128k随机读带宽、128k随机写带宽、4k随机读延时、4k随机写延时、1M顺序读带宽、1M顺序写带宽、4k混合读写IOPS等在内的九项指标。
测试过程中，物理机使用X86架构，主要用于存储测试和搭建虚拟机环境，虚拟机环境主要用于后续测试网络、高可用、扩缩容等内容。
物理机环境配置见表1。
虚拟机环境配置见表2。
测试结果对比见表3。
表1 物理机环境配置表2 虚拟机环境配置表3 测试结果对比测试结果显示，Ceph可能是比较适合实现Redis容器化存储的组件。
具体而言，在性能方面，Local PV的性能在大多数情况下都是最优，但Local PV与Node节点绑定，当Node节点发生故障时，Pod无法被调度到此节点，将影响集群健康度。
互联网开源数据存储与分析技术的应用
互联网开源数据存储与分析技术的应用1. 引言1.1 互联网开源数据存储与分析技术的重要性互联网开源数据存储与分析技术在当今信息化时代具有极其重要的意义。
随着互联网的快速发展，人们不断产生海量的数据，例如社交网络数据、电子商务数据、物联网数据等，这些数据对于企业和个人都具有巨大的价值。
而如何高效地存储和分析这些海量数据，成为了当前互联网行业中的一大挑战。
互联网开源数据存储与分析技术的重要性主要体现在以下几个方面：开源数据存储技术能够帮助企业降低存储成本、提高数据可靠性和安全性，从而更好地保护用户的隐私信息。
开源数据分析技术可以帮助企业更好地理解用户行为、挖掘潜在商机和优化产品设计，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
开源数据存储与分析技术还能够为科研机构提供更好的数据处理工具，帮助他们加快科研进展和创新成果。
互联网开源数据存储与分析技术的重要性不仅体现在提高企业竞争力和盈利能力上，更体现在推动科技创新、提升生产效率和改善用户体验的方方面面。
随着技术的不断进步和完善，相信这些开源技术将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的福祉和进步。
1.2 本文研究的背景和意义本文旨在探讨互联网开源数据存储与分析技术的应用，并分析其在不同领域的重要性和意义。
随着互联网的快速发展和各种数据源的爆炸式增长，传统的数据存储和处理方式已经无法满足日益增长的数据需求。
采用开源数据存储与分析技术成为了一种必然趋势。
在数据存储方面，开源技术可以提供高效、可扩展、成本低廉的解决方案，帮助企业更好地管理和利用海量数据。
在数据分析方面，开源技术可以为企业提供更加灵活和强大的分析工具，帮助他们发现隐藏在数据背后的规律和价值。
本文的研究背景和意义在于探讨互联网开源数据存储与分析技术的最新发展动向和应用实践，帮助读者了解该领域的最新进展，为企业和研究机构提供参考，帮助他们更好地应对数据化时代的挑战和机遇。
本文也旨在探讨该技术在不同领域的广泛应用，为行业发展和技术创新提供借鉴和启示。
开源数据库管理系统的性能优化研究
开源数据库管理系统的性能优化研究随着数据量和业务需求的增长，数据库管理系统的性能优化变得越来越重要。
在此过程中，开源数据库管理系统正逐渐获得越来越多的关注和使用。
然而，即使是开源工具也需要进行性能优化，以满足不断增长的数据库需求。
本文将介绍开源数据库管理系统的性能优化研究。
一、数据库性能瓶颈分析在进行性能优化之前，需要明确数据库性能瓶颈所在。
一般而言，数据库性能瓶颈可以概括为以下几类：1. CPU 瓶颈：当 CPU 资源不足以支持数据库处理时，会导致数据库响应时间变慢，甚至出现宕机等问题。
2. I/O 瓶颈：I/O 操作包括磁盘访问、网络传输等。
当 I/O 资源不足时，会导致数据库读写操作变慢。
3. 内存瓶颈：内存对于数据库的运行非常重要。
当内存不足时，数据库会频繁地进行读写磁盘操作，导致数据库响应变慢。
4. 网络瓶颈：当网络带宽不足时，会导致数据库传输数据的速度变慢。
5. 数据库设计问题：如果数据库的结构设计不合理，比如使用大量冗余字段，就会导致数据库的性能下降。
二、数据库性能优化方法针对不同的数据库性能瓶颈，可以采用不同的性能优化方法。
以下是一些常见的优化方法：1. CPU 优化：·升级 CPU：如果预算允许，可以升级 CPU 来提高数据库处理速度。
·优化查询语句：通过优化查询语句，可以降低 CPU 的执行负担，提高查询速度。
·减少数据库的并发连接数：并发连接数过高也会导致 CPU 负载过高，因此应该适当调整连接池的大小。
2. I/O 优化：·使用 SSD：SSD 相比传统硬盘能够提供更快的读写速度，可以显著提高数据库读写性能。
·数据库分区：将数据库分成多个分区，可以加速数据的读取和写入。
·数据库缓存：增加数据库缓存的大小可以减少磁盘访问次数，提高数据库读写效率。
3. 内存优化：·增加内存：增加数据库服务器的内存，可以减少磁盘读写操作次数，显著提高数据库运行速度。
开源数据库系统性能优化策略研究
开源数据库系统性能优化策略研究随着互联网技术的快速发展，数据量不断增加，对数据库系统的性能提出了更高的要求。
开源数据库系统成为当今广泛应用的解决方案之一，然而，在面对大数据处理和高负载情况下，开源数据库系统的性能问题仍然是一个挑战。
本文将研究开源数据库系统的性能优化策略，以帮助解决性能问题并提升数据库系统的工作效率。
一、性能问题分析首先，在进行性能优化之前，我们需要了解开源数据库系统的性能问题源是什么。
常见的性能问题包括：1. 数据库设计不合理：数据库的表结构和索引设计不合理，导致查询和操作的效率较低。
2. 查询语句优化不足：查询语句没有充分利用索引，或者存在复杂的联表查询等情况，导致查询效率低下。
3. 数据库配置不合理：数据库的参数设置不合理，如缓冲区大小、并发连接数等，导致性能下降。
4. 硬件资源瓶颈：数据库所在的服务器硬件资源不足，如CPU、内存、磁盘等，无法满足高负载需求。
5. 网络传输延迟：数据库系统与应用程序之间的网络传输延迟较高，导致查询耗时增加。
在实际优化中，需要针对具体情况进行分析，以确定性能问题的具体来源。
二、性能优化策略针对开源数据库系统的性能问题，可以采取以下策略来进行优化：1. 合理设计和优化数据库结构：(1) 表结构设计：根据数据的特点和查询需求，合理设计表结构，避免过度冗余和复杂的关联查询。
(2) 索引优化：根据查询频率和列选择性，选择合适的索引类型，并确保索引覆盖查询语句的列。
(3) 分区与分表：对于大数据量的表，可以采用分区或分表的方式，提高查询和插入的效率。
2. 优化查询语句：(1) 使用正确的查询语句：合理利用数据库提供的查询语句，避免使用复杂的联表查询等操作。
(2) 避免全表扫描：合理使用索引，尽量避免全表扫描的情况，提高查询效率。
(3) 使用预编译语句：对于频繁执行的查询语句，可以使用预编译语句，减少服务器的解析和优化成本。
3. 合理配置数据库参数：(1) 缓冲区大小：根据数据库内存和硬盘容量，合理设置缓冲区大小，提高数据读写效率。
互联网开源数据存储与分析技术的应用
互联网开源数据存储与分析技术的应用【摘要】互联网开源数据存储与分析技术在当今互联网行业中扮演着重要的角色。
通过探究开源数据存储技术在互联网应用中的重要性和开源数据分析技术在广泛应用的案例，可以看出这些技术对于提升业务效率和影响互联网行业发展的重要性。
互联网公司能够通过利用开源数据存储与分析技术优化数据管理、提升用户体验和开发更有效的营销策略。
在大数据环境下，开源数据存储与分析技术的应用将更为广泛，为企业创新提供更多可能性。
未来，互联网开源数据存储与分析技术将继续发展，成为互联网行业中不可或缺的一部分，而互联网公司也应该不断探索如何更好地利用这些技术来推动业务发展。
【关键词】互联网、开源、数据存储、数据分析、技术应用、业务效率、大数据、发展趋势、地位、作用、利用。
1. 引言1.1 互联网开源数据存储与分析技术的应用互联网开源数据存储与分析技术的应用在当今互联网行业中扮演着至关重要的角色。
随着互联网用户数量和数据量的不断增加，传统的数据存储和分析技术已经无法满足大规模数据处理的需求。
开源数据存储与分析技术应运而生，并被广泛应用于各大互联网公司和数据驱动型企业中。
开源数据存储技术如Hadoop、MongoDB、Redis等，通过其分布式存储和高可扩展性的特点，为互联网公司提供了强大的数据存储支持。
开源数据分析技术如Spark、Hive、Presto等，能够帮助企业实时分析海量数据，从中挖掘出有价值的信息和见解。
互联网公司利用开源数据存储与分析技术，可以更加高效地管理和处理海量数据，提升业务决策的精准度和效率。
这些技术的应用不仅可以帮助企业更好地理解用户需求，提升产品和服务的质量，还可以帮助企业发现潜在的商业机会和风险。
在大数据环境下，开源数据存储与分析技术的应用将变得更加重要。
随着数据量的不断增长和多样化，企业需要更加强大和灵活的技术来处理和分析这些数据，以获得更多的商业价值和竞争优势。
互联网开源数据存储与分析技术的应用仍将是未来互联网行业发展的重要趋势。
一篇文章，掌握所有开源数据库的现状
⼀篇⽂章，掌握所有开源数据库的现状摘要：数据库作为业务的核⼼，在整个基础软件栈中是⾮常重要的⼀环。
近⼏年社区也是新的⽅案和思想层出不穷，接下来我将总结⼀下近⼏年⼀些主流的开源数据库⽅案，其背后的设计思想以及适⽤场景。
本⼈才疏学浅如有遗漏或者 ...数据库作为业务的核⼼，在整个基础软件栈中是⾮常重要的⼀环。
近⼏年社区也是新的⽅案和思想层出不穷，接下来我将总结⼀下近⼏年⼀些主流的开源数据库⽅案，其背后的设计思想以及适⽤场景。
本⼈才疏学浅如有遗漏或者错误请见谅。
本次分享聚焦于数据库既结构化数据存储 OLTP 及 NoSQL 领域，不会涉及 OLAP、对象存储、分布式⽂件系统。
1 开源RDBMS与互联⽹的崛起很长时间以来，关系型数据库⼀直是⼤公司的专利，市场被 Oracle / DB2 等企业数据库牢牢把持。
但是随着互联⽹的崛起、开源社区的发展，上世纪九⼗年代 MySQL 1.0 的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的⽅案。
MySQL第⼀个介绍的单机RDBMS就是MySQL。
相信⼤多数朋友都已经对 MySQL ⾮常熟悉，基本上 MySQL 的成长史就是互联⽹的成长史。
我接触的第⼀个 MySQL 版本是 MySQL 4.0，到后来的 MySQL 5.5 更是经典——基本所有的互联⽹公司都在使⽤。
MySQL 也普及了「可插拔」引擎这⼀概念，针对不同的业务场景选⽤不同的存储引擎是 MySQL tuning 的⼀个重要的⽅式。
⽐如对于有事务需求的场景使⽤ InnoDB;对于并发读取的场景 MyISAM 可能⽐较合适;但是现在我推荐绝⼤多数情况还是使⽤ InnoDB，毕竟 5.6 后已经成为了官⽅的默认引擎。
⼤多数朋友都基本知道什么场景适⽤ MySQL(⼏乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。
另外值得⼀提的是 MySQL 5.6中引⼊了多线程复制和 GTID，使得故障恢复和主从的运维变得⽐较⽅便。
内存数据库性能分析及优化的开题报告
内存数据库性能分析及优化的开题报告一、选题背景随着应用场景和数据量的增大，内存数据库作为一种新型的数据库技术，它以其极高的读写性能和低延迟等特点在企业应用中得到了越来越广泛的应用。
但是，内存数据库在使用过程中也存在一些性能问题，如访问时间延迟、内存使用效率低等问题。
这些问题一方面影响着数据库的性能和稳定性，另一方面也制约着应用的发展和效率。
因此，对内存数据库的性能分析和优化显得尤为重要。
二、研究内容1. 内存数据库原理和优缺点分析2. 内存数据库性能指标和性能分析方法研究3. 内存数据库性能优化策略研究4. 内存数据库性能实验设计及实验结果分析三、研究意义通过本文的研究，可以深入探究内存数据库的性能问题，从而提出相应的优化策略，进而提高数据库的性能和稳定性，提高应用效率和质量，具有较高的实用价值。
四、研究方法1. 文献调研和分析法：对内存数据库技术和性能优化相关文献进行调研和分析，为后续研究奠定基础。
2. 实验设计和分析法：通过实际的内存数据库性能实验，获取实验数据，并根据实验结果进行数据分析和总结，为优化策略的制定提供依据。
五、预期成果1. 详细阐述内存数据库的原理和优缺点，分析其性能问题的成因和影响因素。
2. 提出内存数据库性能优化的策略和方法，从内存使用效率，访问时间延迟等方面入手，针对性地优化内存数据库的性能。
3. 通过实验验证所提出的方法的可行性并得到实验结果，指出其实际应用情况下的优越性。
六、研究进度安排1. 前期调研和文献收集：2周2. 内存数据库性能评估和分析：2周3. 内存数据库性能优化策略设计和实现验证：3周4. 内存数据库性能优化实验及结果分析：3周5. 论文总结和修改：2周总计：12周。
内存数据库若干关键技术的研究的开题报告
内存数据库若干关键技术的研究的开题报告一、选题意义近年来，随着互联网应用规模的不断扩大，数据量的急剧增长，传统关系型数据库在处理大规模数据的时候已经显得力不从心。
内存数据库作为新型的数据库技术，以其高效、快速、可扩展的特点，逐渐成为了处理大规模数据的首选技术之一。
因此，研究内存数据库的关键技术，对于推动数据库技术的发展和优化互联网应用具有重要的意义和价值。
二、研究内容和目标本研究将主要对内存数据库的若干关键技术进行深入研究和探讨，包括但不限于以下几个方面：1. 内存架构设计：分析内存数据库的基本结构和架构，解决内存数据库的架构设计问题，以及内存数据库架构与传统关系型数据库的比较。
2. 内存优化：研究内存优化的技术，如内存协商、压缩、分片等，以及内存优化技术在实际应用中的效果。
3. 并发控制：分析内存数据库在并发控制方面的问题，如锁的粒度、锁的实现方式，以及数据库的并发性能优化技术。
4. 安全保障：分析内存数据库的安全问题，设计安全保障机制和方案，以提高数据库的安全性和可靠性。
研究的目标是掌握内存数据库的关键技术，提高对内存数据库的理解和认识，并在实践中深入探索内存数据库的应用。
这将有助于推动数据库技术的发展和优化互联网应用。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：1. 文献调研：通过查阅大量的文献资料，了解内存数据库的基本概念、架构设计、内存优化、并发控制和安全保障等方面的相关技术和理论。
2. 实验验证：通过实验验证和分析内存数据库的性能和可靠性，检验内存数据库的关键技术，如内存架构设计、内存优化等方面的效果。
3. 对比分析：通过对比内存数据库和传统关系型数据库在性能、安全、可靠性等方面的优缺点，得出内存数据库的应用价值和发展前景。
四、前期成果本研究的前期成果有：1. 对内存数据库的关键技术进行了初步的研究和探讨。
2. 构建了内存数据库实验环境。
3. 对内存数据库的性能和可靠性进行了初步测试和分析。
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一、内存数据库具备的一些基本功能1）：数据的管理，内存数据库机制是支持永久数据的管理的，包括数据库的的定义、存储、维护等功能。
2）：数据的操作，内存数据库支持对数据进行增，删，改，查，数据完整性校验等一些基本功能。
3）：事务管理，内存数据库支持调度，进程间、线程间的一些并发等操作。
4）：数据恢复备份机制，内存数据库支持在线备份和系统崩溃后的自动恢复。
二、FastDBFastDB是一个高效率的内存数据库系统，在磁盘上的数据库文件和使用该数据库的每一个应用程序占用的虚拟内存空间相映射，这样取消了数据文件和缓冲池中的数据传输。
再将整个文件数据读入内存，并且使用了高性能的锁工具实现了只读模式线程间、单个更改模式线程和多个只读模式线程间的并发执行。
FastDB通过位图实现对内存进行分配，最小单位块是分配量子（16字节）。
如此大大提高了数据引用的局部性（对象数据尽可能分配在连续的内存区域），最小化了修改页的数目和减少了事务提交时间。
事务提交协议基于一个影子根页算法，对数据库执行原子更新操作，恢复效率很高，在存储数据结构上可以采用T-tree结构（T-tree和A VL-tree相似，只是T-tree中每个节点中顺序存储了多个值），对于大量相似重复性数据的查询性能相当高；也可以采用Hash存储，这是用关键字段定位表中记录的最好办法（采用等号进行查询）。
影子根页算法概述：FastDB数据库中每条对象都具有唯一的标识符（OID），用作一个数组（对象索引）的下标，元素值表示对象的一个句柄，在FastDB数据库中存在两个索引（当前索引和影子索引），当某个对象第一次被修改时，它会创建一个副本，当前索引中的对象句柄被修改指向副本，影子索引仍然包含一个指向该对象原始版本的句柄。
所有更改发生在副本上，FastDB在对象索引的一个特殊位图页上标记出哪个索引包含修改过的对象句柄。
当一个事务被提交时，FastDB首先检查对象索引的尺寸的大小，若增长了，还会重新为对象索引的影子副本重新分配内存，然后释放“旧对象”占用的内存，释放后，将修改过的所有位图页flush到磁盘上，然后FastDB将改变数据库头部中的当前对象索引指示符，以切换对象索引的角色。
当前对象索引将变成影子索引之后，FastDB 把修改过的所有句柄从新的对象索引中复制到先前是影子的、现在已成为当前的对象索引中。
此时，两个索引都得到了同步。
优点：具备实时能力及便利的C++接口。
FastDB针对应用程序通过控制读访问模式作了优化。
通过降低数据传输的开销和非常有效的锁机制提供了高速的查询。
对每一个使用数据库的应用数据库文件被影射到虚拟内存空间中。
因此查询在应用的上下文中执行而不需要切换上下文以及数据传输。
fastdb中并发访问数据库的同步机制通过原子指令实现，几乎不增加查询的开销。
fastdb假定整个数据库存在于RAM中，并且依据这个假定优化了查询算法和接口。
此外，fastdb 没有数据库缓冲管理开销，不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。
Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。
事务提交协议依据一个影子根页面算法来自动更新数据库。
恢复可以执行得非常快，为临界应用提供了高可用性。
此外，取消事务日志改进了整个系统的性能，并且使得可以更有效的利用系统资源。
fastdb是一个面向应用的数据库，数据库表通过应用程序的类信息来构造。
fastdb支持自动的模式评估。
fastdb提供一个灵活方便的接口来从数据库中获取数据。
使用一个类SQL的查询语言进行指定的查询。
通过一些后关系特性如非原子字段，嵌套数组，用户定义类型和方法，对象间直接引用简化了数据库应用程序的设计并使之更有效率。
缺点：尽管fastdb的优化是立足于假定整个数据库配置在计算机的物理内存中，但是也有可能出现使用的数据库的大小超过了系统物理内存的大小的情况，在这种情况下标准的操作系统交换机制就会工作。
但是整个fastdb的搜索算法和结构是建立在假定所有的数据都存在于内存中的，因此数据换出的效率不会很高。
FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上。
部署方法：应用程序编译环境需求，首先是任何一个FastDB应用程序必须包含头文件：fastdb.h；然后是可以选择调用库文件（FastDB编译后提供静态库(libfastdb_r.a)和共享库两种库(libfastdb_r.so/ libfastdb_r.so.2)给调用）；最后是FastDB提供很多编译选项接口，用户可以根据需要进行设置，比如：容错支持，无盘模式，锁检测清理机制等等功能。
运行系统环境需求：理论上说，内存加载的数据库文件规模最小是1MB，上限就是内存和磁盘的容量了（FastDB 的整个优化设计是基于真个数据库系统存放在机器物理内存中，但是它依然支持将应用在规模超过物理内存的数据库上，只是效率不会很高）接口调用方法：1）：打开或创建数据库：dbDatabase db(parameter);db.open(parameter);mode的有：dbReadOnly，dbAllAccess，dbConcurrentRead，dbConcurrentUpdate四模式2)：FastDB支持的数据类型：类型描述bool 布尔类型(true,false)int1 一个字节的带符号整型(-128..127)int2 两个字节的带符号整型(-32768..32767)int4 四个字节的带符号整型(-2147483648..2147483647)int8 八个字节的带符号整型(-2**63..2**63-1)real4 四个字节的ANSI 浮点型real8 八个字节的双精度浮点型char const* 非中断整型dbReference<T> 到类T 的指针dbArray<T> 元素类型是T 的动态数组3)：FastDB对表的接口描述C++需要用类的形式来定义表结构，然后一一映射到表的fields，如果类有方法就得用宏：CLASS_DESCRIPTOR(name,field_list)，进行描述，还有方法宏TYPE_DESCRIPTOR(field_list)最后只需要将类进行注册：REGISTER(Class Name);4)：游标游标有两种模式：dbCursorViewOnly，dbCursorForUpdate定义举例dbCursor<Class Name> instance (dbCursorForUpdate);性能测试：不同事务模式下的插入性能比较：1)：磁盘模式我们首先按照批量事务处理的模式将intKey从1到nRecords(记录条数)，并指定相应的strKey，分别调用相应的接口(均为原始API)插入到两张表中，这里的批量事务处理模式指的是，比如插入10000条记录，插第一条之前开始事务，最后一条之后结束事务。
此时在插入不同数目记录时的表现分别如下(一万条、十万条、72万条、一百万条)：批量事务提交：E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 63 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 1186 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 7200000 record: 152460 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 15522 ms逐条事务模式：E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 57315 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 59967 ms从中可以看出，FastDB在这种情形下的性能急遽降低，降到一个几乎不能接收的水平。
原因是因为FastDB在每次事务提交时，都会将变更的数据内容同步到磁盘文件中，因此造成性能的显著降低。
直观上看，解决FastDB的这个问题有两种办法，一是避免每次事务提交时同步到磁盘，因为在这种应用中，这种同步操作并不需要实时进行，通常每隔一段时间同步一次就可以了(比如1S、1Min、等根据具体项目的可靠性需要)；二是使用前面提到的FastDB无盘(DISKLESS)模式。
对于第一种方案，FastDB为数据库提供了precommit的接口，用于完成除sync到磁盘文件外的所有事物操作。
同时提供了backup接口，用来完成内存数据到磁盘文件的备份，甚至支持打开数据库时同时指定定时备份到磁盘文件的间隔。
这样一来，每次事务提交的效率理论上会得到大大提高，并且通过定时备份机制可以保证数据的可靠性。
使用precommit进行逐条事务提交：E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 62 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 1170 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 8081 ms2）：FastDB无盘模式FastDB采用无盘(通过编译选项控制生成DISKLESS版本)模式，此时FastDB初始化一段共享内存(shmat or mmap)，这个初始大小通常很大，并且运行期不能扩展（无盘模式的劣势）。
将初始共享内存设置为1G，得到的测试结果如下：E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 624 ms (批量事务提交)E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 7410 ms (逐条事务提交)E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 134660 msE:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe[FASTDB] Elapsed time for inserting 250000 record: 23666 ms查询性能比较：下面都使用磁盘模式的precommit方式，再来看索引查询的性能表现，测试时都是先插入十万条数据后，再分别对该十万条数据进行查询，同时对FastDB是否增加HASH索引的性能进行了横向测评，FastDB增加HASH索引很简单，通过修改TYPE- DESCRIPTOR来完成，上面的class中改为TYPE_DESCRIPTOR((KEY(intKey, INDEXED), KEY(strKey, INDEXED)));即为intKey增加了Hash索引。