chronicle-map 可以处理大于内存的数据吗？
Can chronicle-map handle data larger than memory?
我对堆外内存的工作原理有点困惑。我有一个 32GB 内存的服务器，以及一个大小约为 1TB 的键值映射数据集。我正在寻找一个简单快速的嵌入式 Java 数据库，它允许我根据这个 1TB 数据集将一个键映射到一个值，该数据集大部分必须从磁盘读取。此数据集中的每个条目都很小（<500 字节），因此我认为使用文件系统效率不高。
我想为此使用编年史地图。我读到堆外内存使用量可以超过 ram 大小，并且它以某种方式与文件系统交互，但与此同时，Chronicle Map 被描述为内存数据库。 Chronicle Map 可以为我的服务器处理 1TB 的数据集，还是我只能使用 32GB 或更少的数据集？
答案取决于您的操作系统。在 Windows 上，Chronicle Map 必须适合主内存，但是在 Linux 和 MacOSX 上，它在主内存中没有修复（不同之处在于内存映射在这些操作系统上的实现方式）注意：Linux 甚至允许您映射比磁盘更大的区域 space（MacOSX 和 Windows 不支持）
因此，在 Linux 上，您可以在具有 32 GB 内存的计算机上映射 1 TB 甚至 100 TB。请务必记住，您的访问模式和您选择的驱动器对性能至关重要。如果您通常大部分时间都访问相同的数据并且您有 SSD，那么这将表现良好。如果您有旋转磁盘和随机访问模式，您将受到驱动器速度的限制。
注意：我们已经对 25 亿个条目的 Chronicle Map 进行了测试，它使用 64 位散列键时表现良好。
我对堆外内存的工作原理有点困惑。我有一个 32GB 内存的服务器，以及一个大小约为 1TB 的键值映射数据集。我正在寻找一个简单快速的嵌入式 Java 数据库，它允许我根据这个 1TB 数据集将一个键映射到一个值，该数据集大部分必须从磁盘读取。此数据集中的每个条目都很小（<500 字节），因此我认为使用文件系统效率不高。
我想为此使用编年史地图。我读到堆外内存使用量可以超过 ram 大小，并且它以某种方式与文件系统交互，但与此同时，Chronicle Map 被描述为内存数据库。 Chronicle Map 可以为我的服务器处理 1TB 的数据集，还是我只能使用 32GB 或更少的数据集？
答案取决于您的操作系统。在 Windows 上，Chronicle Map 必须适合主内存，但是在 Linux 和 MacOSX 上，它在主内存中没有修复（不同之处在于内存映射在这些操作系统上的实现方式）注意：Linux 甚至允许您映射比磁盘更大的区域 space（MacOSX 和 Windows 不支持）
因此，在 Linux 上，您可以在具有 32 GB 内存的计算机上映射 1 TB 甚至 100 TB。请务必记住，您的访问模式和您选择的驱动器对性能至关重要。如果您通常大部分时间都访问相同的数据并且您有 SSD，那么这将表现良好。如果您有旋转磁盘和随机访问模式，您将受到驱动器速度的限制。
注意：我们已经对 25 亿个条目的 Chronicle Map 进行了测试，它使用 64 位散列键时表现良好。