大家看一下,这种 key-value 结构的数据用什么来存储

2021-01-07 10:59:55 +08:00
 shitoushaonian

大家勿喷啊,纯粹的技术交流,这个东西是遗留下来的,任务交到我头上了。

数据没有更新操作

key-value 查找。

key 的话:我们存储了用户的 id:长度在 40-60 左右 value 的话,我们存储了用户的其他信息的缩略信息,长度在 300 左右

数据量在百亿级别。

检索要求快快快,但是写入基本上是一次性数据,读远远大于写。

大家有没有好的思路啊。

单机,内存不大,redis,LevelDB,RocksDB,那个比较合适啊。或者还有其他的,都可以说啊。

纯技术探讨,勿喷勿喷

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5 条回复
dethan
2021-01-07 11:31:05 +08:00
es 啊 快速检索
swulling
2021-01-07 11:32:08 +08:00
只能选 rocksdb 了
raaaaaar
2021-01-07 11:39:32 +08:00
不太清楚,说说我的思考吧。

首先看到 key value,第一反应肯定是 map,O(1) 最快了,但是你这个数据量太大了,肯定需要持久化吧,那么这里可以借鉴两个思路,一是把那些查找频率高的加载到 map 里做缓存,二是找原理是 hash 的数据库。

然后首先直接排除关系型数据库,看看 NOSQL,但是你又说内存小,这就很不行了吧,要速度肯定要利用内存的随机存取特性,如果是存在磁盘中的数据查找也太慢了,但是 redis 这种都是放在内存里的,百亿要占多少内存啊。

又没有写操作,说明也不用持久化吧,那就只好用空间换时间了,先把数据加载到内存中,然后再查。内存又小,那就只能加缓存了。
XiaoxiaoPu
2021-01-07 11:43:08 +08:00
读远大于写就用 lmdb 吧,B+树。LevelDB 、RocksDB 是 LSM,更偏向优化写入的。
当然,最好还是做个性能测试都对比一下。
XiaoxiaoPu
2021-01-07 11:52:54 +08:00
另外一点,既然数据写入量很少,那么可以提前按 key 的分布情况做均匀分片,分到多个底层存储单元里(分多层也行),类似桶排序的思想。

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