- Log-Structured Merge-tree पर बना एक एम्बेडेड स्टोरेज इंजन
- मौजूदा LSM-tree स्टोरेज इंजनों से अलग, SlateDB डेटा को object storage (S3, GCS, ABS, MinIO, Tigris आदि) में लिखता है
- object storage का उपयोग करके यह असीमित स्टोरेज क्षमता, उच्च durability, और आसान replication प्रदान करता है
- हालांकि, object storage की कमी यह है कि इसमें local disk की तुलना में अधिक latency और API cost आती है
SlateDB की कमियों से बचने की रणनीति
- write API cost (PUT) को कम करने के लिए writes को batch में प्रोसेस करता है
- हर
put() call को object storage में लिखने के बजाय, MemTable को समय-समय पर string-sorted table (SST) के रूप में object storage में flush किया जाता है
- flush interval configurable है
- write latency को कम करने के लिए asynchronous
put method प्रदान करता है
- जो client मजबूत durability को प्राथमिकता देते हैं, वे MemTable के object storage में flush होने तक
put पर await कर सकते हैं (latency और durability के बीच trade-off)
- जो client कम latency को प्राथमिकता देते हैं, वे
put से लौटे future को अनदेखा कर सकते हैं
- read latency और read API cost (GET) को कम करने के लिए standard LSM-tree caching techniques का उपयोग करता है
- in-memory block cache, compression, Bloom filter, local SST disk cache
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