FOCUS：通过层次化数据管理提升键值存储的模式感知访问
数据库
2025-06-02 v1
摘要
持久化键值 (KV) 存储是数据密集型应用的关键基础设施。利用高性能非易失性内存 (NVM) 来增强 KV 存储已获得广泛关注。然而，以往的工作主要集中在优化 KV 存储本身，而未充分解决其与应用程序的集成问题。因此，以 NewSQL 数据库为代表的现有应用程序仍采用扁平映射方法，简单地将结构化记录映射为扁平 KV 对以使用 KV 存储。这种语义不匹配在生产负载下可能导致显著的 I/O 放大和 I/O 分裂，损害性能。为此，我们提出 FOCUS，一种针对细粒度层次化数据组织和模式感知访问进行优化的日志结构化 KV 存储。FOCUS 引入了层次化 KV 模型，为上层结构化数据提供原生支持。我们从零开始实现了 FOCUS。实验表明，在 YCSB SQL 负载下，与主流的基于 NVM 的 KV 存储相比，FOCUS 可以将吞吐量提高 2.1-5.9 倍。
引用
@article{arxiv.2505.24221,
title = {FOCUS: Boosting Schema-aware Access for KV Stores via Hierarchical Data Management},
author = {Zhen Liu and Wenzhe Zhu and Yongkun Li and Yinlong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24221},
year = {2025}
}