Qu'advient-il des bases de données en nuage distribuées en mémoire telles que Hazelcast et Scalris s'il y a plus de données à stocker que de RAM dans le cluster?

Question

Que se passe-t-il avec les bases de données cloud en mémoire distribuées telles que

1. Hazelcast
2. Scalaris

s'il y a plus de données à stocker que de RAM dans le cluster?

vont-ils échanger? Et si l'espace de swap est plein? Je ne vois pas de stratégie de récupération après sinistre dans les deux bases de données! Peut-être que toutes les données sont perdues si la mémoire est pleine?

Existe-t-il une possibilité d'écrire des informations sur le disque dur pour des problèmes de mémoire? Existe-t-il d’autres bases de données offrant les mêmes fonctionnalités que Hazelcast ou Scalaris avec fonctions de sauvegarde / hdd-storage / reprise après incident?

Answer 1

Je ne connais pas l'état de la situation lorsque la réponse acceptée par Martin K. a été publiée, mais la FAQ de Scalaris affirme à présent que cette option est prise en charge.

Puis-je stocker plus de données dans Scal que le ram + espace libre est disponible dans le cluster?

  

Oui. Nous avons plusieurs bases de données   backends, par exemple src / db_ets.erl (ets)   et src / db_tcerl (tokyocabinet). le   ancien utilise la mémoire principale pour   stocker des données, tandis que ce dernier utilise   tokyocabinet pour stocker des données sur le disque.   Avec tokycoabinet, seul votre représentant local   les disques doivent limiter la taille totale de   votre base de données. Notez cependant que cette   ne fournit toujours pas de persistance.

     

Pour obtenir des instructions sur le changement de   base de données à tokyocabinet voir    Tokyocabinet .

Answer 2

En ce qui concerne les équipes de Hazelcast et de Scalaris, ils affirment à la fois que l’écriture de plus de données que la RAM disponible n’est pas prise en charge.

L'équipe Hazlecast va bientôt créer un magasin de fichiers plats.