Key-Value数据库Kyoto Cabinet(1)

官方网站介绍 http://fallabs.com/kyotocabinet/

Kyoto Cabinet is a library of routines for managing a database. The database is a simple data file containing records, each is a pair of a key and a value. Every key and value is serial bytes with variable length. Both binary data and character string can be used as a key and a value. Each key must be unique within a database. There is neither concept of data tables nor data types. Records are organized in hash table or B+ tree.

Kyoto Cabinet runs very fast. For example, elapsed time to store one million records is 0.9 seconds for hash database, and 1.1 seconds for B+ tree database. Moreover, the size of database is very small. For example, overhead for a record is 16 bytes for hash database, and 4 bytes for B+ tree database. Furthermore, scalability of Kyoto Cabinet is great. The database size can be up to 8EB (9.22e18 bytes).

（1EB=1024PB，1PB=1024TB）

Kyoto Cabinet提供了java的API调用，安装过程参考http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/6037360

kyotocabinet 参数:

db.kyotocabinet.abc.relation.read.path=/a/b/logs/product_KcAbcRelation.kch#msiz=500000000#bnum=486489

-bnum num : specifies the number of buckets of the hash table.

-msiz num : specifies the size of the memory-mapped region.

下面是同事在Kyotocabinet数据库调研时候出的报告,非常好

Kyotocabinet数据库性能简单测试

机器配置：16G内存

a.数据库文件存储位置：NFS

写性能：

总记录数	数据库文件体积	写入成功数	写入失败数	耗时(豪秒)	平均每秒写入数	DB要求内存大小
8264272	734051632(734M)	8264272	0	44612	187824	1G
8264272	734051632	8264272	0	49108	168658	1G
8264272	734051632	8264272	0	51920	162044	1.5G
8264272	734051632	8264272	0	48922	172172	1.5G
8264272	734051632	8264272	0	58437	142487	2G
8264272	734051632	8264272	0	44818	187824	2G
18015570	1351514576(1.3G)	18015570	0	99932	181975	2G
18015570	1351514576(1.3G)	18015570	0	96606	187662	2G
18015570	1351514576	18015570	0	92966	195821	3G
18015570	1351514576	18015570	0	94012	191655	3G

 

读性能：

总记录数	数据库文件体积	命中数	未命中数	耗时(豪秒)	平均每秒读取数	DB要求内存大小
8264272	734051632(734M)	8264272	0	55211	150259	1G
8264272	734051632	8264272	0	52154	158928	1G
8264272	734051632	8264272	0	51565	162044	1.5G
8264272	734051632	8264272	0	50403	165285	1.5G
8264272	734051632	8264272	0	52776	158928	2G
8264272	734051632	8264272	0	55711	150259	2G
18015570	1351514576	18015570	0	123678	146468	2G
18015570	1351514576	18015570	0	121998	148889	2G
18015570	1351514576	18015570	0	120263	150129	3G
18015570	1351514576	241564	17774006	131038	137523	3G
33706245	2510662544(2.5G)	16978669	0	6154711	5477	200M

 

b.数据库文件存储位置：LOCAL

写性能：

总记录数	数据库文件体积	写入成功数	写入失败数	耗时(豪秒)	平均每秒写入数	DB要求内存大小
18015574	1215446928(1.2G)	18015574	0	79537	228045	3G
18015574	1215446928	18015574	0	79537	228045	3G
18015606	1215449104(1.2G)	18015606	0	77128	233968	3G
16978669	1146728896	16978669	0	73048	232584	3G
33706245	2510662544(2.5G)	33706245	0	208210	162049	3G

读性能：

总记录数	数据库文件体积	命中数	未命中数	耗时(豪秒)	平均每秒读取数	DB要求内存大小
33706245	2510662544(2.5G)	16978669	0	333752	101219	200M
16978669	1146728896(1.1G)	16978669	0	206954	82420	200M
18015574	1215446928	8264274	9751328	142549	126870	600M
18015574	1215446928	8264274	9751328	105576	171576	1G
18015574	1215446928(1.2G)	8264274	9751314	87114	207075	3G

 

c.结论：

1、 本地存储的写速度比NFS存储的写速度稍好，但都比较快，分别在每秒20万和每秒15万的级别上。

2、 写数据时，与文件大小无关，无论本地存储还是NFS存储，必须是内存体积大于数据文件的大小，否则性能急剧下降，并且变的不可接受。

3、 本地存储，读数据时，内存可以小于数据文件大小，读取速度与数据文件大小无关，而是与内存大小相关，当内存为200M时，每秒10万次读取次数，当将内存扩大了3G时，每秒20万次读取次数，也就是说，可以使用比较小的内存，读取比较大的数据量。

4、 NFS存储，读数据时，内存必须大于数据集文件体积，读取速度在每秒15万次。

	读：内存>数据文件	写：内存>数据文件	读：内存<数据文件(数据文件=2.5G)	写：内存<数据文件	是否支持多进程写
Local	每秒20万次	每秒20万次	200M内存=每秒10万次，600M内存=每秒12万次	不可接受	否
NFS	每秒15	万次每秒18万次	不可接受	不可接受	否

 

所以，最好的选择时，文件存放在Local存储中，较大内存写入数据后，以较小内存去读取。