leveldb

一、环境 操作系统:windows x64 编译器:VS2012 https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/46806893 二、准备下Boost 编译需要Boost库支持，因此先将Boost库编译为64位版本 1.下载好了Boost库，解压boost文件到本地目录（如D:\Program Files\boost_1_58_0\） 2.双击运行目录里的bootstrap.bat，会生成几个可执行文件，包括bjam.exe 3.cmd下切换到boost本地根目录执行下面命令，耐心等待。 https://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6f768d76f1a4405289.html 三、导入文件 本文使用的leveldb源码下载地址： https://github.com/google/leveldb/tree/windows 1文件-》新建-》从现有代码文件创建新项目 打开 从现有代码文件创建新项目 向导窗口 2要创建什么类型的项目？ 选择Visual C++ 这里源码文件在E:\LIB\leveldb-windows目录中，所以使用的是E:\LIB\leveldb-windows 4项目名称填写 LevelDB 5使用Visual Studio 项目类型选择 静态库(LIB)项目 如果静态库

单机存储引擎分类 根据《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》，有三类单机存储引擎： 哈希存储引擎是哈希表的持久化实现; B树存储引擎是B树的持久化实现; LSM树（Log Structure Merge Tree）存储引擎采用批量转储技术来避免磁盘随机写入。 comdb（百度内部Mola开发的一个单机存储引擎）和文中的Bitcask存储引擎类似，不过更搓一些，没有对索引文件进行固化，启动速度比较慢（小时级别）。 1 写入过程：对日志进行追加写入，更新内存索引，标记老纪录无效，等待定期rewrite。 2 读取过程：检索内存，读盘 3 rewrite 过程：限速读取一个数据分片，顺序读取索引表，写回新文件，切换，删除老文件。 lmdb 利用mmap 直接进行映射，尽量少内存拷贝（可以为只读直接返回引擎中的内存），提高读性能 利用tree 方式组织数据，并且和系统虚拟内存页大小一致的页进行文件组织 优点：专门进行了读优化 缺点：和系统页一样大的组织方式（4k），如果单条record为1k，浪费严重 leveldb 利用层表方式组织数据，优化写入速度 优点：为写入优化，并且进行压缩 缺点：写入太频繁，来不及重写磁盘会爆掉（LSM通病）。最坏落盘7次，不可忍受。 rocksdb: RocksDB是FaceBook起初作为实验性质开发的一个高效数据库软件

Closed. This question is off-topic. It is not currently accepting answers. Learn more . Want to improve this question? Update the question so it's on-topic for Stack Overflow. I wish to use leveldb in my pure C# project. I have googled for a C# version of leveldb, but got no lucky. Any one can tell me where I can find a C# version of leveldb? Thanks Not that I know of, but I've been using it in my C# project. If you're familiar with C++, then you can make your own CLI wrapper (shouldn't be that much trouble), build it as a DLL and then you can load that DLL in your C# project like any other

LevelDB性能测试|Golang调用LevelDB 不同方式使用压力测试 用ssdb，TCP连接方式调用，底层存储levelDB 直接调用Cgo的levelDB (必须保证串行） 直接调用Golang的LevelDB (必须保证串行） 开始： go test -v -test.run="DB.*" -test.bench="DB.*" -test.count=1 -test.benchtime=3s go test -v -test.run="Raws.*" -test.bench="Raws.*" -test.count=1 -test.benchtime=3s go test -v -test.run="Normal.*" -test.bench="Normal.*" -test.count=1 -test.benchtime=3s 性能对比： 1.调用SSDB:随机读写，和顺序读写差异不大，网络延迟是主要问题。 goos: linux goarch: amd64 pkg: common/ssdb Benchmark_DBSXSSDBSET 30000 127546 ns/op Benchmark_DBSXSSDBGET 50000 118855 ns/op Benchmark_DBRandomSSDBSET 30000 128268 ns/op Benchmark

消息的持久化策略分析 消息持久性对于可靠消息传递来说是一种比较好的方法， 即时发送者和接受者不是同时在线或者消息中心在发送者发送消息后宕机了，在消息中心重启后仍然可以将消息发送出去。 消息持久性的原理很简单， 就是在发送消息出去后，消息中心首先将消息存储在本地文件、内存或者远程数据库， 然后把消息发送给接受者， 发送成功后再把消息从存储中删除，失败则继续尝试。 接下来我们来了解一下消息在broker上的持久化存储实现方式 持久化存储支持类型 ActiveMQ支持多种不同的持久化方式，主要有以下几种，不过，无论使用哪种持久化方式，消息的存储逻辑都是一致的。 Ø KahaDB存储（默认存储方式） Ø JDBC存储 Ø Memory存储 Ø LevelDB存储 Ø JDBC With ActiveMQ Journal KahaDB存储 KahaDB是目前 默认的存储方式, 可用于任何场景,提高了性能和恢复能力。 消息存储使用一个事务日志和仅仅用一个 索引文件 来存储它所有的地址。 KahaDB是一个专门针对消息持久化的解决方案,它对典型的消息使用模式进行了优化。 在Kaha中, 数据被追加到data logs中 。 当不再需要log文件中的数据的时候,log文件会被丢弃。 KahaDB的配置方式 <persistenceAdapter> <kahaDB directory="$

深圳哪里有卖银行卡█ █微信：619998462█ █ LevelDB是一个可持久化的KV数据库引擎，由Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开发并开源。无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容，非常值得细细品味。本文将从整体特性、架构和使用等几方面做一个解释，试图通过本文的介绍让大家对LevelDB有个整体的认识并能够使用。 设计思路 做存储的同学都很清楚，对于普通机械磁盘顺序写的性能要比随机写大很多。比如对于15000转的SAS盘，4K写IO， 顺序写在200MB/s左右，而随机写性能可能只有1MB/s左右。而LevelDB的设计思想正是利用了磁盘的这个特性。 LevelDB的数据是存储在磁盘上的，采用LSM-Tree的结构实现。LSM-Tree将磁盘的随机写转化为顺序写，从而大大提高了写速度。为了做到这一点LSM-Tree的思路是将索引树结构拆成一大一小两颗树，较小的一个常驻内存，较大的一个持久化到磁盘，他们共同维护一个有序的key空间。写入操作会首先操作内存中的树，随着内存中树的不断变大，会触发与磁盘中树的归并操作，而归并操作本身仅有顺序写。如下图所示： 图1 数据存储原理 图中2个红色区域是要进行归并的数据块，计算出顺序后会存储到如图下面的磁盘空间，而这种存储方式是追加式的，也就是顺序写入磁盘。 随着数据的不断写入

广州哪里有卖银行卡█ █微信：619998462█ █ LevelDB是一个可持久化的KV数据库引擎，由Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开发并开源。无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容，非常值得细细品味。本文将从整体特性、架构和使用等几方面做一个解释，试图通过本文的介绍让大家对LevelDB有个整体的认识并能够使用。 设计思路 做存储的同学都很清楚，对于普通机械磁盘顺序写的性能要比随机写大很多。比如对于15000转的SAS盘，4K写IO， 顺序写在200MB/s左右，而随机写性能可能只有1MB/s左右。而LevelDB的设计思想正是利用了磁盘的这个特性。 LevelDB的数据是存储在磁盘上的，采用LSM-Tree的结构实现。LSM-Tree将磁盘的随机写转化为顺序写，从而大大提高了写速度。为了做到这一点LSM-Tree的思路是将索引树结构拆成一大一小两颗树，较小的一个常驻内存，较大的一个持久化到磁盘，他们共同维护一个有序的key空间。写入操作会首先操作内存中的树，随着内存中树的不断变大，会触发与磁盘中树的归并操作，而归并操作本身仅有顺序写。如下图所示： 图1 数据存储原理 图中2个红色区域是要进行归并的数据块，计算出顺序后会存储到如图下面的磁盘空间，而这种存储方式是追加式的，也就是顺序写入磁盘。 随着数据的不断写入

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遇到这样的问题： CXX src/caffe/util/db.cpp In file included from src/caffe/util/db.cpp:2:0: ./include/caffe/util/db_leveldb.hpp:7:10: fatal error: leveldb/db.h: No such file or directory #include “leveldb/db.h” ^~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. Makefile:591: recipe for target ‘.build_release/src/caffe/util/db.o’ failed make: *** [.build_release/src/caffe/util/db.o] Error 1 不难发现需要进行，需要安装leveldb安装。 levelDB路径：https://github.com/google/leveldb 下载leveldb： > git clone https : / / github . com / google / leveldb 编译levelDB（PS：注意第三行后面的两个…是不能省略的） 1 cd leveldb / 2 sudo mkdir - p build && cd build 3 sudo