SlideShare a Scribd company logo
Сравнительный анализ
хранилищ данных
Коринский и Царев...
Плоды многолетних размышлений
v. 1.0 @ #ADD 2010
Введение
Содержание
● Постановка проблемы
● Что такое распределенные
хранилища
● Обзор доступных хранилищ
Друзья в социальной сети
Задача: получить список друзей.
● Facebook - 500M пользователей - 5M rps
● ВКонтакте - 100M пользователей - 1M rps
● Мой Мир - 50M пользователей - 0.5M rps
● Toy net - 10 пользователей - <1 rps
Матрица смежности
таблица:
– оси таблицы – пользователи;
– ячейки таблицы – связь.
● ВКонтактe/Facebook: один бит
● Мой Мир: шесть байт
● Toy net: один бит
Список смежных вершин
каждый элемент:
● пара (UID, UID), UID – 4 байта):
– Facebook
– Вконтакте
– Toy net
● кортеж (UID, UID, Info – 6 байт):
– Мой Мир
Генерация списка друзей
каждый элемент:
● Facebook/ВКонтакте - 8 байт.
● Мой Мир - 14 байт.
● Toy net - 1 байт?
Генерация списка друзей
Матрица смежности:
● Сканируем строку таблицы
● Проверяем каждый столбец строки
● Каждая ячейка сообщает отношения
Генерация списка друзей (просто)
Список смежных вершин:
● Каждый элемент - (Кто?, С кем?, Что?)
● Фильтруем список по "Кто?"
● Усеченный список содержит всех
друзей
Генерация списка друзей (сложно)
Список смежных вершин:
● Каждый элемент - (Кто?, С кем?, Что?,
Следующий)
● Находим первый элемент с нужным Кто?
● Вытягиваем весь список
Масштабы: memory
Матрица смежности:
● Facebook: 28421 Петабайт
● ВКонтакте: 1136 Петабайт
● Мой Мир: 13642 Петабайт
● Toy net: 16 байт
Масштабы: memory
Список смежных вершин (сложно):
● Facebook: 69 Гигабайт
● ВКонтакте: 14 Гигабайт
● Мой мир: 97 гигабайт
● Toy net: 200 байт
Масштабы: latency
DDR3 ECC2 (DDR3-1066E):
● 8 гигабит в секунду максимум
● 8 гигабайт - $1500-2000
● Страница памяти - 4 килобайта
● 2 миллиона страниц в секунду
Масштабы: latency
Матрица смежности:
● Facebook: 16 rps
● ВКонтакте: 80 rps
● Мой мир: 40 rps
● Toy net: 2 000 000 rps
Масштабы: latency
Список смежных вершин (сложно):
● 150 друзей у каждого в среднем
● 150 страниц на генерацию списка
● Итог: 14 000 rps
Масштабы: memory/latency
Список смежных вершин (просто)
● Нет смысла рассматривать, full scan
Оптимизация матрици смежности
● Матрица смежности сильно разряжена
● Можно производить адаптивную
упаковку
● Реализация станет сложней
Оптимизация списка смежных вершин
● Список смежных вершин можно
группировать по "Кто?"
● Возрастёт потребление памяти
● Реализация станет сложней
Видео: постановка задачи
● Существуют различные кодеки
● Разные характеристики:
– Размер ролика
– Потребляемая при конвертации
память
– Количество вычислений при
конвертации
– Качество записи
Видео: решение
● Несжатое видео
● H.264
Видео: "Экстремумы"
● CPU-limited: H.264 требует много
вычислений.
● Memory-limited: Несжатое видео
требует много памяти для хранения
● Latency-limited: Несжатое видео
требует много памяти для хранения
● Latency-limited: H.264 требуети время
на конвертацию
Видео: выводы
● В задаче с видео тоже есть
"экстремумы"
● Каждый их решений имеет свои
минусы
● Три точки экстремума: CPU, Memory,
Latency.
Основные оси
● CPU
● Memory
● Latency
● Сложность
Производные оси
● Бюджет проекта
● Сроки
● Опыт разработчиков
● Аппаратура
● Имеющиеся инструменты
Выводы
● Основная задача HighLoad - поиск
локального оптимума.
● Иногда задача не разрешима в
имеющихся условиях
● Наша цель - познакомить слушателей
с ключевыми факторами
Виды партицирования
● Функциональная декомпозиция
● Горизонтальное партицирование
● Вертикальное партицирование
Manual partitioning
● Разделяем данные на уровне
приложения
● Требует дополнительной работы
● Теряется транзакционность
Automatic partitioning
● Тяжело поддержать на уровне
хранилища
● Приходится указывать критерии
партицирования
● Универсальные критерии не работают
Иные аспекты партицирования
● На каждом узле выбирается:
– Аппаратура
– Хранилище
– Операционная система
● В случае HDD хранилища: файловая
система
Репликация
● Master-Master: все узлы равноправны
● Master-Slave: главные и ведомые узлы
offline транзакции
Для клиента транзакция завершается
после исполнения на текущем узлетекущем узле.
online транзакции
Для клиента транзакция завершается
после исполнения на всех узлахвсех узлах.
Consistency
● Система всегда выдает корректные,
непротиворечивые, ответы.
● Не может быть так, что после записи
данные потерялись.
● Не может быть так, что один и тот же
запрос к данным (выборка данных,
поиск, и т.д.) в зависимости от узла
выдавал различные данные.
Availability
● Система обязана выдавать всегда
выдавать ответы - независимо от
аппаратных сбоев отдельных узлов.
Partition tolerance
● Система продолжает работать
корректно при недоступности части
узлов.
Пример: +A +C -P
● Обычная СУБД
Пример: + С + P - A
● Система с online транзакции
Пример: +A +P -C
● Система с offline транзакциями
Проблема CAP теоремы
● Только два из трех
CAP Solution
● Жертвуем Consistency
● Разбиваем систему на части
● CAP теорема работает в каждый
момент времени
Interface: access
● Library: клиентская библиотека
● ODBC: стандартный интерфейс
доступа
● Embedded: встраиваемая база
● Telnet: простой сетевой протокол
Interface: method
● API: интерфейс доступа
● DSL: domain-speicific-language
● SQL (суть DSL): structured query
language
Interface: abstraction level
● Search: поиск и выборка значений по
ключу
● Query (Search included): поиск,
выборка и обработка значений
Interface: реализации
● PostgreSQL: lib/ODBC, SQL, Query
● MySQL: lib/ODBC, SQL, Query
● MySQL NDB-cluster: lib, SQL, Query
● Oracle: lib/ODBC, SQL, Query
● Oracle Timesten: ODBC, SQL, Query
● Riak: lib, API/DSL, Query
● MongoDB: lib, API/DSL, Query
Interface: реализации
● Hadoop: lib, API, Query
● Mnesia: embedded, DSL, Query
● memcached: telnet, DSL, Search
● memcachedb: telnet, DSL, Search
● berkleydb: embedded, API, Search
● voldemort: lib, API/DSL, Query
● cassandra: lib, API/DSL, Search
Storage
● RAM: все данные находятся в
оперативной памяти
● Filesystem: система использует для
хранения файлы
● Raw partition: система использует
раздел диска
Storage: реализации
● PostgreSQL: FS, RAM
● MySQL: FS, RAM
● MySQL NDB-cluster: RAM
● Oracle: Raw, FS, RAM
● Oracle Timesten: RAM
● Riak: FS, RAM
● MongoDB: FS
Storage: реализации
● Hadoop: FS
● Mnesia: FS, RAM
● memcached: RAM
● memcachedb: FS
● berkleydb: FS, RAM
● Voldemort: FS, RAM
● Cassandra: FS
Persistent
● Полная (full): данные гарантированно
не теряются
● Частичная (partial): может потеряться
последние несколько транзакций
● Отсутствует (loose): данные не
сохраняться вообще
Persistent: реализации
● PostgreSQL: full
● MySQL: full, partial
● MySQL NDB-cluster: partial, loose
● Oracle: full, partial, loose
● Oracle Timesten: partial, loose
● Riak: full, loose
● MongoDB: full
Persistent: реализации
● Hadoop: full
● Mnesia: full, loose
● memcached: loose
● memcachedb: full
● berkleydb: full, partial
● Voldemort: full, loose
● Cassandra: full
Динамическая типизация
● Гетерогенный доступ
● Единообразный доступ
Статическая типизация
● Целостность данных
● Высокая производительность
● Экономия памяти
Реализации
● PostgreSQL: Статическая
● MySQL: Статическая
● MySQL NDB-cluster: Статическая
● Oracle: Статическая
● Oracle Timesten: Статическая
● Riak: Динамическая
Реализации
● MongoDB: Динамическая
● Hadoop: Динамическая
● Mnesia: Динамическая
● memcached: Динамическая
● memcachedb: Динамическая
● berkleydb: Динамическая
● Voldemort: Динамическая
● Cassandra: Динамическая
Cost/license
● PostgreSQL: BSD-like
● MySQL: GPL 2.0/just call
● MySQL NDB-cluster: GPL 2.0/just call
● Oracle: $47,500
● Oracle Timesten: $41,500
● Riak: Apache 2.0
● MongoDB: AGPL 3.0
Cost/license
● Hadoop: Apache 2.0
● Mnesia: Erlang Public License
● memcached: BSD
● memcachedb: BSD
● berkleydb: Sleepycat License/$9,800
● Voldemort: Apache 2.0
● Cassandra: Apache 2.0
Счастья нет
● У каждой задачи свои требования
● У каждого хранилища свои сильные и
слабые стороны
● Хранилище под задачу, а не задачу
под хранилище
● Одного хранилища мало
● Правильное решение всегда
компромис
Any question?
Oleg Tsarev
oleg.tsarev@percona.com
http://percona.com/
Kirill A. Korinskiy
kkorinsky@rooxteam.com
http://www.roox.ru/

More Related Content

What's hot

Путь к Go на конкретном примере
Путь к Go на конкретном примереПуть к Go на конкретном примере
Путь к Go на конкретном примере
Sergey Xek
 
"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов
"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов
"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов
Alex Chistyakov
 
RTB DSP на языке Go: укрощение buzzwords
RTB DSP на языке Go: укрощение buzzwordsRTB DSP на языке Go: укрощение buzzwords
RTB DSP на языке Go: укрощение buzzwords
Daniel Podolsky
 
Бинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концом
Бинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концомБинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концом
Бинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концом
Daniel Podolsky
 
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)Ontico
 
Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)
Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)
Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)
Ontico
 
Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo)
 Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo) Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo)
Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo)
Ontico
 
My talk at Highload++ 2015
My talk at Highload++ 2015My talk at Highload++ 2015
My talk at Highload++ 2015
Alex Chistyakov
 
PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов / Иван Фролков (Po...
PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов /  Иван Фролков (Po...PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов /  Иван Фролков (Po...
PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов / Иван Фролков (Po...
Ontico
 
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSDBenchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Alex Chistyakov
 
Open source субд глазами обычного программиста
Open source субд глазами обычного программистаOpen source субд глазами обычного программиста
Open source субд глазами обычного программиста
Slach
 
pgconf.ru 2015 avito postgresql
pgconf.ru 2015 avito postgresqlpgconf.ru 2015 avito postgresql
pgconf.ru 2015 avito postgresql
Михаил Тюрин
 
Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...
Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...
Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...
Ontico
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
Ontico
 
Why we did not choose Hadoop
Why we did not choose HadoopWhy we did not choose Hadoop
Why we did not choose Hadoop
Serguei Gitinsky
 
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012Roman Pavlushko
 
Нагруженный поиск на Sphinx
Нагруженный поиск на SphinxНагруженный поиск на Sphinx
Нагруженный поиск на SphinxRoman Pavlushko
 
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Ontico
 
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricksSphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
Roman Pavlushko
 
Там, где Rails не справляются
Там, где Rails не справляютсяТам, где Rails не справляются
Там, где Rails не справляются
Max Lapshin
 

What's hot (20)

Путь к Go на конкретном примере
Путь к Go на конкретном примереПуть к Go на конкретном примере
Путь к Go на конкретном примере
 
"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов
"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов
"Мы два месяца долбались, а потом построили индекс" (c) Аксенов
 
RTB DSP на языке Go: укрощение buzzwords
RTB DSP на языке Go: укрощение buzzwordsRTB DSP на языке Go: укрощение buzzwords
RTB DSP на языке Go: укрощение buzzwords
 
Бинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концом
Бинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концомБинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концом
Бинарные (файловые) хранилища- страшная сказка с мрачным концом
 
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроен NoSQL, Андрей Аксенов (Sphinx)
 
Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)
Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)
Хранение данных на виниле / Константин Осипов (tarantool.org)
 
Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo)
 Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo) Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo)
Отладка производительности приложения на Erlang / Максим Лапшин (Erlyvideo)
 
My talk at Highload++ 2015
My talk at Highload++ 2015My talk at Highload++ 2015
My talk at Highload++ 2015
 
PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов / Иван Фролков (Po...
PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов /  Иван Фролков (Po...PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов /  Иван Фролков (Po...
PostgreSQL: практические примеры оптимизации SQL-запросов / Иван Фролков (Po...
 
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSDBenchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
 
Open source субд глазами обычного программиста
Open source субд глазами обычного программистаOpen source субд глазами обычного программиста
Open source субд глазами обычного программиста
 
pgconf.ru 2015 avito postgresql
pgconf.ru 2015 avito postgresqlpgconf.ru 2015 avito postgresql
pgconf.ru 2015 avito postgresql
 
Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...
Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...
Практика совместного использования Lua и C в opensource спам-фильтре Rspamd /...
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
 
Why we did not choose Hadoop
Why we did not choose HadoopWhy we did not choose Hadoop
Why we did not choose Hadoop
 
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
AVITO. Решардинг Redis без даунтайма. DevConf 2012
 
Нагруженный поиск на Sphinx
Нагруженный поиск на SphinxНагруженный поиск на Sphinx
Нагруженный поиск на Sphinx
 
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)
 
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricksSphinxSearch Meetup - Tips&tricks
SphinxSearch Meetup - Tips&tricks
 
Там, где Rails не справляются
Там, где Rails не справляютсяТам, где Rails не справляются
Там, где Rails не справляются
 

Viewers also liked

Full Text Search In PostgreSQL
Full Text Search In PostgreSQLFull Text Search In PostgreSQL
Full Text Search In PostgreSQL
Karwin Software Solutions LLC
 
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
Nikolay Samokhvalov
 
PG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав Коваль
PG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав КовальPG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав Коваль
PG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав Коваль
pgdayrussia
 
20071113 Msu Vasenin Seminar
20071113 Msu Vasenin Seminar20071113 Msu Vasenin Seminar
20071113 Msu Vasenin Seminar
Nikolay Samokhvalov
 
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.42014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
Nikolay Samokhvalov
 
Query Optimization in SQL Server
Query Optimization in SQL ServerQuery Optimization in SQL Server
Query Optimization in SQL Server
Rajesh Gunasundaram
 
Stored procedure tuning and optimization t sql
Stored procedure tuning and optimization t sqlStored procedure tuning and optimization t sql
Stored procedure tuning and optimization t sql
nishantdavid9
 
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Nikolay Samokhvalov
 
My sql optimization
My sql optimizationMy sql optimization
My sql optimization
PrelovacMedia
 
Blind SQL Injection - Optimization Techniques
Blind SQL Injection - Optimization TechniquesBlind SQL Injection - Optimization Techniques
Blind SQL Injection - Optimization Techniques
guest54de52
 
Android & PostgreSQL
Android & PostgreSQLAndroid & PostgreSQL
Android & PostgreSQL
Mark Wong
 
Потоковая репликация PostgreSQL
Потоковая репликация PostgreSQLПотоковая репликация PostgreSQL
Потоковая репликация PostgreSQL
DevOWL Meetup
 
Programming with Python and PostgreSQL
Programming with Python and PostgreSQLProgramming with Python and PostgreSQL
Programming with Python and PostgreSQL
Peter Eisentraut
 
SQL: Query optimization in practice
SQL: Query optimization in practiceSQL: Query optimization in practice
SQL: Query optimization in practice
Jano Suchal
 
Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский
Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский
Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский
Ontico
 
SQL Joins and Query Optimization
SQL Joins and Query OptimizationSQL Joins and Query Optimization
SQL Joins and Query Optimization
Brian Gallagher
 
Sql инъекции в тестировании
Sql инъекции в тестированииSql инъекции в тестировании
Sql инъекции в тестированииISsoft
 
Llista provisional d'inscrits ve'12
Llista provisional d'inscrits ve'12Llista provisional d'inscrits ve'12
Llista provisional d'inscrits ve'12
Anam
 
Profil wiraswasta Bapak Drs. Sajino
Profil wiraswasta Bapak Drs. SajinoProfil wiraswasta Bapak Drs. Sajino
Profil wiraswasta Bapak Drs. Sajino
bangun93
 
Key Financials Advert
Key Financials AdvertKey Financials Advert
Key Financials Advert
keyfinancials
 

Viewers also liked (20)

Full Text Search In PostgreSQL
Full Text Search In PostgreSQLFull Text Search In PostgreSQL
Full Text Search In PostgreSQL
 
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
 
PG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав Коваль
PG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав КовальPG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав Коваль
PG Day'14 Russia, Социальная сеть, которая просто работает, Владислав Коваль
 
20071113 Msu Vasenin Seminar
20071113 Msu Vasenin Seminar20071113 Msu Vasenin Seminar
20071113 Msu Vasenin Seminar
 
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.42014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
 
Query Optimization in SQL Server
Query Optimization in SQL ServerQuery Optimization in SQL Server
Query Optimization in SQL Server
 
Stored procedure tuning and optimization t sql
Stored procedure tuning and optimization t sqlStored procedure tuning and optimization t sql
Stored procedure tuning and optimization t sql
 
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
 
My sql optimization
My sql optimizationMy sql optimization
My sql optimization
 
Blind SQL Injection - Optimization Techniques
Blind SQL Injection - Optimization TechniquesBlind SQL Injection - Optimization Techniques
Blind SQL Injection - Optimization Techniques
 
Android & PostgreSQL
Android & PostgreSQLAndroid & PostgreSQL
Android & PostgreSQL
 
Потоковая репликация PostgreSQL
Потоковая репликация PostgreSQLПотоковая репликация PostgreSQL
Потоковая репликация PostgreSQL
 
Programming with Python and PostgreSQL
Programming with Python and PostgreSQLProgramming with Python and PostgreSQL
Programming with Python and PostgreSQL
 
SQL: Query optimization in practice
SQL: Query optimization in practiceSQL: Query optimization in practice
SQL: Query optimization in practice
 
Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский
Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский
Испытание поединком PostgreSQL vs MySQL / Александр Чистяков, Даниил Подольский
 
SQL Joins and Query Optimization
SQL Joins and Query OptimizationSQL Joins and Query Optimization
SQL Joins and Query Optimization
 
Sql инъекции в тестировании
Sql инъекции в тестированииSql инъекции в тестировании
Sql инъекции в тестировании
 
Llista provisional d'inscrits ve'12
Llista provisional d'inscrits ve'12Llista provisional d'inscrits ve'12
Llista provisional d'inscrits ve'12
 
Profil wiraswasta Bapak Drs. Sajino
Profil wiraswasta Bapak Drs. SajinoProfil wiraswasta Bapak Drs. Sajino
Profil wiraswasta Bapak Drs. Sajino
 
Key Financials Advert
Key Financials AdvertKey Financials Advert
Key Financials Advert
 

Similar to Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данных

Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)
Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)
Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)Ontico
 
Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...
Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...
Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...
Ontico
 
OpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second Era
OpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second EraOpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second Era
OpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second Era
Sveta Smirnova
 
Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...
Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...
Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...
Ontico
 
Колёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проекта
Колёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проектаКолёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проекта
Колёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проекта
ITCrowd Almaty
 
High Load 2009 Imdg Presentation
High Load 2009   Imdg PresentationHigh Load 2009   Imdg Presentation
High Load 2009 Imdg PresentationHighLoad2009
 
2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)
2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)
2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)
Nikolay Samokhvalov
 
История небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир Бородин
История небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир БородинИстория небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир Бородин
История небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир Бородин
Yandex
 
Сравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл Коринский
Сравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл КоринскийСравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл Коринский
Сравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл КоринскийFuenteovejuna
 
HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5Technopark
 
DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...
DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...
DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...
it-people
 
Социальный граф Одноклассников в Target Mail.Ru
Социальный граф Одноклассников в Target Mail.RuСоциальный граф Одноклассников в Target Mail.Ru
Социальный граф Одноклассников в Target Mail.Ru
CodeFest
 
Борис Каплуновский, Aviasales.ru
Борис Каплуновский, Aviasales.ruБорис Каплуновский, Aviasales.ru
Борис Каплуновский, Aviasales.ru
Ontico
 
Hosting for forbes.ru_
Hosting for forbes.ru_Hosting for forbes.ru_
Hosting for forbes.ru_drupalconf
 
Практический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQL
Практический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQLПрактический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQL
Практический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQLAlex Chistyakov
 
TMPA-2013 Sartakov: Genode
TMPA-2013 Sartakov: GenodeTMPA-2013 Sartakov: Genode
TMPA-2013 Sartakov: Genode
Iosif Itkin
 
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...
Ontico
 
Java Platform Performance BoF
Java Platform Performance BoFJava Platform Performance BoF
Java Platform Performance BoFDmitry Buzdin
 
PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)
PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)
PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)
Ontico
 
Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"
Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"
Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"
Yandex
 

Similar to Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данных (20)

Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)
Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)
Cравнительный анализ хранилищ данных (Олег Царев, Кирилл Коринский)
 
Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...
Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...
Как считать и анализировать сотни гигабит трафика в секунду, Станислав Николо...
 
OpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second Era
OpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second EraOpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second Era
OpenSource SQL Databases Enter Millions Queries per Second Era
 
Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...
Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...
Open Source SQL-базы данных вступили в эру миллионов запросов в секунду / Фед...
 
Колёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проекта
Колёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проектаКолёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проекта
Колёса: Раньше и сейчас. Как поменять архитектуру высоконагруженного проекта
 
High Load 2009 Imdg Presentation
High Load 2009   Imdg PresentationHigh Load 2009   Imdg Presentation
High Load 2009 Imdg Presentation
 
2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)
2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)
2014.09.24 история небольшого успеха с PostgreSQL (Yandex)
 
История небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир Бородин
История небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир БородинИстория небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир Бородин
История небольшого успеха с PostgreSQL – Владимир Бородин
 
Сравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл Коринский
Сравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл КоринскийСравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл Коринский
Сравнительный анализ хранилищ данных, Олег Царев, Кирилл Коринский
 
HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5HighLoad весна 2014 лекция 5
HighLoad весна 2014 лекция 5
 
DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...
DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...
DUMP-2015: «Использование социального графа одноклассников в Target Mail.Ru» ...
 
Социальный граф Одноклассников в Target Mail.Ru
Социальный граф Одноклассников в Target Mail.RuСоциальный граф Одноклассников в Target Mail.Ru
Социальный граф Одноклассников в Target Mail.Ru
 
Борис Каплуновский, Aviasales.ru
Борис Каплуновский, Aviasales.ruБорис Каплуновский, Aviasales.ru
Борис Каплуновский, Aviasales.ru
 
Hosting for forbes.ru_
Hosting for forbes.ru_Hosting for forbes.ru_
Hosting for forbes.ru_
 
Практический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQL
Практический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQLПрактический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQL
Практический опыт использования некоторых современных решений репликации MySQL
 
TMPA-2013 Sartakov: Genode
TMPA-2013 Sartakov: GenodeTMPA-2013 Sartakov: Genode
TMPA-2013 Sartakov: Genode
 
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...
 
Java Platform Performance BoF
Java Platform Performance BoFJava Platform Performance BoF
Java Platform Performance BoF
 
PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)
PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)
PostgreSQL worst practices / Илья Космодемьянский (Data Egret)
 
Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"
Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"
Павел Пушкарев "Отказоустойчивость сервисов"
 

More from Siel01

Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование (Full)
Евгений Кирпичёв   Многопоточное программирование (Full)Евгений Кирпичёв   Многопоточное программирование (Full)
Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование (Full)Siel01
 
Макс Лапшин Erlyvideo
Макс Лапшин   ErlyvideoМакс Лапшин   Erlyvideo
Макс Лапшин ErlyvideoSiel01
 
Никита Фролов Разработка приложений под iPhone
Никита Фролов   Разработка приложений под iPhoneНикита Фролов   Разработка приложений под iPhone
Никита Фролов Разработка приложений под iPhoneSiel01
 
Михаил Черномордиков Ie9
Михаил Черномордиков   Ie9Михаил Черномордиков   Ie9
Михаил Черномордиков Ie9Siel01
 
Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование
Евгений Кирпичёв   Многопоточное программированиеЕвгений Кирпичёв   Многопоточное программирование
Евгений Кирпичёв Многопоточное программированиеSiel01
 
Ольга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере IT
Ольга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере ITОльга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере IT
Ольга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере IT
Siel01
 
Николай Мациевский Насколько открыт Open source ADD-2010
Николай Мациевский   Насколько открыт Open source ADD-2010Николай Мациевский   Насколько открыт Open source ADD-2010
Николай Мациевский Насколько открыт Open source ADD-2010
Siel01
 

More from Siel01 (7)

Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование (Full)
Евгений Кирпичёв   Многопоточное программирование (Full)Евгений Кирпичёв   Многопоточное программирование (Full)
Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование (Full)
 
Макс Лапшин Erlyvideo
Макс Лапшин   ErlyvideoМакс Лапшин   Erlyvideo
Макс Лапшин Erlyvideo
 
Никита Фролов Разработка приложений под iPhone
Никита Фролов   Разработка приложений под iPhoneНикита Фролов   Разработка приложений под iPhone
Никита Фролов Разработка приложений под iPhone
 
Михаил Черномордиков Ie9
Михаил Черномордиков   Ie9Михаил Черномордиков   Ie9
Михаил Черномордиков Ie9
 
Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование
Евгений Кирпичёв   Многопоточное программированиеЕвгений Кирпичёв   Многопоточное программирование
Евгений Кирпичёв Многопоточное программирование
 
Ольга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере IT
Ольга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере ITОльга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере IT
Ольга Кочкина Что творится на рынке труда в сфере IT
 
Николай Мациевский Насколько открыт Open source ADD-2010
Николай Мациевский   Насколько открыт Open source ADD-2010Николай Мациевский   Насколько открыт Open source ADD-2010
Николай Мациевский Насколько открыт Open source ADD-2010
 

Олег Царев, Кирилл Коринский Сравнительный анализ хранилищ данных