CRDT[24] Sets as implemented in Riak[6] perform poorly for writes, both as cardinality grows, and for sets larger than 500KB[25]. Riak users wish to create high cardinality CRDT sets, and expect better than O(n) performance for individual insert and remove operations. By decomposing a CRDT set on disk, and employing delta-replication[2], we can achieve far better performance than just delta replication alone: relative to the size of causal metadata, not the cardinality of the set, and we can support sets that are 100s times the size of Riak sets, while still providing the same level of consistency. There is a trade-off in read performance but we expect it is mitigated by enabling queries on sets.


翻译:CRDT[24] 在Riak[6] 中执行的CRDT[6] 设置在写作上表现不佳,因为其基本性增长和500KB[25] 以上各组。 Riak用户希望创建高基性CRDT成套功能,并期望个人插入和删除操作的性能优于O(n)。通过在磁盘上将CRDT成套功能分解为CRDT,并使用三角复制[2],我们可以取得远比仅仅三角洲复制更好的性能:相对于因果元数据的规模,而不是这套集的主要性,我们可以支持100倍于Riak成套功能的成套功能,同时提供同样的一致性水平。阅读性能存在一种平衡,但我们期望通过允许对各组进行查询来减轻它。

0
下载
关闭预览

相关内容

Riak is a Dynamo-inspired key/value store with a distributed database network platform that makes storing and retrieving data simple, safe and low-cost.
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
165+阅读 · 2020年6月2日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
112+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
253+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
The Measure of Intelligence
Arxiv
9+阅读 · 2019年11月5日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
18+阅读 · 2019年10月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月13日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月10日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
1+阅读 · 27分钟前
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
12+阅读 · 4月19日
相关VIP内容
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
165+阅读 · 2020年6月2日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
112+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
253+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员