Articulo de referencia

Base de datos Scylla

ScyllaDB es un almacén de datos de columnas anchas NoSQL distribuido de código abierto . Fue diseñado para ser compatible con Apache Cassandra y, al mismo tiempo, lograr rendimi...

ScyllaDB es un almacén de datos de columnas anchas NoSQL distribuido de código abierto . Fue diseñado para ser compatible con Apache Cassandra y, al mismo tiempo, lograr rendimientos significativamente más altos y latencias más bajas. Admite los mismos protocolos que Cassandra ( CQL y Thrift ) y los mismos formatos de archivo (SSTable), pero es una implementación completamente reescrita, que utiliza el lenguaje C++20 en reemplazo de Java de Cassandra, y la biblioteca de programación asincrónica Seastar [1] en reemplazo de las técnicas de programación clásica de Linux, como subprocesos, memoria compartida y archivos mapeados. Además de implementar los protocolos de Cassandra, ScyllaDB también implementa la API de Amazon DynamoDB . [2]

ScyllaDB utiliza un diseño fragmentado en cada nodo, lo que significa que cada núcleo de CPU maneja un subconjunto diferente de datos. Los núcleos no comparten datos, sino que se comunican explícitamente cuando lo necesitan. Los autores de ScyllaDB afirman que este diseño le permite a ScyllaDB lograr un rendimiento mucho mejor en las máquinas NUMA SMP modernas y escalar muy bien con la cantidad de núcleos. Han medido hasta 2 millones de solicitudes por segundo en una sola máquina [3] y también afirman que un clúster de ScyllaDB puede atender tantas solicitudes como un clúster de Cassandra 10 veces su tamaño, y hacerlo con latencias más bajas [4] . Las pruebas independientes no siempre han podido confirmar tales mejoras de rendimiento de 10 veces, y a veces han medido aceleraciones más pequeñas, como 2x. [5] Un benchmark de 2017 de Samsung observó una aceleración de 10x en máquinas de alta gama: el benchmark de Samsung informó que ScyllaDB superó a Cassandra en un clúster de máquinas de 24 núcleos por un margen de 10 a 37x dependiendo de la carga de trabajo de YCSB . [6]

ScyllaDB está disponible en instalaciones locales, en los principales proveedores de nube pública o como DBaaS (ScyllaDB Cloud).

Historia

ScyllaDB fue fundada en diciembre de 2014 por la startup Cloudius Systems (posteriormente rebautizada como ScyllaDB Inc.), conocida anteriormente por haber creado OSv . Los cofundadores fueron Avi Kivity y Dor Laor. ScyllaDB se lanzó como código abierto en septiembre de 2015, [7] bajo la licencia AGPL . Los empleados de ScyllaDB Inc. siguen siendo los principales codificadores detrás de Scylla, pero su desarrollo está abierto al público y utiliza repositorios públicos de GitHub y listas de correo públicas.

Referencias

  1. ^ Seastar es un marco C++ avanzado y de código abierto para aplicaciones de servidor de alto rendimiento en hardware moderno.
  2. ^ ScyllaDB obtiene 25 millones de dólares para abrir el código fuente de la API compatible con Amazon DynamoDB
  3. ^ ScyllaDB: compatibilidad de Cassandra con 1,8 millones de solicitudes por nodo por Don Marti (en ese entonces empleado de ScyllaDB Inc.), presentado en la decimocuarta exposición anual de Linux del sur de California , el 24 de enero de 2016.
  4. ^ Benchmark del clúster YCSB, en el sitio web de ScyllaDB Inc., leído el 19 de febrero de 2017.
  5. ^ ScyllaDB vs Cassandra: ¿hacia un nuevo mito?, por Marc Alonso y Thomas Mouron en el sitio web octo.com, 15 de diciembre de 2015.
  6. ^ Rezaei, Arash; Guz, Zvika; Balakrishnan, Vijay (febrero de 2017), ScyllaDB y los SSD NVMe de Samsung aceleran el rendimiento de las bases de datos NoSQL (PDF) , Samsung Semiconductor Inc., pág. 12 , consultado el 7 de febrero de 2019
  7. ^ "Cassandra reescrita en C++, diez veces más rápida", 22 de septiembre de 2015, Slashdot
  • Repositorio público de GitHub de Scylla, con repositorio de código fuente y rastreador de errores
  • Página de inicio de ScyllaDB Inc.
  • ScyllaDB, otro contendiente a la corona de base de datos NoSQL de código abierto
  • Cómo Scylla alcanzó los mil millones de filas por segundo
  • La rentabilidad de ClickHouse en acción: análisis de 500 mil millones de filas en una Intel NUC
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