3 dépôts
Awesome GitHub RepositoriesLog Compaction
Background processes that rebuild write-ahead logs to remove redundant operations and reclaim disk space.
Distinct from Write-Ahead Logging: Focuses on the optimization and shrinkage of the log rather than the initial recording of mutations.
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Awesome Log Compaction GitHub Repositories
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- tporadowski/redis
tporadowski/redis
9,987Voir sur GitHubRedis is a high-performance in-memory key-value store that functions as a distributed cache, message broker, and NoSQL database. It provides sub-millisecond read and write access to data stored in RAM and can operate as a vector database for indexing high-dimensional embeddings. The system supports a wide range of data storage and synchronization primitives, including the management of strings, hashes, lists, sets, and JSON documents. It enables real-time data operations through atomic transactions, hybrid persistence using snapshots and append-only logs, and high-availability configurations
Optimizes disk usage by rebuilding the append-only file in the background to remove redundant operations.
Credisredis-for-windowsredis-msi-installer - hashicorp/raft
hashicorp/raft
9,037Voir sur GitHubThis is a Raft consensus library and distributed consensus engine implemented in Go. It provides the primitives necessary to build fault-tolerant distributed services by implementing a replicated state machine that ensures a group of servers agree on a shared system state through leader election and log replication. The project distinguishes itself through a pluggable architecture for storage backends and snapshot storage, decoupling the consensus logic from physical persistence. It includes specialized mechanisms for leadership transfer, protocol version management to support rolling upgrade
Includes log compaction to reduce storage by persisting the current state and discarding superseded log entries.
Go - rosedblabs/rosedb
rosedblabs/rosedb
4,878Voir sur GitHubRoseDB est une base de données clé-valeur persistante et un moteur de stockage structuré en logs. Il fonctionne comme un système de stockage léger utilisant une table de hachage structurée en logs et une implémentation du moteur Bitcask pour offrir une récupération rapide des données et une persistance sur disque. Le système opère comme un moteur de transactions atomiques, regroupant plusieurs opérations de lecture et d'écriture en unités uniques pour maintenir la cohérence des données. Il gère les données via un modèle clé-valeur qui prend en charge les insertions, recherches et suppressions individuelles. La base de données offre des capacités de traitement de données par lots et de mises à jour atomiques. De plus, le projet inclut des fonctionnalités pour la gestion de contenu versionné et la traduction de contenu multilingue.
Periodically rebuilds logs to remove duplicate keys and reclaim unused disk space.
Godata-structuresdatabaseembedded
