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
630
0
Share
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
580
米軍Platform One / Black Pearlに学ぶ極限環境DevSecOps
jyoshise
2
780
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
520
CNDT2023_Nutanix_jyoshise
jyoshise
0
600
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
1.2k
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
6k
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
3.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
インプロセスQAのための要因から捉えるプロジェクトリスクマネジメントnano #1 開発リソース効率状態への対処 #jasstnano
barus_qa
0
230
AI Agent に“攻略本”を渡したら、150フォームの移行が回り始めた話/登壇資料(高橋 悟生)
hacobu
PRO
1
320
その英語学習、AWSで代替できませんか?
suzutatsu
1
210
TypeScriptはどのようにどこまで推論できるのか ─ とにかく as は禁止で
ypresto
1
350
ソフトウェアサプライチェーン攻撃対策として今からサクッとできること
flatt_security
2
110
「使われるデータ基盤」を目指してデータアナリストとワークショップをやった話
jackojacko_
2
660
TypeScriptで実現する既存APIを活用したリモートMCPサーバー構築 / TSKaigi 2026
soarteclab
1
210
LT準備のToilを削減 〜決定論×確率論のスライド生成CLI〜
shukob
0
120
コーディングAIが導くリスクベースド探索的テストの実践
lycorptech_jp
PRO
1
280
CloudFront VPCオリジンとVPC Latticeサービスの内部ALBをマルチアカウントで一元利用しよう
duelist2020jp
4
130
責任あるソフトウェアエンジニアリングの紹介4章・5章 / RSE_Ch4-5
ido_kara_deru
0
280
Geek Woman の育ち方 〜コミュニティとAIと〜
chicaco
0
330
Featured
See All Featured
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.4k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
530
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.1k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.8k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
570
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.5k
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
1k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2k
Ruling the World: When Life Gets Gamed
codingconduct
0
230
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
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