RocksDB - FIFO compaction style

<markdown>

Chi tiết FIFO Compaction Style

Trong RocksDB, FIFO (First-In-First-Out) Compaction Style là một chiến lược tái cấu trúc dữ liệu được sử dụng để quản lý và tối ưu hóa việc đọc và ghi dữ liệu. FIFO Compaction Style tập trung vào việc duy trì thứ tự của các tệp SSTable (Sorted String Table) dựa trên thời gian đến và thời gian sử dụng.

FIFO Compaction Style sử dụng một tệp SSTable đặc biệt gọi là tệp SSTable FIFO để lưu trữ dữ liệu. Tệp SSTable FIFO duy trì thứ tự của các tệp SSTable dựa trên thời gian tạo và thời gian sử dụng. Khi RocksDB nhận một yêu cầu ghi, nó sẽ tạo một tệp SSTable mới và ghi dữ liệu vào đó. Các tệp SSTable sẽ được tổ chức theo thứ tự thời gian, với tệp mới nhất đứng đầu và các tệp cũ hơn đứng sau.

Mục tiêu của FIFO Compaction Style là duy trì sự tuân thủ theo thứ tự của các tệp SSTable. Khi một tệp SSTable cũ đã đạt đến một ngưỡng kích thước hoặc thời gian sử dụng, nó sẽ được xóa hoặc lưu trữ trong một tệp SSTable lưu trữ cố định. Điều này giúp giảm kích thước của RocksDB và làm cho việc truy xuất dữ liệu hiệu quả hơn.

Khi số lượng tệp SSTable trong RocksDB vượt quá một ngưỡng được cấu hình trước, RocksDB sẽ thực hiện quá trình compaction để tái cấu trúc dữ liệu và giảm kích thước của RocksDB. Trong quá trình compaction, RocksDB sẽ chọn một số tệp SSTable và hợp nhất chúng thành một tệp SSTable mới. Quá trình này giúp giảm số lượng tệp SSTable và tối ưu hóa việc đọc dữ liệu.

Tuy nhiên, FIFO Compaction Style không tập trung vào việc tối ưu hóa việc đọc dữ liệu như các chiến lược compaction khác. Thay vào đó, nó tập trung vào việc duy trì thứ tự và xử lý các yêu cầu ghi một cách hiệu quả. Việc lựa chọn chiến lược compaction phù hợp vẫn phụ thuộc vào yếu tố khác như loại dữ liệu, kích thước bộ nhớ và yêu cầu của ứng dụng cụ thể.

Với FIFO Compaction Style, RocksDB có thể cung cấp sự ổn định và đáng tin cậy trong việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Các tệp SSTable được tổ chức theo thứ tự thời gian, giúp duy trì tính tuần tự và tiện lợi cho các ứng dụng yêu cầu dữ liệu tuần tự. Tuy nhiên, việc lựa chọn chiến lược compaction phù hợp là quan trọng để đảm bảo hiệu suất và tối ưu hóa việc truy cập dữ liệu trong môi trường RocksDB.