No deja de ser una técnica bastante habitual y que hemos implementado anteriormente en algunos proyectos propios.

Pero siempre es interesante encontrarse con artículos como el de High Scalability titulado “Strategy: Scale Writes to 734 Million Records Per Day Using Time Partitioning“, donde se comenta la mejora que obtuvo Philip Tellis en Yahoo pasando de 2100 inserciones por segundo puntuales (7 millones por día) a 8500 inserciones por segundo sostenidas  (734 millones por día).

Como se suele realizar de forma nativa en muchos sistemas de monitorización y logging, en este caso el concepto se aplica a tablas en bases de datos. Cada tabla es particionada por tiempo, de tla forma que definió 12 particiones por día -> 2 horas de datos por partició, consiguiendo que por ejemplo en situaciones de escrituras concurrentes de gran ancho de banda como en el caso del memorial de Michale Jackson se puedan ir utilizando N discos duros.

Os recomendamos asimismo echar una ojeada a  Maximal write througput in MySQL, de los asistentes del Blog de Rendimiento de MySQL.

Como sabes en Gaea somos expertos en estos temas. Hablamos ?

Entradas Relacionadas:

1. Experiencias usando Yammer
2. Redis: Una alternativa rápida a Memcached
3. Aquí no usamos MySQL

Vía Haytham El-Fadeel podemos encontrarnos con una presentación de esas pensadas casi más para leer que para presentar acerca de Sistemas de Almacenamiento para Entornos Altamente Escalables.

Haytham suele escribir sobre este tipo de temas habitualmente y eso se nota, siendo uno de los clásicos en HighEscalability. Especialmente interesante seguir la evolución de su proyecto KEngine (Knowledge Engine).

La presentación podeis descargarla desde su entrada de blog en dos formatos: PPTX y PDF.

A pesar de que hay algunos temas que son auténticos clásicos (escalabilidad horizontal contra escalabilidad vertical, ventajas de los sistemas de almacenamiento clave / valor frente a los RBDMS tradicionales para ciertas aplicaciones o módulos de ellas, etc.) sin duda también posee un interesante bloque de transparencias finales con análisis de tiempos obtenidos con MySQL frente a alternativas como Redis (del que ya hemos hablado con anterioridad) o Tokyo Tirant o sobre las dos capas (agregación y almacenamiento) que poseen usualmente estos sistemas.

No hay entradas relacionadas.