Нереляционные системы хранения данных (HCS: хранение и обработка сверхбольших объемов иерархических данных) Основная секция
Тезисы
Нереляционные системы хранения данных / Павел Уваров
Тезисы
Цель доклада – познакомить слушателей с концепцией потоковых баз данных, их достоинствами, недостатками и областью применимости.
Когда данных становится так много, что уместить их в обычную реляционную БД, такую как MySQL, становится проблематичным, приходится думать, как удобно организовать их хранение и обработку без лишних накладных расходов. Использование специально заточенных форматов негибко и трудоемко, поэтому нужно искать золотую середину между гибкостью универсальной БД и оптимальностью специальных форматов.
Так как данных очень много, то и обрабатывать их приходится большими пачками, поэтому мы неизбежно приходим к тому, чтобы ограничиться последовательной обработкой. Так возникает термин «потоковая база данных», т. е. БД, основанная на последовательной (пото- ковой) обработке.
Рассматривается пример реализации этой БД в Рамблере под названием HCS (Hierarchically Compressed Stream).
Помимо последовательного доступа, БД имеет возможность ограниченного случайного доступа, что делает ее привлекательным средством для построения поисковых индексов.
Целевая аудитория
Аудитория доклада – специалисты среднего и высокого уровня, участвующие в проектах (например, поисковик) по хранению, обработке и использованию сверхбольших объемов данных, иерархических по природе.О докладчике
Павел Уваров, руководитель отдела поисковых технологий в Рамблере.
Контакты: puvar@rambler-co.ru