2 Tests performed using HSE v1.7.0 vs RocksDB v6.6.4 using YCSB v0.17.0和4个microron 5210 SSD,带或不带X100 SSD. 数据表示来自YCSB工作负载A测试的性能.
美光独特的开源HSE旨在通过智能和无缝地管理多个存储类之间的数据,最大限度地提高新存储技术的能力. 其结果是显著提高了性能, 增加驱动耐力和减少延迟-即使在大规模部署的沉重负担下. 美光再一次向上移动,以提供更高的价值.
Get started developing at www.github.com/hse-project 或优化MongoDB的flash和SCM与HSE.
克服基于hdd的架构,将吞吐量提高6倍, 延迟高达11倍,SSD续航时间是领先开源存储引擎的7倍1. Most storage engines, 大多数存储应用也是如此, 是为硬盘写的,却从未为ssd做过优化, 基于flash的技术或存储类内存. HSE提供了一种最大化这些遗留应用程序的方法.
许多应用程序难以适应当今最大的工作负载. HSE设计时考虑到了大规模数据库, 比如数十亿的关键计数, terabytes of data, 以及数千个并发操作. 与MongoDB集成,世界上最流行的NoSQL database, 提供了显著的性能改进, 减少延迟,充分利用现代内存和存储技术. 它还可以与其他存储应用程序集成,如NoSQL数据库和对象存储.
很少有企业应用程序能够跨不同的非易失性内存硬件的复杂堆栈进行优化. HSE透明地利用各种媒体,如QLC 3D NAND flash技术.