儲存和訪問數百pb的資料是乙個非常大的挑戰，開源的rocksdb就是facebook開放的一種嵌入式、持久化儲存、kv型且非常適用於fast storage的儲存引擎。
傳統的資料訪問都是rpc，但是這樣的話訪問速度會很慢，不適用於面向使用者的實時訪問的場景。隨著fast storage的流行，越來越多的應用可以通過在flash中管理資料並快速直接的訪問資料。這些應用就需要使用到一種嵌入式的database。
使用嵌入式的database的原因有很多。當資料請求頻繁訪問記憶體或者fast storage時，網路延時會增加響應時間，比如：訪問資料中心網路耗時可能就耗費50ms，跟訪問資料的耗時一樣多，甚至更多。這意味著，通過rpc訪問資料有可能是本地直接訪問耗時的兩倍。另外，機器的core數越來越多，storage-iops的訪問頻率也達到了每秒百萬次，傳統資料庫的鎖競爭和context 切換會成為提高storage-iops的瓶頸。所以需要一種容易擴充套件和針對未來硬體趨勢可以定製化的database，rocksdb就是一種選擇。
rocksdb是基於google的開源key value儲存庫leveldb，主要滿足以下目標：
商業伺服器一般會有很多cpu核，要開發乙個隨著cpu 核數吞吐量也隨之增大的資料庫是很困難的，更別提是線性的遞增關係。但是，rocksdb是可以高效地執行在多核伺服器上。乙個優點是rocksdb提供的語義比傳統的dbms更簡單。例如：rocksdb支援mvcc，但是僅限於唯讀的transaction。另乙個優點是資料庫在邏輯上分片為read-only path和read-write path。這兩種方法可以降低鎖競爭，而降低鎖競爭是支援高併發負載的前提條件。
現在的儲存裝置都可以支援到每秒10w的隨機讀，如果有10塊儲存卡的話就可以支援每秒100w的隨機讀。rocksdb可以在這種快速儲存上高效執行且不會成為效能瓶頸。
和實時更新的b-tree相比，rocksdb有更好的壓縮和更小的寫放大。rocksdb由於壓縮更優，所以占用更少的storage；由於更小的寫放大，flash 裝置可以更持久。
rocksdb支援擴充套件。比如，我們可以新增乙個merge operator，這樣就可以使用write-only來替代read-modify-write。然而，read和write是會增加儲存的讀寫iops。在寫頻繁的負載下，這種措施可以降低iops。
io-bound workload是指資料庫大小遠大於記憶體且頻繁地訪問storage。in-memory workload是指資料庫資料都在記憶體中且仍然使用storage來持久化儲存db。write-once workload是指大部分的key都只會寫入一次或者insert且沒有更新操作。現在rocksdb很好支援io-bound，要想更好地支援in-memory，需要做一些工作。支援write-once的話，還有很多遺留問題待解決。
rocksdb不是乙個分布式的db，而是乙個高效、高效能、單點的資料庫引擎。rocksdb是乙個持久化儲存keys和values的c++ library。keys 和values可以是任意的位元組流，且按照keys有序儲存。後台的compaction會消除重複的和已刪除的key。rocksdb的data以log-structured merge tree的形式儲存。rocksdb支援原子的批量寫入操作以及前向和後向遍歷。
rocksdb採用「可插拔式」的架構，所以很容易替換其中的元件，允許使用者很容易在不同的負載和硬體裝置上進行調優。
RocksDB使用場景和特性
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mongodb 使用場景和不使用場景
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