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
Write an embedded time-series database in Go
Search
nakabonne
November 13, 2021
Programming
1
670
Write an embedded time-series database in Go
nakabonne
November 13, 2021
Tweet
Share
More Decks by nakabonne
See All by nakabonne
Want to quickly put dbg! into external crates?
nakabonne
0
35
モジュールの深さについて / depth of module
nakabonne
0
150
Web API × Clean Architecture / CleanArchitecture Go
nakabonne
3
18k
Other Decks in Programming
See All in Programming
WindowInsetsだってテストしたい
ryunen344
1
190
GitHub Copilot and GitHub Codespaces Hands-on
ymd65536
1
120
datadog dash 2025 LLM observability for reliability and stability
ivry_presentationmaterials
0
110
Blazing Fast UI Development with Compose Hot Reload (droidcon New York 2025)
zsmb
1
190
「Cursor/Devin全社導入の理想と現実」のその後
saitoryc
0
140
0626 Findy Product Manager LT Night_高田スライド_speaker deck用
mana_takada
0
100
5つのアンチパターンから学ぶLT設計
narihara
1
110
既存デザインを変更せずにタップ領域を広げる方法
tahia910
1
240
なぜ適用するか、移行して理解するClean Architecture 〜構造を超えて設計を継承する〜 / Why Apply, Migrate and Understand Clean Architecture - Inherit Design Beyond Structure
seike460
PRO
1
680
なぜ「共通化」を考え、失敗を繰り返すのか
rinchoku
1
510
Cursor AI Agentと伴走する アプリケーションの高速リプレイス
daisuketakeda
1
130
XP, Testing and ninja testing
m_seki
3
180
Featured
See All Featured
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.5k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.6k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.3k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
31
8.6k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.8k
Bash Introduction
62gerente
614
210k
Practical Orchestrator
shlominoach
188
11k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
48
5.4k
Designing for Performance
lara
609
69k
Transcript
Write an embedded time-series database in Go @GoCon 2021 Autumn
Ryo Nakao (@nakabonne)
自己紹介 • 中尾 涼 (@nakabonne) • 株式会社サイバーエージェント • PipeCD フルタイム開発
Agenda • 時系列データの特徴 • tstorageの設計 • Goでの実装について
Write an embedded time-series database in Go Ryo Nakao (@nakabonne)
Write an embedded time-series database in Go Ryo Nakao (@nakabonne)
Embedded database • ライブラリとして提供されている埋め込み可能なデータベース • 有名なものでLevelDBやRocksDBなどがある
モチベーション 00
負荷テストツールのメモリパフォーマンス低下
負荷テストツールのメモリパフォーマンス低下 • 計測結果をSliceにappendしていくだけだった • ディスクも活用したストレージエンジンが欲しい • Go言語からEmbedded databaseとして利用できるものが無い • →
作るしかない
tstorage
時系列データの特徴 01
時系列データ • タイムスタンプ順に並んだ値(データ ポイントと呼ぶ)の集まり • 時間の経過とともにデータがどう変化 するかを見るために使われる • e.g. システムメトリクス、株価データ
時系列データの特徴(一部) • データ量が膨大 • 直近のデータを読み出す • 期間指定して一括で読み出す
データ量が膨大 • 一定間隔おきに、永続的にデータが取り込まれる • データ量は線形的に増えていく
直近のデータを読み出す 直近のデータの推移を観察するために使われることが多い
期間を指定して一括で読み出す 時間の経過と共にどう変化したかを観察するために使われる
速く書いて 速く読みたい こういった特徴がある中で なるべく多くのケースで
できるだけDRAMを使おう
データモデル 02
• タイムスタンプでパーティ ショニング • 完全に独立した小さなDBを 追加していく • 最近のデータはヒープ上 • ほとんどのケースで読み出
しが高速
• (再掲)読み出す時は範囲 指定して一括で読み出す • タイムスタンプが近いデー タが集まっているので、空 間的局所性を高める
Memory Partitionと Disk Partition に分ける とりあえず
実装 ~ Memory Partition 03
Memory Partition • インメモリDB • データロスを防ぐために Write Ahead Logに書き 込む
Logical structure ~ Memory Partition
Logical structure ~ Memory Partition とにかくここへの書き込み &読み込みが 速度パフォーマンスに直結する
How to represent data points • Sliceは基底配列に基づいている • 要素数がcapacityを超えると自動的に基底配列のメモリコピーが 発生
• 際限なくデータが取り込まれるケースでは理論的には要素の追加 をO(1)で行えるLinked-listベースのデータ構造が良さそう
Benchmarks ~ Slice vs Linked-list
Benchmarks ~ Slice vs Linked-list 何度実行しても時間計算量の面ではSliceのほうが僅かに勝利
Benchmarks ~ Slice vs Linked-list 基底配列はRAM上の隣り合った場所に並んでいるため、 キャッシュの空間的局所性が効く
https://groups.google.com/g/golang-nuts/c/mPKCoYNwsoU/m/OSVy4gbCWwMJ
速く書くのはいいけど... • メモリパーティションは揮発性ストレージ上で動作 • 突然のクラッシュに対応したい
Write Ahead Log (WAL) • 書き込みに先行して操作ログをディスクへ書き込む • リカバリ可能な形式で、なるべく小さくエンコード
WAL format op: オペレーションタイプ (Insert, Delete, etc) len metric: 後続するメトリック名文字列の長さ
metric: メトリック名 timestamp: 最大64ビットの整数値型UNIXタイムスタンプ value: 最大64ビットの浮動小数点型の値
WAL format op: オペレーションタイプ (Insert, Delete, etc) len metric: 後続するメトリック名文字列の長さ
metric: メトリック名 timestamp: 最大64ビットの整数値型UNIXタイムスタンプ value: 最大64ビットの浮動小数点型の値
Varints (Variable integers) • Protocol Bufferが内部で使用している可変長エンコーディン グ手法 • 数値の大きさに応じて消費サイズが変わる •
Goでは binary.PutVarint が担当
例) 10を64ビット整数値型として固定長エンコードした場合 → 必ず8バイト(64ビット)消費してしまう
例) Varintsで可変長エンコードした場合 → 1バイト(8ビット)で収まる
適切な位置で読み出しを終了 どのように終了位置を特定しているのか?
Varints の仕組み 先頭ビットが0であればそのバイトで読み出しを停止する
Varints (Variable integers) 数値型の値に関してはこのように Varints を用いて書き込んでいく
実装 ~ Disk Partition 04
Disk Partition • オンディスクDB • 1つのファイルに書き込ま れる
File format • 時系列データは不変で、範囲指定 して一括で読み込むケースがほと んど • Metric 毎にデータポイントをまと めて圧縮することで局所性↑
• mmapによって透過的にキャッ シュ
Memory-mapped data • マップされたファイルは []byte としてアクセス可能 • なんらかのインデックス構造がないと非効率
Metadata file • パーティション毎にjson形式の メタデータファイル • メトリック毎のファイル内バイ トオフセットやサイズが保存さ れている •
ヒープに乗るのはこのメタデー タのみ
やりたいこと • 書き込み時のオフセットの 保存 • 読み出し時のオフセットの 指定 • これらを同じインタフェー スで行いたい
• Goではここでio.Seekerが活 躍
io.Seeker • 次に読み書きする位置を指定する • 現在のオフセットを返してくれるの で、取得も指定もこれ一つで可能 • ランダムアクセスを許容するバイト 列であれば基本何でもOK
When flushing • ディスクへ書き込む際に各メトリッ クのオフセットを保存する必要 • io.Seekerを満たす *os.File を利用 •
メトリックの書き込みを開始するタ イミングでSeek(0, io.SeekCurrent) を呼ぶ
When reading • []byte の指定したオフセットから読 み出したい • io.ReadSeekerを満たす *bytes.Reader を利用
高速に読み出せるようになっ たけど...
(再掲)データ量が膨大 • Varintsでもかなり圧縮されるが、最低でも1バイト必要 • 時系列データの特徴に注目して1バイト未満に圧縮できないか
Encoding • タイムスタンプは単調増加する傾向にある • 差分の差分だけ書き込めば良いのでは? • → Delta-of-delta encoding
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15 ±0
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15 ±0 3番目以降はこの0 (1bit)
だけを書き込んでいく
When reading 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15 ±0 シーケンシャルに読み出してこのdelta-of-deltaを加算していく
Bit単位でストリームに読み書きする • Goの標準ioパッケージの読み書き最小単位はbyte • bit単位で読み書きするためにはビット演算する必要
Bit単位でストリームに読み書きする 0001000 1 00010001 io.Writer.Write() byte完成!
Bit単位でストリームに読み書きする • bitはboolで表現
Bit単位でストリームに読み書きする
Bit単位でストリームに読み書きする • 0で敷き詰められた8bitsを 用意
Bit単位でストリームに読み書きする • 1を書き込む場合は末尾の0 と1のビット和を取る • そして必要な分だけ左シフ トする
負荷テストツールのパフォーマンスが改善
• (ja) ゼロから作る時系列データベースエンジン : https://zenn.dev/nakabonne/articles/d300838a1500c7 • (en) Write a time-series
database engine from scratch: https://nakabonne.dev/posts/write-tsdb-from-scratch • Repo: https://github.com/nakabonne/tstorage More...
Thanks Any questions? @nakabonne