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
0
550
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
Tweet
Share
More Decks by jyoshise
See All by jyoshise
AIがコード書きすぎ問題にはAIで立ち向かえ
jyoshise
14
11k
Nutanix Kubernetes PlatformでLLMを動かす話
jyoshise
0
410
CNDT2023_Nutanix_jyoshise
jyoshise
0
440
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
1.1k
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
5.7k
Kubeadmによるクラスタアップグレード・その光と闇
jyoshise
3
4.7k
Kubernetes Meetup Tokyo #26 / Recap: Kubecon Keynote by Walmart
jyoshise
6
3.3k
Kubernetes Meetup Tokyo #20 / KubeCon Recap: Tekton
jyoshise
0
150
KubeCon Recap: Keynote-Airbnb
jyoshise
1
2.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
動画データのポテンシャルを引き出す! Databricks と AI活用への奮闘記(現在進行形)
databricksjapan
0
130
コンテキストエンジニアリングとは? 考え方と応用方法
findy_eventslides
4
870
それでも私はContextに値を詰めたい | Go Conference 2025 / go conference 2025 fill context
budougumi0617
4
1.1k
Trust as Infrastructure
bcantrill
0
290
SOC2取得の全体像
shonansurvivors
1
350
許しとアジャイル
jnuank
1
100
Optuna DashboardにおけるPLaMo2連携機能の紹介 / PFN LLM セミナー
pfn
PRO
1
830
「Verify with Wallet API」を アプリに導入するために
hinakko
1
220
about #74462 go/token#FileSet
tomtwinkle
1
280
From Prompt to Product @ How to Web 2025, Bucharest, Romania
janwerner
0
110
Green Tea Garbage Collector の今
zchee
PRO
2
380
非エンジニアのあなたもできる&もうやってる!コンテキストエンジニアリング
findy_eventslides
3
880
Featured
See All Featured
Making Projects Easy
brettharned
118
6.4k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
185
22k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
53
9k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
960
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.4k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
127
53k
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