2019-DBMS-Project

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关于性能

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在我们的测试当中，加载效率比levelDB高4倍，但是运行效率慢4倍。（之前更惨，100倍） 我刚才采样检测了程序，发现占用程序时间的是keyHash()函数。 将LeafNode::find()里面关于fingerprint的比较相关代码注释掉之后效率比levelDB高1倍。 请问我们应该去除指纹机制，还是改掉哈希函数，还是其他方法？

MilkFather

关于micro-log

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请问应该如何模拟crash?

anineee

fptree的期望性能

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请问fptree的期望性能有多高？ 我使用ycsb同样的代码测试leveldb和fptree，发现在load阶段fptree比leveldb慢了一倍，在run阶段两者性能差不多 在我们的实现中,每次修改叶子后都会立即调用LeafNode::persist，我们每次都判断叶子是否是pmem地址，若是则用pmem_persist持久化，如不是则用pmme_msync持久化，其实现代码为： ``` void LeafNode::persist() { if (pmem_is_pmem(this->pmem_addr, calLeafSize())) { pmem_persist(this->pmem_addr, calLeafSize()); } else { pmem_msync(this->pmem_addr, calLeafSize()); } } ```

penhison

关于叶子节点的默认的度大小

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论文里提到叶子的头部（即bitmap+pNext+fingerprints）部分的大小应该设置为一个cache-line大小，而当前主流CPU的cache-line大小都是64byte，那么叶子的度应该设置为26（4byte bitmap + 8byte pNext + 26 * 2byte fingerprints = 64byte）才能取得最佳性能。 而fptree框架的默认叶子的度的大小为56，这不是论文提及的最优值，是否应在最终实现时把叶子的默认的度改回26（测试代码不兼容）。 叶子的默认的度的大小设为56有什么额外的考虑吗？ 我把叶子的度的大小改为26后，运行ycsb的220w测试，整体性能相比叶子的度的大小为56时提升了10%到20%

penhison