RocksDB 기반 BlobDB의 Blob File Size에 따른 성능 분석

Q: 이 논문에서 정의한 BlobDB란 무엇인가?

BlobDB는 Meta의 RocksDB에서 키-밸류를 더 효율적으로 관리하기 위해 Wisckey의 키-밸류 분리 기법을 기반으로 도입한 API이다. 이는 밸류를 Blob 파일에 저장하고 키만 Compaction하여 쓰기 증폭을 감소시키며, 밸류의 주소는 기존 SSTable에 저장하는 방식으로 동작한다.

Q: BlobDB에서 Blob File Size가 쓰기 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, BlobDB에서 Blob File Size가 증가할수록 쓰기 지연이 최대 15.7% 감소하는 것으로 나타났다. 이는 Blob File의 크기가 커지면 GC(Garbage Collection) 발생 횟수가 줄어들고, 이로 인해 GC Overhead가 감소하기 때문이다. 하지만 Blob File 내 Garbage 크기는 증가하여 공간 증폭이 발생한다.

김민성; Guangxun Zhao; 최건희; 최종무; 유시환

학술대회자료 Full-text

저자정보: 김민성 (단국대학교) Guangxun Zhao (단국대학교) 최건희 (단국대학교) 최종무 (단국대학교) 유시환 (단국대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

최근 증가하는 비정형 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 키-밸류 형태로 저장되는 데이터베이스의 사용이 늘어나고 있다. 그 중 Meta의 RocksDB는 키-밸류를 더 효율적으로 관리하기 위해 Wisckey에서 제안한 키-밸류 분리 기법을 기반으로 한 BlobDB를 도입하였다. BlobDB에서는 키만 Comp ... 전체 초록 보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

댓글(0)