RocksDB, a Key-Value Store based on the LSM (Log-Structured Merge) Tree, widely used in various applications. It offers high performance, supports various storage devices such as HDD and SSD, provides scalability, and includes a range of configuration options. When there's more data incoming than RocksDB can handle, RocksDB uses a feature called Write Stall to regulate the database's write speed. Although Write Stall significantly improves read performance, it adversely affects write performance. However, in real-world workloads, databases need to enhance both read and write query performance. Therefore, this paper defines the problems that arise when disabling Write Stall and proposes a structure called range-based LSM-Tree and the use of a new storage medium called MS (Memory-Semantic)-SSD to address these issues. By these means, even with Write Stall disabled, it was possible to refine compaction and reduce the amount of data to read, thus improving both read and write query performance.
LSM(Log-Structured Merge) Tree 기반 키 값 저장소 중 하나인 RocksDB는 높은 성능, HDD 및 SSD와 같은 다양한 저장 장치 지원, 확장성, 그리고 다양한 설정 옵션을 제공하여 다양한 애플리케이션에서 널리 사용된다. RocksDB가 처리할 수 있는 데이터보다 더 많은 데이터가 들어올 때, 쓰기 지연(Write Stall)이라는 기능을 사용하여 데이터베이스의 쓰기 속도를 조절한다. 이러한 쓰기 지연은 데이터베이스의 읽기 성능을 크게 개선하지만, 쓰기 성능에는 악영향을 끼친다. 하지만 실제 환경에서의 워크로드에 대해 데이터베이스는 읽기, 쓰기 쿼리의 성능을 모두 개선해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문은쓰기 지연 기능을 비활성화하였을 때 발생하는 문제를 자세히 정의하고 이를 해결하기 위한 범위 기반 LSM Tree라고 불리는 자료구조와 Memory Semantic SSD 라는 새로운 저장 매체에서의 사용을 제안한다. 이러한 방법을 통하여 쓰기 지연 기능을 비활성화하더라도 Compaction을 세분화하고 읽어야 할 데이터의 양을 줄여 읽기, 쓰기 쿼리의 성능을 모두 개선할 수 있었다.
