TokuDB
टोकुडीबी माईएसक्यूएल और मारियाडीबी के लिए एक ओपन-सोर्स, उच्च प्रदर्शन वाला भंडारण इंजन है। यह एक अस्थि वृक्ष सूचकांक का उपयोग करके इसे प्राप्त करता है। यह मापनीय, एसीआईडी और एमवीसीसी के अनुरूप है, अनुक्रमण-आधारित प्रश्न सुधार प्रदान करता है, ऑनलाइन योजना संशोधन प्रदान करता है, और हार्ड डिस्क ड्राइव और फ्लैश मेमोरी दोनों के लिए प्रतिकृति अंतराल को कम करता है। टोकुडीबी पर्काना सर्वर, मारियाडीबी और नागियोस आधारित ऑपमन में शामिल है। हालाँकि, यह पर्कोना सर्वर 8 और मारियाडीबी 10.5 में बहिष्कृत है। फ्रैक्टल ट्री इंडेक्स अवलोकन टोकुडीबी एक फ्रैक्टल ट्री इंडेक्स ट्री डेटा संरचना का उपयोग करता है जो डेटा को क्रमबद्ध रखता है और बी-ट्री के रूप में एक ही समय में खोज और अनुक्रमिक पहुंच की अनुमति देता है, लेकिन सम्मिलन और विलोपन के साथ जो बी-ट्री की तुलना में एसिम्प्टोटिक रूप से तेज हैं। फ्रैक्टल ट्री भी संदेशों को पेड़ में इस तरह से इंजेक्ट करने की अनुमति देते हैं कि स्कीमा परिवर्तन (जैसे कि एक कॉलम जोड़ना या गिराना, या एक सूचकांक जोड़ना) ऑनलाइन और पृष्ठभूमि में किया जा सकता है। नतीजतन, प्रदर्शन में गिरावट के बिना अधिक सूचकांकों को बनाए रखा जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि सूचकांकों में डेटा जोड़ने से बी-ट्री के प्रदर्शन पर दबाव पड़ता है, लेकिन फ्रैक्टल ट्री सूचकांकों में अच्छा प्रदर्शन करता है। उपयोग फ्रैक्टल ट्री सूचकांकों को स्ट्रीमिंग डेटा के निकट-वास्तविक समय विश्लेषण द्वारा विशेषता वाले कई अनुप्रयोगों पर लागू किया जा सकता है। इनका उपयोग डेटाबेस की भंडारण परत के रूप में या फ़ाइल सिस्टम की भंडारण परत के रूप में किया जा सकता है। जब एक डेटाबेस में उपयोग किया जाता है, तो उनका उपयोग किसी भी सेटिंग में किया जा सकता है जहां बेहतर प्रदर्शन के साथ बी-ट्री का उपयोग किया जाता है। उदाहरणों में शामिल हैंः नेटवर्क इवेंट मैनेजमेंट, ऑनलाइन विज्ञापन नेटवर्क, क्लिकस्ट्रीम एनालिटिक्स और एयर ट्रैफिक कंट्रोल मैनेजमेंट। अन्य उपयोगों में सोशल मीडिया साइटों के लिए खोज इंजनों के लिए त्वरित क्रॉलर प्रदर्शन शामिल हैं। इसका उपयोग ऑनलाइन अनुक्रमणिका और कॉलम बनाने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे ई-कॉमर्स वैयक्तिकरण के लिए पूछताछ में लचीलापन आता है। यह प्रदर्शन में सुधार और लेन-देन वेबसाइटों पर मौजूदा भार को कम करने के लिए भी उपयुक्त है। सामान्य तौर पर, यह उन अनुप्रयोगों में अच्छा प्रदर्शन करता है जिन्हें एक साथ लॉग फ़ाइल डेटा संग्रहीत करना चाहिए और तदर्थ प्रश्नों को निष्पादित करना चाहिए। स्मृति-कुशल प्रणालियों के निर्माण के लिए यह दृष्टिकोण मूल रूप से मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, रटगर्स विश्वविद्यालय और स्टोनी ब्रुक विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा संयुक्त रूप से विकसित किया गया था। बिग डेटा मार्केट टोकुडीबी पर भूमिका को उन तकनीकों में से एक के रूप में नामित किया गया है जो माईएसक्यूएल में बिग डेटा को सक्षम करती हैं। टोकुटेक बिग डेटा पर ओ 'रेली स्ट्राटा सम्मेलन 2012 में स्टार्टअप शोकेस फाइनलिस्ट थे। यह भी देखें माइएसक्यूएल डेटाबेस इंजनों की तुलना न्यूएसक्यूएल डेटाबेस इंजन संदर्भ बाहरी लिंक टोकुटेक वेबसाइट इससे पहले कि इसे पेरकोना द्वारा अधिग्रहित किया गया था, वेबैक मशीन से DBMS2.com लिनक्स मारियाडीबी के लिए गिटहब डेटाबेस इंजन मायएसक्यूएल न्यूएसक्यूएल डेटाबेस से संबंधित सॉफ्टवेयर पर टोकुटेक संगठन का अवलोकन