Berkeley DB使用SecondKey给数据排序的实现方法
Berkeley DB使用SecondKey给数据排序的 实现方法是本文我们主要要介绍的内容,在做项目的时候用到了nosql数据库BDB,借此机会研究了一下它的用法。它的官方示例和文档比较丰富,感觉比较 容易学习。在开发过程中出现了一个需求,要把数据根据插入时间遍历,个人认为通过第二主键(SecondKey)比较容易实现。
以下是我的基本实现过程:
1.在ValueBean中加入insertTime属性
- public class ValueBean{
- private String insertTime;
- private String hostName;
- private byte[] value;
- public String getHostName() {
- return hostName;
- }
- public void setHostName(String hostName) {
- this.hostName = hostName;
- }
- public String getInsertTime() {
- return insertTime;
- }
- public void setInsertTime(String insertTime) {
- this.insertTime = insertTime;
- }
- public byte[] getValue() {
- return value;
- }
- public void setValue(byte[] value) {
- this.value = value;
- }
- }
其中的hostName属性在主从同步和生成插入时间时用到,value属性就是key-value中的值
2.TupleBinding类
- public class ValueBeanBinding extends TupleBinding<ValueBean> {
- @Override
- public ValueBean entryToObject(TupleInput input) {
- String time = input.readString();
- String name = input.readString();
- byte[] value = new byte[input.getBufferLength()-input.getBufferOffset()];//获得value长度
- input.read(value);
- ValueBean data = new ValueBean();
- data.setInsertTime(time);
- data.setHostName(name);
- data.setValue(value);
- return data;
- }
- @Override
- public void objectToEntry(ValueBean object, TupleOutput output) {
- ValueBean value = object;
- output.writeString(value.getInsertTime());
- output.writeString(value.getHostName());
- output.write(value.getValue());
- }
- }
此类用于将ValueBean和DatabaseEntry进行转换,两个方法中的属性读写顺序要统一。
3.SecondaryKeyCreator,第二主键生成器
- public class SecondKeyCreator implements SecondaryKeyCreator{
- private TupleBinding<ValueBean> theBinding;
- SecondKeyCreator(TupleBinding<ValueBean> theBinding) {
- this.theBinding = theBinding;
- }
- @Override
- public boolean createSecondaryKey(SecondaryDatabase secondary,
- DatabaseEntry key, DatabaseEntry data, DatabaseEntry result) {
- ValueBean v =
- (ValueBean) theBinding.entryToObject(data);
- String time=v.getInsertTime();
- result.setData(time.getBytes());
- return true;
- }
- }
指定insertTime属性作为第二主键。
在插入一个新数据时生成insertTime十分关键,尤其在高并发和互为主从同步时极易出现“第二主键重复”的错误,造成数据无法插入,我了使用 当前时间毫秒数+AtomicInteger自增+hostName的asc码之和,保证insertTime的前后大小顺序。
System.currentTimeMillis()*1000000+(add_num.getAndIncrement()%1000)*1000 + host_key
4.创建第二数据库,用于存储secondkey
- SecondaryConfig mySecConfig = new SecondaryConfig();
- mySecConfig.setAllowCreate(true);
- mySecConfig.setSortedDuplicates(false);
- TupleBinding<ValueBean> tb =new ValueBeanBinding();
- SecondKeyCreator keyCreator = new SecondKeyCreator(tb);
- mySecConfig.setKeyCreator(keyCreator);
- mySecConfig.setTransactional(envConfig.getTransactional());
- String secDbName = "mySecondaryDatabase";
- mySecDb = myEnv.openSecondaryDatabase(null, secDbName, storeDb, mySecConfig);
到此,便可以使用SecondaryCursor的getNext()和getPrev()前后遍历了,getSearchKey()可以找到你想要的位置。
关于Berkeley DB使用SecondKey给数据排序的实现方法的相关知识就介绍到这里了,希望本次的介绍能够对您有所收获!
Berkeley DB使用SecondKey给数据排序的实现方法的更多相关文章
- 送你一个Python 数据排序的好方法
摘要:学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法.最常见的数据分析是使用电子表格.SQL或pandas 完成的.使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据 ...
- Berkeley DB基础教程
一.Berkeley DB的介绍 (1)Berkeley DB是一个嵌入式数据库,它适合于管理海量的.简单的数据.如Google使用其来保存账户信息,Heritrix用其来保存froniter. (2 ...
- Berkeley DB基础教程 分类: H3_NUTCH 2014-05-29 15:21 2212人阅读 评论(0) 收藏
一.Berkeley DB的介绍 (1)Berkeley DB是一个嵌入式数据库,它适合于管理海量的.简单的数据.如Google使用其来保存账户信息,Heritrix用其来保存froniter. (2 ...
- 新浪研发中心: Berkeley DB 使用经验总结
http://blog.sina.com.cn/s/blog_502c8cc40100yqkj.html NoSQL是现在互联网Web2.0时代备受关注的技术之一,被用来存储大量的非关系型的数据.Be ...
- Berkeley DB 使用经验总结
作者:陈磊 NoSQL是现在互联网Web2.0时代备受关注的技术之一,被用来存储大量的非关系型的数据.Berkeley DB作为一款优秀的Key/Value存储引擎自然也在讨论之列.最近使用BDB来发 ...
- 一个简单的NoSQL内存数据库—Berkeley DB基本操作的例子
一个简单的NoSQL内存数据库—Berkeley DB基本操作的例子 最近,由于云计算的发展,数据库技术也从结构式数据库发展到NoSQL数据库,存储模式从结构化的关系存储到现在如火如荼的key/val ...
- Berkeley DB的数据存储结构——哈希表(Hash Table)、B树(BTree)、队列(Queue)、记录号(Recno)
Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue) ...
- Berkeley DB分布式探索
明天回家就没有网络,今晚就将整个编写过程记录下来.顺带整理思路以解决未能解决的问题. 标题有点托大,想将Berkeley DB做成分布式存储,感觉很高端的样子,实际上就是通过ssh将Berkeley ...
- Berkeley DB Java Edition 简介
一. 简介 Berkeley DB Java Edition (JE)是一个完全用JAVA写的,它适合于管理海量的,简单的数据. l 能够高效率的 ...
随机推荐
- JS如何判断是否为ie浏览器的方法(包括IE10、IE11在内)
判断是否IE浏览器用的是window.navigator.userAgent,跟踪这个信息,发现在开发环境,识别为IE10,但访问服务器则识别为IE11,但IE11的userAgent里是没有MSIE ...
- 科学计算库Numpy——数组形状
改变数组维数 给数组的shape属性赋值,改变数组的维数.数组的大小是不能改变的. 增加维度 使用np.newaxis增加维度. 删除维度 使用squeeze()删除维度是1的维度,也就是删除shap ...
- 20190103(GIL,池,阻塞,同步异步)
GIL锁 什么是GIL GIL全局解释器锁,是防止多个线程在同一时间同时执行的.CPython解释器特有的一种互斥锁. 每一个py文件都会有自己的解释器,也就是说不同py文件的GIL都是独立的, ps ...
- oracle 事务 第一弹
一.事务概念 概念:在数据库中事务是工作的逻辑单元,一个事务是由一个或多个完成一组的相关行为的SQL语句组成,通过事务机制确保这一组SQL语句所作的操作要么完全成功执行,完成整个工作单元操作,要么一点 ...
- HDU - 1054 Strategic Game (二分图匹配模板题)
二分图匹配模板题 #include <bits/stdc++.h> #define FOPI freopen("in.txt", "r", stdi ...
- 笔记-python-装饰器
笔记-python-装饰器 1. 装饰器 装饰器的实质是返回的函数对象的函数,其次返回的函数对象是可以调用的,搞清楚这两点后,装饰器是很容易理解的. 1.1. 相关概念理解 首先,要理解在Pyth ...
- Java Integer于Int 进行==双等于的内存比较时的一些问题说明
转自: https://blog.csdn.net/xingkongdeasi/article/details/79618421 部分有所修改: 前言: 越是简单的东西,我们往往越是没有去把它明白,但 ...
- leetcode 【 Find Minimum in Rotated Sorted Array II 】python 实现
题目: Follow up for "Find Minimum in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? W ...
- IOS笔记050-事件处理
IOS事件处理 1.触摸事件 2.加速器事件:重力感应,旋转等事件 3.远程遥控事件:蓝牙线控,耳机线控等 触摸事件 响应者对象 只有继承了UIResponder得对象才能接收并处理事件 常见类有:U ...
- Halcon18 Linux 下载
Halcon18 Linux下载地址:http://www.211xun.com/download_page_14.html HALCON 18 是一套机器视觉图像处理库,由一千多个算子以及底层的数据 ...