...演进仍在持续，每年都会涌现很多的新技术。 近年来，LSM (Log-Structured Merge-Tree)结构受到越来越多的关注，虽然这个技术本身出现很多年了，不算什么新事物，不过早先在 KV 存储系统中被应用的更多一些，近年开始在数据库存储...
...计，利用 SSD 高效的随机读写性能，通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。 我们的基准测试结果显示，当 value 较大的时候，Titan 在写、更新和点读等场景下性能都优于 RocksDB。但是根据 RUM Conjecture，通常某...
...理相邻的。实际的数据库应用中我们往往使用 B+ 树或者 LSM 来替代二叉查找树或者红黑树来构建索引系统，并且充分利用 虚拟存储管理 https://url.wx-coder.cn/PeNqS 一节中介绍过的局部性原理、磁盘预读与页缓存等概念。 值得一提的...
...看他相关资料时对其比较感兴趣的是底层的TSM，一个基于LSM思想针对时序数据场景优化的存储引擎。InfluxDB分享了他们从最初使用LevelDB，到替换为BoltDB，最后到决定自研TSM的整个过程，深刻描述了每个阶段的痛点及过度到下个阶...
...0,leaf_key_max=0,leaf_page_max=32KB,leaf_value_max=64MB,log=(enabled=true),lsm=(auto_throttle=true,bloom=true,bloom_bit_count=16,bloom_config=,bloom_hash_count=8,bloom_oldest=false,chunk_count_limi...
...B树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高； 8 LSM 树 [[HBase] LSM树 VS B+树](https://blog.csdn.net/dbanote... B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO 为了克服B+树的弱点，HBase引入了LSM树的概念，即Log-Structured Merge-Trees。 LSM树由...
...段仍然会继续在 RocksDB 上改进，改进的目标仍然是减小 LSM-Tree 本身的写放大问题。选用的模型是 WiscKey （FAST16，https://www.usenix.org/system/files/conference/fast16/fast16-papers-lu.pdf ），WiscKey 的核心思想是将 Value 从 LSM-Tree 中剥离出来，以...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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