LSM-tree 存储引擎优化技术

所属专题:分布式数据库

嘉宾 : 金培权 | 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 副教授

会议室 : 大宴会厅 3

讲师介绍

专题演讲嘉宾:金培权

中国科学技术大学计算机科学与技术学院 副教授

金培权,男,副教授,博士生导师,计算机应用研究室主任,IEEE 和 ACM 会员,中国计算机学会高级会员、CCF 数据库专委会执行委员、大数据专家委员会通讯委员。目前主要研究方向为面向新型存储的数据库系统、大数据存储与管理、移动对象数据库。2003 年获中国科学技术大学计算机软件与理论博士学位,2003 年至 2005 年在中国科学技术大学信息与通信工程博士后流动站从事博士后工作。2009 年德国 University of Kaiserslautern 访问学者,2014 年-2015 年在丹麦 Aalborg University 从事合作研究。近年来主持了 6 项国家自然科学基金项目,以及多项国家 863、国家重点研发计划、中科院先导、中科院科技创新项目等课题。近几年在 TKDE、VLDB Journal、TPDS、ICDE、WWW、EDBT 等国内外期刊和会议上发表论文 100 余篇,其中 CCF A 类论文 10 多篇,B 类论文 20 多篇。曾获 CCF C 类国际会议最佳论文 2 次(CASES、NPC)、CCF B 类国际会议 DASFAA 最佳海报奖,获 NDBC 最佳论文、最佳论文提名、最佳学生论文、最佳系统演示奖各 1 次。

议题介绍

地点:大宴会厅 3
所属专题:分布式数据库

演讲:LSM-tree 存储引擎优化技术

LSM-tree 因其良好的写性能,被广泛使用在 NoSQL 数据库系统中,例如 BigTable、Cassandra、HBase、RocksDB 等。尽管 LSM-tree 可以维持较高的平均吞吐,但其周期性的合并(Compaction)操作消耗大量的 CPU 资源和 I/O 带宽,甚至触发系统的写阻塞,从而导致系统的性能出现急剧的抖动。本报告将首先介绍 LSM-tree 合并操作存在的问题,进而结合我们在 LSM-tree 存储引擎方面的最新进展介绍几种最新的 LSM-tree 优化技术,包括延迟合并机制、块粒度合并机制等,最后展望了 LSM-tree 的一些未来方向。

演讲提纲:
1. LSM-tree vs. B+-tree
2. LSM-tree 合并问题
3. 延迟合并机制 DLC
4. 块合并机制 BlockDB
5. 未来发展展望

你将获得:
本报告将拓宽听众的视野,了解 LSM-tree 优化方向的一些最新进展

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