[LevelDB 写入与删除记录] levelDb的记录更新操作,即插入一条KV记录或者删除一条KV记录.levelDb的更新操作速度是非常快的,源于其内部机制决定了这种更新操作的简单性. 图6.1是levelDb如何更新KV数据的示意图,从图中可以看出,对于一个插入操作Put(Key,Value)来说,完成插入操作包含两个具体步骤: 首先是将这条KV记录以顺序写的方式追加到之前介绍过的log文件末尾,因为尽管这是一个磁盘读写操作,但是文件的顺序追加写入效率是很高的,所以并不会导致写入速度的降低

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

关于KV数据库leveldb的介绍,网上已经太多了,这里只是自己再学习源码过程中,整理的笔记,磁盘存储和内存存储的结构用了伪代码表示出来了,首先是内存中存储结构,然后是log文件存储结构和磁盘数据sst文件存储结构. MemTable存储格式 MemTable底层是用skiplist(跳跃表)进行存储, 数据全部存储在内存中, 具体结构设计如下: class MemTable { enum ValueType { kTypeDeletion = 0x0, /*正常标记*/ kTypeValue

根据 https://stackoverflow.com/questions/9922949/how-to-print-the-ldlinker-search-path 使用 ldconfig -v 2>/dev/null | grep -v ^$'\t' 列出了所有的默认链接包路径,使用 ll /usr/local/cuda-8.0/lib64 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfakeroot /usr/local/lib /lib/x86_64-linux-gnu

LevelDb是Google开源的嵌入式持久化KV 单机存储引擎.采用LSM(Log Structured Merge)tree的形式组织持久化存储的文件sstable.LSM会造成写放大.读放大的问题. 1. LevelDb特点: 1. 顺序写.随机写性能高,顺序读性能高,但是随机读性能差,适合于读少写多的场景中.读场景下,可以加一层记录级别的缓存,缓存常用的热点数据,热点数据淘汰算法可以选择LRU算法.LevelDb内部有table cache\block cache,相比于记录级别的缓存,

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

由于网络上对leveldb的分析文章都比较丰富,一些基础概念和模型都介绍得比较多,所以本人就不再对这些概念以专门的篇幅进行介绍,本文主要以代码流程注释的方式. 首先我们从db的插入和删除开始以对整个体系有一个感性的认识,首先看插入: Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value) { WriteBatch batch; //leveldb中不管单个插入还是多个插入都是以Wri

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

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(一个字节以内)的值生成方式如下: 将该值与二进制1000 0000值进行比较,如果小于,则直接将该值作为unsigned char也就是整数值写入. 2.  一个大于128也就是超过1个字节的变长整数的生成方式如下: 将该值与二进制1000 000 000 0000 (32768=2<<14)进行比较,如果

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

MANIFEST文件是Level DB的元信息文件,它里面的格式是leveldb的Log格式,一个menifest是一个record: void VersionEdit::EncodeTo(std::string* dst) const { if (has_comparator_) { // 记录Comparator PutVarint32(dst, kComparator); PutLengthPrefixedSlice(dst, comparator_); } if (has_log_num

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

在DBImpl中有一个函数声明为Iterator* DBImpl::NewIterator(const ReadOptions& options) ,他返回一个可以遍历或者搜索数据库的迭代器句柄. Iterator* DBImpl::NewIterator(const ReadOptions& options) { SequenceNumber latest_snapshot; uint32_t seed; Iterator* iter = NewInternalIterator(opti

在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下.编译之后,生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面,

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

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,

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