基于机器学习的RocksDB存储引擎配置优化

来源 :南京大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xmingfu

【摘要】

：

随着大规模分布式存储技术的发展,对传统关系型数据库的改造研究成为热点,出现了诸多以RocksDB作为存储引擎的新型数据库系统。RocksDB是一种基于日志结构合并树的键值对系统,它具有化随机I/O为顺序I/O的优点,是当前大规模数据存储的首选产品。然而,RocksDB也存在存储参数不能适应工作负载变化和读性能低下的缺点。在极端环境中,RocksDB的默认参数配置会由于后台合并操作队列过长,导致出现

【作者】

：

骆克云

【出处】

：

南京大学

【发表日期】

：

2019年07期

【关键词】

：

RocksDB 强化学习智能调参主动缓存增量学习

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