JungleのTransaction

Jungleのトランザクション

データの変更は一度生成した木を上書きせず、ルートから変更を行うノードまでコピーを行い、新しく木構造を構築する。

木の変更に関係ないノードは参照を行い過去の木と共有する。

そして新しい木構造に変更を加える。

最後にルートをアトミックに入れ替えてCommitする。

他のThreadとCommitが競合し失敗した場合は最初からやり直す。

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比較対象はMongoDBとPostgreSQLを選択した。

PostgreSQLはJson形式でデータを格納している。

データの検索速度を比較した。

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グラフのX軸は、データ1件あたりのJSONのサイズ。

グラフのY軸は、検索にかかった時間を表している。

MongoDBとPostgreSQLは、プログラム外にあるデータベースに通信を用いてアクセスしている。

Jungleは、メモリの中にデータを持ち通信を使わずデータにアクセスできる。

期待通りの性能が出た。

PostgreSQLは、JSONのサイズが大きくなると性能が落ちる。一方、MongoDBとJungleはJSONのサイズが変わっても性能はあまり落ちない。

PostgreSQLのIndexは、JSONのサイズには対応していなかった。

MongoDBとJungleの性能差の理由としては、通信の有無が原因と考えられる。

MongoDBは通信を介してデータにアクセスしているのに対して、Jungleはプログラムの中にデータを持つため通信を行わずにデータにアクセスできている。

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Jungleの性能を向上させるために新たな要素を追加した。

実装後の測定では、全てが既存の木と比べて高速に動いていた。

また、Jungleは既存のDBと比較しても、極めて高速な検索が行えることがわかった。

Jungleは既存のDBと比較しても、極めて高速な検索が行えることがわかった。