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GreptimeDB v1.1 通过单个 ALTER TABLE 语句引入了对现有表的在线重新分区,消除了数据迁移、双写或应用程序变更的需求。它利用共享对象存储和逻辑分片来更新清单和路由,而无需在节点之间移动数据。
小米智慧工厂用 GreptimeDB 替换了 Loki 进行日志存储,每月处理数十亿行数据,并采用了定制化索引:针对高基数的 trace_id 使用 Bloom 跳跃索引,针对低基数字段使用倒排索引,并对消息体进行全文搜索。
GreptimeDB的Mito2存储引擎采用LSM-tree设计,结合列式Parquet SST、三级扫描剪枝以及TWCS压缩。该博客文章对其架构进行了全面解析。
GreptimeDB v1.0引入了Pending Rows Batcher,这是一个三阶段流水线,将CPU密集型工作从Datanode的关键路径上移开,使Prometheus远程写入吞吐量从120万提升到217万points/sec,并将Datanode的CPU使用率降低20%。