Loja de valores-chave ordenada
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História
A origem da loja de valores-chave ordenada decorre do trabalho de Ken Thompson no DBM em 1979. Mais tarde, em 1991, foi lançado Berkeley DB, que apresentava um back-end da B-Tree que permitia que as chaves permanecessem classificadas. Dizia -se que Berkeley DB era muito rápido e entrou em vários produtos comerciais. Foi incluído na biblioteca padrão do Python até 2.7. Em 2009, foi lançado o gabinete de Tóquio, que foi substituído pelo gabinete de Kyoto que suporta a transação e as chaves ordenadas. Em 2011, o LMDB foi criado para substituir o Berkeley DB no OpenLDAP. Há também o LevelDB do Google que foi bifurcado pelo Facebook em 2012 como Rocksdb. Em 2014, Wiredtiger, sucessor de Berkeley DB, foi adquirido pelo MongoDB e desde 2019 o back -end principal do banco de dados MongoDB.
Outra implementação notável do paradigma OKVS é a extensão Sophia e SQLite3 LSM. Outro uso notável do paradigma OKVS é o sistema de banco de dados multimodelo chamado ArangodB baseado no Rocksdb.
Alguns bancos de dados do NewsQL são suportados por lojas de valor-chave ordenadas. Janusgraph, um banco de dados de gráficos de propriedades, possui um back -end de banco de dados de Berkeley e back -end da fundação.
Conceitos chave
Codificação lexicográfica
Existem algoritmos que codificam tipos de dados básicos (string, número inteiro, flutuação) e composição desses tipos de dados dentro de contêineres classificados como tuplas, listas ou vetores que preservam sua ordem "natural". Ou seja, pode-se trabalhar com uma loja de valor-chave ordenada sem precisar mexer diretamente com bytes. Na fundação, é chamado de camada de tupla.
Consulta de gama
Subespaços
Composição -chave
Pode -se construir espaços -chave para criar abstrações de nível mais alto. A idéia é construir teclas, que aproveitam a natureza ordenada do espaço -chave de nível superior. Ao aproveitar a natureza ordenada do espaço chave, pode -se consultar faixas de chaves que possuem padrão particular.
Desnormalização
A desnormalização, como, repetir a mesma peça de dados em múltiplas subespaços é uma prática comum. Ele permite criar representação secundária, também chamada de índices, que permitirão acelerar as consultas.
Abstrações de nível superior
Os seguintes abstrações ou bancos de dados foram construídos nas lojas de valor-chave de melhor ordem:
Timeseries database,Record Database, also known as Row store databases, they behave similarly to what is dubbed RDBMS,Tuple Stores, also known as Triple Store or Quad Store but also Generic Tuple Store,Document database, that mimics MongoDB API,Full-text searchGeographic Information SystemsProperty GraphVersioned DataToda essa abstração pode coexistir com o mesmo banco de dados OKVS e, quando o ácido é suportado, as operações acontecem com as garantias oferecidas pelo sistema de transações.