一.使用http://www.nuget.org/packages/LevelDB.NET 测试 1.新建项目,并Nuget引入库: 2.写代码 using LevelDB; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace LevelDBDemo { class Program { static

Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练.比如在MNIST识别训练中,一般直接读图片会比较耗时,我们一般将图片转存为数据库中.目前主流的数据库有以下两种选择: LevelDB LmDB 如果我们需要的数据格式是LevelDB,我们需要执行以下命令 gedit^C/caffe/examples/mnist/create_mnist.sh 然后在打开的编辑器里面修改create_mnist.sh脚本的代码,将BACKEND=lmdb改为:BACKEND="leveldb"

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是分布式专题的第10篇文章,我们继续来聊聊LSMT这个数据结构. LSMT是一个在分布式系统当中应用非常广泛,并且原理直观简单的数据结构.在上一篇文章当中我们进行了详细的讨论,有所遗忘或者是新关注的同学可以点击下方的链接回顾一下上一讲的内容. 分布式--吞吐量巨强.Hbase的承载者 LSMT leveldb简介 上一篇的内容我们介绍的算是最基础版本的LSMT,在这一篇当中,我们来具体看下levelDB这个经典的KV数据库引擎当中L

[LevelDB 读取记录] LevelDb是针对大规模Key/Value数据的单机存储库,从应用的角度来看,LevelDb就是一个存储工具.而作为称职的存储工具,常见的调用接口无非是新增KV,删除KV,读取KV,更新Key对应的Value值这么几种操作.LevelDb的接口没有直接支持更新操作的接口,如果需要更新某个Key的Value,你可以选择直接生猛地插入新的KV,保持Key相同,这样系统内的key对应的value就会被更新:或者你可以先删除旧的KV, 之后再插入新的KV,这样比较委婉地完

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redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读:主要对redis命令封装,get/set 不说,leveldb 是有序的,相比redis通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,ttl 会单独存储一个hset 保存过期时间

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 当日志文件超过一定大小的阈值是 (默认为 1MB): 建立一个新的memtable和日志文件,以后的操作都是用新的memtable和日志文件 后台进行如下操作: 将旧的 memtable写到SSTable中(过程为先转为immtable_table,然后遍历写入) 废弃旧的 memtable 删除

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很适合应用在查询较少,而写很多的场景.LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘,降低索引插入开销,关于LSM,本文在后面也会简单提及. 根据Leveldb官方网站的描述,Leve

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以32K为单位的物理Block,每次读取的单位以一个Block作为基本读

整体上,sstable文件分为数据区与索引区,尾部的footer指出了meta index block与data index block的偏移与大小,data index block指出了各data block的偏移与大小,meta index block指出了各meta block的偏移与大小. 1)DataBlock:存储Key-Value记录,分为Data.type.CRC三部分 2)MetaBlock:暂时没有使用 3)MetaBlock_index:记录filter的相关信息(本文暂时

tair是一个分布式KV存储引擎,当新增机器或者有机器down掉的时候,tair的dataserver会根据ConfigServer生成的新的对照表进行数据的迁移和清理.在数据清理的过程中就用到了在tair中新增的Compaction方式——CompactRangeSelfLevel,顾名思义,这个CompactRangeSelfLevel就是对自己所在(指定)的Level进行一定Key范围的Compaction然后将生成的输出文件也写入到自己所在的Level而不是父层(L + 1).下面我们来

leveldb作为一个KV存储引擎将数据持久化到磁盘,而对于一个存储引擎来说在存储过程中因为一些其他原因导致程序down掉甚至数据文件被破坏等都会导致程序不能按正常流程再次启动.那么遇到这些状况以后如何使程序最大程度的恢复数据就是非常重要的一项工作,leveldb也提供了这方面的工作. 首先来看recover,这是每一次启动数据库的时候都会呗调用到的流程.其功能是恢复数据库在运行中突然因为某些原因down掉而这个时候leveldb中的丢失的当前状态,以及memtable甚至immtable中还未

我们先来参考来至使用Iterator简化代码2-TwoLevelIterator的例子,略微修改希望能帮助更加容易立即,如果有不理解请各位看客阅读原文. 下面我们再来看一个例子,我们为一个书店写程序,书店里有许多书Book,每个书架(BookShelf)上有多本书. 类结构如下所示 class Book { private: string book_name_; }; class Shelf { private: vector<Book> books_; }; 如何遍历书架上所有的书呢?一种实

简介:Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法.LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4核Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w. 原理(可以查看相关原理图更容易理解,非常类似于hadoop的某些组件实现) 1.Files leveldb的实现类似于Bigtable中的一个tablet(Google),只

原文: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 对leveldb非常好的一篇学习总结文章 郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Level

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算

C: Consistency 一致性 • A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) • P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个. BASE模型反ACID模型,完全不同ACID模型,

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/peop

原文地址:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.go

LevelDB的公共部件并不复杂,但为了更好的理解其各个核心模块的实现,此处挑几个关键的部件先行备忘. Arena(内存领地) Arena类用于内存管理,其存在的价值在于: 提高程序性能,减少Heap调用次数,由Arena统一分配后返回到应用层. 分配后无需执行dealloc,当Arena对象释放时,统一释放由其创建的所有内存. 便于内存统计,如Arena分配的整体内存大小等信息. class Arena { public: Arena(); ~Arena(); // Return a poin

版本信息有什么用?先来简要说明三个类的具体用途: Version:代表了某一时刻的数据库版本信息,版本信息的主要内容是当前各个Level的SSTable数据文件列表. VersionSet:维护了一份Version列表,包含当前Alive的所有Version信息,列表中第一个代表数据库的当前版本. VersionEdit:表示Version之间的变化,相当于delta 增量,表示有增加了多少文件,删除了文件.Version0 +VersionEdit-->Version1.VersionEdit