github上有个比较好用的leveldb go wrapperlevigo, 安装之前需现在机器上安装leveldb 当前版本的LevelDB没有带安装脚本,需自行编译安装,过程如下: install leveldb: $ tar zxvf leveldb-1.12.0.tar.gz $ leveldb-1.12.0/ $ make $ sudo cp -r include/leveldb /usr/include/ $ sudo cp libleveldb.* /usr/lib/ insta

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

作者:Derek 简介 Github地址:https://github.com/Bytom/bytom Gitee地址:https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom 本章介绍Derek解读-Bytom源码分析-持久化存储LevelDB 作者使用MacOS操作系统,其他平台也大同小异 Golang Version: 1.8 LevelDB介绍 比原链默认使用leveldb数据库.Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库.LevelDB是单进程的服

初识:LevelDB 上篇文章缘起:BigTable可以说是已经把论文Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data中的内容掰扯的明明白白,如果哪位小伙伴感觉还有不理解的点,可以点连接进去再反复琢磨几遍,说不定就顿悟了呢~ 之所以先花时间把BigTable掰扯了一篇,就是为了引出今天的主人公,LevelDB,接下来呢,我会一点点分享自己阅读LevelDB源码遇到的问题和学习到的一些技术,希望大家多多关注,如有问题,也请大家多多

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几款主流 NoSql 数据库的对比 posted @ 2016-05-11 21:36 vajoy 阅读(915) 评论(3) 编辑 收藏   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

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L

1. 前言 上次写Python操作LevelDB时提到过,有机会要实现下SkipList.摘录下wiki介绍: 跳跃列表是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟二叉查找树. 我们知道对于有序链表,查找的时间复杂度为O(n),尽管真正的插入与删除操作节点复杂度只有O(1),但都需要先查找到节点的位置,可以说是查找拉低了有序链表的性能. 简单地讲,SkipList采用“空间换时间”的思想,除了原始链表外还保存一些“跳跃”的链表,达到加速查找的效果. 我的实现:https://github.

转自:http://www.cnblogs.com/vajoy/p/5471308.html 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

ssdb,一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库, 用于替代 Redis.——这是其官网的自我介绍. ssdb在leveldb存储库的基础上进行改造和丰富,添加了类似redis操作的接口,实现了数据的高可用.所以ssdb是基于leveldb实现了redis功能的nosql数据库,可以直接使用redis的客户端访问ssdb. 安装 wget --no-check-certificate https://github.com/ideawu/ssdb/archive/master.zip

HBase HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目,属于 bigtable 的开源版本,所实现的语言为Java(故依赖 Java SDK).HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS(分布式文件系统)作为最基本存储基础单元. HBase在列上实现了 BigTable 论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为 MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来访问数据,也可以通过REST.Avro或者Thrift的API来访问.1. 特点

参考:https://github.com/programthink/opensource/blob/master/libs/python.wiki#35_ Python 开源库及示例代码 Table of Contents 说明 1 算法 1.1 字符串 1.1.1 正则表达式 1.1.2 字符集 1.1.3 (其它) 1.2 编码 & 解码 1.2.1 base64 1.2.2 UUencode 1.2.3 BinHex 1.3 数学类 1.4 容器 2 跨语言编程 2.1 整合 C &

在Linux上leveldb的安装和使用中我们写了一个测试代码,内容如下: #include "leveldb/db.h" #include <cassert> #include <iostream> using namespace std; using namespace leveldb; int main() { leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_missing = tr

在Linux上leveldb的安装和使用中我们写了这么一段测试代码,内容以及输出结果如下: #include <iostream> #include <string> #include <assert.h> #include "leveldb/db.h" using namespace std; int main(void) { leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_

leveldb的数据存储采用LSM的思想,将随机写入变为顺序写入,记录写入操作日志,一旦日志被以追加写的形式写入硬盘,就返回写入成功,由后台线程将写入日志作用于原有的磁盘文件生成新的磁盘数据.Leveldb在内存中维护一个数据结构memtable,采用skiplist来实现,保存当前写入的数据,当数据达到一定规模后变为不可写的内存表immutable table.新的写入操作会写入新的memtable,而immutable table会被后台线程写入到数据文件.Leveldb的数据文件是按层存放

[LevelDB Compaction操作] 对于LevelDb来说,写入记录操作很简单,删除记录仅仅写入一个删除标记就算完事,但是读取记录比较复杂,需要在内存以及各个层级文件中依照新鲜程度依次查找,代价很高.为了加快读取速度,levelDb采取了compaction的方式来对已有的记录进行整理压缩,通过这种方式,来删除掉一些不再有效的KV数据,减小数据规模,减少文件数量等. levelDb的compaction机制和过程与Bigtable所讲述的是基本一致的,Bigtable中讲到三种类型的c

在Linux上leveldb的安装和使用中我们写了这么一段测试代码,内容以及输出结果如下: #include <iostream> #include <string> #include <assert.h> #include "leveldb/db.h" using namespace std; int main(void) { leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_

block结构示意图 sstable中Block 头文件如下: class Block { public: // Initialize the block with the specified contents. // Takes ownership of data[] and will delete[] it when done. Block(const char* data, size_t size); ~Block(); size_t size() const { return size_

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

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.leveldbjni.internal.NativeDB$DBException: IO error: C:\data\trie\.sst: Could not create random access file. at org.fusesource.leveldbjni.internal.NativeDB.che