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看 2017 年的论文 wisckey ，讲 LSMT 的 KV 分离优化，related work 大致分类了下 KV 领域的优化维度：
1. 做 Hash 这个维度优化的，比如设计并引入 cuckoo hashing ；
2. 做 LSMT 这个维度优化的；
3. KV 走 hybrid 路线；
4. 设计非 Hash 非 LSMT 新的索引；
5. 参考 in-memory KV 怎么去做扩展性；
当今 AI 盛行，好奇 KV 存储引擎，除了 Facebook 的 rocksdb ，其他公司还有什么类似的东西？以及这个方向，当下的业务需求和技术发展路线是什么样的？或者，有什么会议的安利么？非领域人员求科普！
1. 做 Hash 这个维度优化的，比如设计并引入 cuckoo hashing ；
2. 做 LSMT 这个维度优化的；
3. KV 走 hybrid 路线；
4. 设计非 Hash 非 LSMT 新的索引；
5. 参考 in-memory KV 怎么去做扩展性；
当今 AI 盛行，好奇 KV 存储引擎，除了 Facebook 的 rocksdb ，其他公司还有什么类似的东西？以及这个方向，当下的业务需求和技术发展路线是什么样的？或者，有什么会议的安利么？非领域人员求科普！
1 条回复 • 2024-03-14 19:43:57 +08:00
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onehao28 289 天前  1
KV 存储引擎，Pika 的 Bitcask ，微软的 fasterkv 。或者大厂自己内部用的 KV ，阿里的 tair ，X-Eninge ，腾讯的 KeeWiDB 或者字节 abase ，华为也一堆。。 几乎大厂产品线内部都会有自己做的 KV 。 数据库领域顶会 VLDB 、SIGMOD 、ICDE
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