使用leveldb
C++引入leveldb
编译安装:
git clone --recurse-submodules https://github.com/google/leveldb.git
cd leveldb
mkdir -p build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. && cmake --build .
sudo make install
C++工程引入leveldb库,需链接-lleveldb -lpthread
leveldb使用示例
#include <iostream>
#include <leveldb/db.h>
int main(int argc, char const *argv[])
{
leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "testdb", &db);
if (!status.ok()) {
std::cout << "open db failed" << std::endl;
return -1;
}
std::cout << "open db success" << std::endl;
status = db->Put(leveldb::WriteOptions(), "rc", "Hello rc!");
if (!status.ok()) {
std::cout << "put db failed" << std::endl;
return -1;
}
std::cout << "put db success" << std::endl;
std::string res;
status = db->Get(leveldb::ReadOptions(), "rc", &res);
if (!status.ok()) {
std::cout << "get db failed" << std::endl;
return -1;
}
std::cout << "get db success" << std::endl;
std::cout << "get " << res << std::endl;
delete db;
return 0;
}
options选项含义
struct options {
// 比较器,用来决定key在表中的排列顺序
// 默认的比较器,按字典序排序
const Comparator* comparator;
// 为true表示,数据库不存在则创建
bool create_if_missing = false;
// 为true表示,数据库存在则报错
bool error_if_exists = false;
// 为true表示,严格检错模式,可能导致数据库不可用
bool paranoid_checks = false;
// 平台兼容性相关,暂不了解
// 默认为Env::Default()
Env* env;
// 为null则日志信息和数据内容写在同一个文件
// 不为null,单独写到info_log文件
Logger* info_log = nullptr;
// 大的写缓存可以提升性能,特别是大块数据加载的时候
// 但是会导致下次打开数据库花更多时间来recovery
size_t write_buffer_size = 4 * 1024 * 1024;
// 数据库最多能打开的文件数
// 一般每2MB的working set会用一个文件
int max_open_files = 1000;
// 块缓存,块就是从磁盘读取的一个单位
// 为null,用8MB的内部缓存
// 不为null,则用指定的缓存
Cache* block_cache = nullptr;
// 块的大小
size_t block_size = 4 * 1024;
// 差分编码时key的数目,可以动态改变,建议不修改。
int block_restart_interval = 16;
// leveldb最大写文件的大小,达到该值将创建新的文件
// 一般不用更改
size_t max_file_size = 2 * 1024 * 1024;
// 压缩算法,可以算kSnappyCompression和KNoCompression
// kSnappyCompression一般压缩速率:
// ~200-500MB/s compression
// ~400-800MB/s decompression
CompressionType compression = kSnappyCompression;
// 为true的话,会采用追加模式写manifest和log,可以提升数据库开启速度
bool reuse_logs = false;
// 如果用NewBloomFilterPolicy可以提升读取速度
const FilterPolicy* filter_policy = nullptr;
};
struct ReadOptions {
// 为true,则读取数据的时候会检测校验和
bool verify_checksums = false;
// 是否将此次读数据的迭代缓存到内存
// 设置为false,可以提升大块数据扫描效率
bool fill_cache = true;
// 不为null,则从指定快照中读取数据
// 为null,则从当前开始读取时的快照中读取数据
const Snapshot* snapshot = nullptr;
};
struct WriteOptions {
// 是否同步写,为true会降低写速率
bool sync = false;
};
status错误代码
class Status {
public:
// 运行成功
bool ok() const;
// 未找到错误
bool IsNotFound() const;
// 崩溃错误
bool IsCorruption() const
// IO错误
bool IsIOError() const;
// 不支持错误
bool IsNotSupportedError() const;
// 参数非法错误
bool IsInvalidArgument() const;
};
Slice
Slice可以和string和char*类型相互转换,这里为了减少数据拷贝,Slice只保存传入的字符串的指针,所以string转换为Slice需要注意string对象的生存周期
class Slice {
public:
Slice(const char* s) : data_(s), size_(strlen(s)) {}
Slice(const std::string& s) : data_(s.data()), size_(s.size()) {}
std::string ToString() const { return std::string(data_, size_); }
const char* data() const { return data_; }
private:
const char* data_;
size_t size_;
};
使用leveldb的更多相关文章
- leveldb 性能、使用场景评估
最近有个业务写远远大于读,读也集中在最近写入,这不很适合采用leveldb存储么,leveldb业界貌似ssdb用得挺广,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是leveldb的r ...
- leveldb源码分析--SSTable之Compaction
对于compaction是leveldb中体量最大的一部分,也应该是最为复杂的部分,为了便于理解我们首先从一些基本的概念开始.下面是一些从doc/impl.html中翻译和整理的内容: Level 0 ...
- leveldb 学习。
1)大概浏览了leveldb文档的介绍.本想逐步看代码,想想还是自己先实现一个看看如何改进. 2)完成了一个非常丑陋的初版,但是还是比初初版有进步. 3)key value的数据库,不允许有key重复 ...
- 解决: org.iq80.leveldb.DBException: IO error: C:\data\trie\000945.sst: Could not create random access file.
以太坊MPT树的持久化层是采用了leveldb数据库,然而在抽取MPT树代码运行过程中,进行get和write操作时却发生了错误: Caused by: org.fusesource.leveldbj ...
- 用Qt Creator 对 leveldb 进行简单的读写
#include <iostream> #include <string> #include <leveldb/db.h> #include <boost/l ...
- leveldb 学习笔记之VarInt
在leveldb在查找比较时的key里面保存key长度用的是VarInt,何为VarInt呢,就是变长的整数,每7bit代表一个数,第8bit代表是否还有下一个字节, 1. 比如小于128(一个字节以 ...
- leveldb源码学习系列
楼主从2014年7月份开始学习<>,由于书籍比较抽象,为了加深思考,同时开始了Google leveldb的源码学习,主要是想学习leveldb的设计思想和Google的C++编程规范.目 ...
- LevelDB库简介
LevelDB库简介 一.LevelDB入门 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询 ...
- zookeeper + LevelDB + ActiveMQ实现消息队列高可用
通过集群实现消息队列高可用. 消息队列在项目中存储订单.邮件通知.数据分发等重要信息,故对消息队列稳定可用性有高要求. 现在通过zookeeper选取activemq leader的形式实现当某个ac ...
- leveldb.net对象读写封装
leveldb是一个非常高效的可嵌入式K-V数据库,在.NET下有着基于win实现的包装leveldb.net;不过leveldb.net只提供了基于byte[]和string的处理,这显然会对使用的 ...
随机推荐
- leetcode刷题-47全排列2
题目 给定一个可包含重复数字的序列,返回所有不重复的全排列. 思路 其思路与46题完全一致,但是需要与组合总和2题一般,在同一层取出重复元素.因此可以在每一层设置一个set()类型,将访问过的元素放入 ...
- Charles的几个用途
1.拦截请求,篡改请求和响应 拦截请求,修改请求可以测试网站中一些异常的情况,检查服务端是否有校验的情况 检查是否存在漏洞,就看拦截之后修改过的数据是否写进了数据库 使用方法: 举例一:上传文件 1. ...
- [LeetCode]347. 前 K 个高频元素(堆)
题目 给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素. 示例 1: 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2] 示例 2: 输入: nums = [1 ...
- WeihanLi.Npoi 1.10.0 更新日志
WeihanLi.Npoi 1.10.0 更新日志 Intro 上周有个网友希望能够导入Excel时提供一个 EndRowIndex 来自己控制结束行和根据字段过滤的,周末找时间做了一下这个 feat ...
- Java面试必问之-JUC
JUC:java.util.concurrent (Java并发编程工具类) 代码:D:\JAVA\Java_Learning\Elipse_Project\workspace200301EE\JUC ...
- 1000000 / 60S 的 RocketMQ 不停机,扩容,平滑升级!
一.背景 1.各业务系统持续迭代过程中,JDK.SpringBoot.RocketMQ Client 等框架也进行了升级,高版本的 RocketMQ Client 发送的消息到低版本中,在控制台中午无 ...
- tkMybatis和Mybatis Generator的结合使用
tkMybatis配置 tkmybatis是基于Mybatis框架开发的一个工具,通过调用它提供的方法实现对单表的数据操作,以免写任何sql语句. tkMybatis通常与Mybatis以及Mybat ...
- .net core中的那些常用的日志框架(Logging篇)
前言 日志,在我们每个项目中是必不可少的,它不仅能在调试的时候测试数据,而且在项目上线,也是我们排查错误的得力助手,那我就能谈谈,用的多的几个日志框架吧!如果有不对的地方,欢迎来指教错误,谢谢! As ...
- fastjson 1.2.6以下版本 解析字符串末尾出现/x会陷入死循环 报oom异常
记一次使用阿里fastjson遇到的问题 项目最好将fastjson版本升级到1.2.6或以上版本 1.2.6以下版本存在漏洞,测试如下代码直接报错 public class FastJsonTest ...
- 实战:一种在http请求中使用protobuffer+nginx+lua收集打点日志的方案
背景 app打点日志的上报和收集,是互联网公司的基本需求. 一.方案选择 1.1 protobuffer vs json 探究一种以最高效的方式上报和解析打点数据是一个系统性的问题,需要解决的子问题有 ...