Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
これは分散KVS? NoSQL? NewSQL? 謎の HarperDBにせまる
Search
jyoshise
December 13, 2022
Technology
650
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
これは分散KVS? NoSQL? NewSQL? 謎の HarperDBにせまる
Cloud Native Database Meetup #5 のLT資料です。
jyoshise
December 13, 2022
More Decks by jyoshise
See All by jyoshise
GitLab Duo Agent Platform + Local LLMサービングで幸せになりたい
jyoshise
0
770
米軍Platform One / Black Pearlに学ぶ極限環境DevSecOps
jyoshise
2
930
AIがコード書きすぎ問題にはAIで立ち向かえ
jyoshise
14
14k
Nutanix Kubernetes PlatformでLLMを動かす話
jyoshise
0
570
CNDT2023_Nutanix_jyoshise
jyoshise
0
640
クラウドネイティブインフラおじさんがNutanixに入社することになったので以下略
jyoshise
0
1.3k
全てがクラウドネイティブで良いのか。その謎を明らかにすべく我々はエンプラの奥地に向かった
jyoshise
8
6.1k
Kubeadmによるクラスタアップグレード・その光と闇
jyoshise
3
4.8k
Kubernetes Meetup Tokyo #26 / Recap: Kubecon Keynote by Walmart
jyoshise
6
3.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
パスキーでドライブする アカウント統合(OAuth/OIDC Numa (Immersion) Workshop 2026)
oidfj
PRO
0
280
カーネルまで探検して理解するふたつの自動計装
sumiyae
0
320
ブラウザで変わるID連携(OAuth/OIDC Numa (Immersion) Workshop 2026)
oidfj
PRO
0
270
AWSとGitHub Actionsの責任境界と 組織で安全に使用する取り組み
nealle
0
160
[potatotips #96] Give Your AI Agent the Flutter Playbook
korodroid
0
170
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
1.2k
内製AIチャットボット開発で学んだ Datadog Agent Observability活用術
mkdev10
0
140
Eight Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
3
8.3k
英語が話せなくてもKubeConスタッフに参加した話
yusuke427
2
1.1k
Kiro5兄弟のいまどきのセキュリティ基礎知識
kentapapa
0
280
AI for Science時代を切り開く、政府の次世代HPC戦略の展望
gpuunite_official
0
260
EUDIWの枠組みを出発点に民間エコシステムの在り方を考える(OAuth/OIDC Numa (Immersion) Workshop 2026)
oidfj
PRO
0
270
Featured
See All Featured
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
580
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
580
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
280
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
430
Side Projects
sachag
455
43k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.8k
Design in an AI World
tapps
1
290
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.6k
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
1
480
Transcript
@jyoshise これは分散KVS? NOSQL? NEWSQL? 謎の HARPERDBにせまる
None
3
4 • LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) とは: • もともとはOpenLDAPプロジェクトのために作られたOSS •
CloudflareがDNS用のデータストアとして使っていたりとか • Memory-mapped fileを使用 • 軽量 • 高速 • ACID準拠 • 読み出しと書き込みに高度に最適化された追記型B+tree構造 • トランザクションをサポート • 書き込みロック処理→デッドロックは発生しない • Full MVCC→ReaderとWriterは競合しない • Dup-sorted keys UNDERLYING STORAGE MECHANISM OF HARPERDB: LMDB
5 • JSONやSQLでデータを取り込み、1つの データスキーマに格納できるようにしたい。 • マルチモデルデータベースでよくある、1つ のデータベース内でモデル間でデータが重複 してしまうという問題を解決する • Same
data set • Common services/core operation • No data duplication for different models • SQL, NoSQL, CSV, etc… all talking to HarperDB core and same data set OPERATIONAL MODEL
6
7 • テーブルを作成するときはハッシュAttribute名(Primary key)を定義するだけでよい • 各テーブルはディスク上に1つのデータファイル(.mdb)であり、すべてのインデックス はデータファイル内の「サブデータベース」 • データ書き込み(挿入、更新、削除)は「マイクロバッチ処理」とし、トランザクション の一括実行を可能にすることで、より高いパフォーマンスを実現
STORAGE HIERARCHY
8 • コア数 • インストールされたインスタンスで利用可能なコア数に合わせてスケール可能 –Raspberry Pi から大規模ベアメタルサーバーまで –大規模環境ではHarperDBを並列プロセスで実行 •
プロセス数=利用可能なコアの数 • ディスク • ストレージは無制限→テーブルはインスタンスのストレージの利用可能な容量まで成長 SCALING WITH HARDWARE
9 • Read/Write Optimized • 1ノードあたり毎秒20Kの書き込みが可能 • 読み込みと書き込みが独立したノンブロッキングのグローバルレプリケーション(MVCC)を110msで実行できる • High
Throughput • HarperDB 1ノードで120Kリクエスト/秒の処理能力 • Storage Engine • ACID準拠 • Attributesはuniversally indexed by default →効率的な格納と検索が可能 PERFORMANCE & BENCHMARKS
10
11
12
13 • 各ノードはトランザクションとストレージをACIDに他のノードから独立して処理 • 各ノードは、他のノードに接続し、任意のテーブルに対してトランザクションを送受信で きる • スキーマメタデータとトランザクションを、定義されたトポロジーに基づき決定論的にリ アルタイムで送信 •
すべてのノードがネットワークやサーバーの停止からキャッチアップでき、”dead on the floor”トランザクションは発生しない • 一貫性を保つためにタイムスタンプを利用→更新のシナリオでは最新のトランザクション を優先(古い更新があった場合、それは破棄される) • 再接続シナリオでは、HarperDBノードは自動的にオフラインだった時間分のキャッチアッ プペイロードを要求し、送信 HARPERDB: DISTRIBUTED COMPUTE & STORAGE
14
15 HarperDBは • むちゃくちゃ速い(らしい) • DB設計をほとんど考えなくてよいので楽 • CSVなりJSONなりでデータをぶっこめばインデックスしてくれて、あとはSQLで 読み書きできる •
Geo distributionはConsistencyの点でまだ開発途上のようだが、読み書き性能を優先す る用途には使えそう • クラウドのDBaaSもあるのでとっつきやすい • https://harperdb.io/ • 小さいインスタンスなら無料でお試しできます • オンプレにデプロイしてクラウドで管理もできる まとめ