SchipDB vs RocksDB

A e-tree, motor nativo do SchipDB, contra a solução do Facebook — agora testada com 1 bilhão de registros.

Nota sobre o teste: O benchmark completo usa quase 1 bilhão de registros, chaves de 4/8/16 bytes, modos sequencial e aleatório. O RocksDB degrada tão fortemente nesse volume que, até agora, só terminou 4 das 18 combinações (chaves de 4 e 8 bytes, modo sequencial) — a busca sequencial de 1 bilhão de registros com chave de 4 bytes levou sozinha 19h36min no RocksDB. Os números abaixo refletem exatamente o que já foi medido; o restante será publicado assim que o RocksDB concluir.

Throughput Comparativo

Busca Sequencial, chave 4 bytes (op/s)

SchipDB (e-tree): 16.666.666

RocksDB: 14.166

O SchipDB supera o RocksDB em 1.177 vezes em latência de leitura, com 1 bilhão de registros.

Escrita / Ingestão sequencial, chave 4 bytes (rec/s)

SchipDB (e-tree): 22.727.272

RocksDB: 292.056

Eficiência garantida pela ausência de compactação LSM em tempo real — 77,8x mais rápido.

1.177x

Mais rápido em busca

3,97x

Menos Espaço em disco

5.656x

Menos Tempo de Kernel

59,8x

Velocidade em Full Scan

Arquitetura: k32 vs LSM-Tree

Write Amplification

O RocksDB sofre de alta amplificação de escrita devido aos níveis da árvore LSM. O SchipDB escreve o dado uma única vez no local definitivo.

Estabilidade

Sem processos de "background compaction", o SchipDB não apresenta picos de latência (jitter), mantendo performance linear.

CPU Overhead

A indexação k32 proprietária consome frações do tempo de CPU comparado ao processamento de bloom filters e merge do RocksDB.

Por que a diferença?

O RocksDB é otimizado para cenários onde a escrita é frequente mas os recursos de hardware são abundantes para lidar com a compactação.

Entretanto, em volumes na casa do bilhão de registros, a estrutura complexa do Facebook degrada de forma severa — a busca sequencial de 1 bilhão de registros com chave de 4 bytes levou 19h36min no RocksDB. O SchipDB utiliza a e-tree, um algoritmo de indexação proprietário com 40 anos de refinamento, eliminando o overhead de serialização e syscalls de I/O desnecessárias via mmap.

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