Ressources Bases de données clé-valeur
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Les pages de ressources sont conçues pour vous donner une vue d'ensemble des informations que nous avons sur des catégories spécifiques. Vous trouverez discussions d'utilisateurs comme vousetrapports basés sur des données sectorielles.
Discussions Bases de données clé-valeur
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Question sur : ScyllaDB
What are the main tradeoffs when switching to ScyllaDB?
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En tant que base de données NoSQL, ScyllaDB privilégie la performance et l'évolutivité par rapport aux fonctionnalités relationnelles traditionnelles telles que les jointures complexes ou les rapports ad hoc. Bien qu'elle prenne en charge des transactions linéarisables à partition unique via Paxos et Raft, elle ne prend actuellement pas en charge les transactions ACID complètes s'étendant sur plusieurs tables ou partitions. Les utilisateurs doivent également investir du temps dans une modélisation de données appropriée pour s'assurer que les données sont correctement partitionnées, car une mauvaise modélisation peut entraîner des « fragments chauds » qui dégradent les performances.
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Question sur : ScyllaDB
Why is ScyllaDB faster than alternatives?
Why is ScyllaDB faster than alternatives?
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La rapidité de ScyllaDB provient de son architecture sans partage, avec un fragment par cœur, qui maximise l'efficacité du CPU et la concurrence. Construit sur le framework Seastar, il contourne les goulets d'étranglement standard du noyau Linux en effectuant des entrées/sorties directes et en gérant sa propre mémoire et planification des threads. En utilisant C++ au lieu de Java, il évite les baisses de performance associées à la JVM et à la collecte des ordures, lui permettant d'extraire des performances maximales du stockage NVMe moderne et des processeurs multi-cœurs.
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Question sur : ScyllaDB
What are the ideal use cases for ScyllaDB?
What are the ideal use cases for ScyllaDB?
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ScyllaDB est optimisé pour les applications intensives en données qui nécessitent un débit élevé et une latence faible et constante. Il est particulièrement efficace pour les charges de travail traitant des millions d'opérations par seconde sur des ensembles de données de plusieurs téraoctets ou pétaoctets. Il excelle dans les scénarios avec des données semi-structurées ou structurées et des modèles de requêtes prévisibles. Les cas d'utilisation avec une haute cardinalité et des modèles d'accès uniformément distribués voient les gains de performance les plus significatifs.
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