SP
так беки не пишут
Size: a a a
2020 May 21
DR
та же редиска умеет писать на диск лог записей, т е вполне себе реально приготовить персистентный redis
p
та же редиска умеет писать на диск лог записей, т е вполне себе реально приготовить персистентный redis
она не сразу это делает а через время
p
да и смысл в персистентом редисе?
DR
там два режима есть, снепшоты которые по времени, и лог
SP
ну и логика какая то смешная
DR
да и смысл в персистентом редисе?
смысл в том чтобы не терять данные если свет моргнул
SP
ты уверен что у тебя оно в рам влезет то вообще?
SP
может просто рейд из ссд соберешь
p
смысл в том чтобы не терять данные если свет моргнул
если тебе нужно иметь именно персистентность, то юзай норм бд. редис это кеш.
DR
идея в том что если монга тормозит, то поднимать всё в память (пока данные влезают в память, можно так жить), и делать сквозную запись на диск чтобы если вдруг свет моргнёт не продолбать ничего
это можно и внутри субд дотюнить (того же постгреса), чтобы база целиком влезала в память и периодически только странички на диск сбрасывала
AZ
та же редиска умеет писать на диск лог записей, т е вполне себе реально приготовить персистентный redis
у редиса с мгет реальные проблмы
c
Если что-то тормозит, нужно смотреть на IO, фрагментацию... первое попавшееся:
c
Столбчатые БД могут оптимизировать много места, поскольку они хранят однородные данные в одном блоке, поэтому они могут применять стратегии для сжатия данных в блоке. Точно так же на огромном количестве столбцов и строк они будут иметь значительно меньшую фрагментацию по сравнению со строками.
c
Columnar DBs can optimize a lot of space as they keep homogenous data in a single block, so they can apply strategies to compress the data in a block. Similarly, over a huge number of columns and rows, they will have considerably less fragmentation as compared to row wise.
This is one of the reasons that Columnar DBs are popular as big data DBs because less storage means fewer costs, faster reads (read fewer blocks). And since OLAP systems generally work with big data and aggregations to produce small columns as output, Columnar DBs hit the sweet spots there
This is one of the reasons that Columnar DBs are popular as big data DBs because less storage means fewer costs, faster reads (read fewer blocks). And since OLAP systems generally work with big data and aggregations to produce small columns as output, Columnar DBs hit the sweet spots there
c
но фиг знает, от задачи конкретной много зависит
AZ
может просто рейд из ссд соберешь
у меня и так nvme SSD, и все равно на порядок медленнее чем из памяти
AZ
так что рейд мне не поможет
DR
если тебе нужно иметь именно персистентность, то юзай норм бд. редис это кеш.
не нужно так однозначно делить 🙂 есть разные опции, redis как правило используют как кеш, но и так юзать тоже можно
AZ
Columnar DBs can optimize a lot of space as they keep homogenous data in a single block, so they can apply strategies to compress the data in a block. Similarly, over a huge number of columns and rows, they will have considerably less fragmentation as compared to row wise.
This is one of the reasons that Columnar DBs are popular as big data DBs because less storage means fewer costs, faster reads (read fewer blocks). And since OLAP systems generally work with big data and aggregations to produce small columns as output, Columnar DBs hit the sweet spots there
This is one of the reasons that Columnar DBs are popular as big data DBs because less storage means fewer costs, faster reads (read fewer blocks). And since OLAP systems generally work with big data and aggregations to produce small columns as output, Columnar DBs hit the sweet spots there
вопрос не в колонках, а в том что у меня *документ*, а не таблички с парой колонок