Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2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个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。
示例代码：
#include "leveldb/include/db.h" leveldb::DB* db; leveldb::Options options; options.create_if_missing = true; leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "/tmp/testdb", &db); assert(status.ok()); std::string value; leveldb::Status s = db->Get(leveldb::ReadOptions(), key1, &value); if (s.ok()) s = db->Put(leveldb::WriteOptions(), key2, value); if (s.ok()) s = db->Delete(leveldb::WriteOptions(), key1);
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1. leveldb简介 2. hello world 2.1 leveldb源码下载和编译 2.2 hello world程序 1. leveldb简介 LevelDb是google的工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat这两位大神级别的工程师发起的开源项目，这两位是Google重量级的工程师，为数甚少的Google Fellow之二。Jeff Dean
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一、LevelDB 官方github：https://github.com/google/leveldb 1. 什么是LevelDB LevelDB是Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开源的KV存储引擎。 Jeff Dean：Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设计和实现者。 Sanjay Ghemawat：Google大规模分
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LevelDb 是 Google 开源的持久化 KV 单机存储引擎。 针对存储面对的普遍随机 IO 问题，leveldb 采用了 merge-dump 的方式，将逻辑场景的写请求转换成顺序写log 和写 memtable 操作,由后台进程将 memtable 持久化成 sstable。 对于读请求，随机 IO 还是无法避免，但它设计了一系列策略来保证读的效率。
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@[TOC]LevelDB概述 特性 他是一个key、value存储数据库。 数据按照key的字典序进行排序，也可以重载这个排序方法 提供基本的增删查API：Put(key,value), Get(key), Delete(key) 支持针对多条操作的原子batch操作 只允许单个进程访问 LevelDb的写操作要大大快于读操作，而顺序读写操作则大大快于随机读写操作。（因为一次写入操作只涉及一次磁
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levelDB是google实现的一个非常高效的key-value数据库，是能够处理十亿级别规模key-value型数据持久性存储的C++程序库。具有极高的读写速度。官方网站报道其随机写性能达到40万条记录每秒，随机读性能达到6万条记录每秒。写操作要远快于读操作，顺序读写操作大于随机读写操作。 levelDB的作者是Jeaf Dean （http://research.google.com/peo
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下载地址: http://code.google.com/p/leveldb/ http://code.google.com/p/py-leveldb/ http://code.google.com/p/leveldb-java/ 安装: http://ladymaidu.iteye.com/blog/1243625
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1.首次使用时如何判断数据库是否为空？ 有几种方法，比如db.iterator({ limit: 1 })，db.createReadStream({ limit: 1 })或只是检查磁盘上的目录是否存在（除非您level在浏览器中使用） 2.[node.js使用leveldb（回调方式）](http://yijiebuyi.com/blog/1c7f6b3fe9aa6554a9a54ecd8
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Leveldb: 1.安装&compile&run #使用git下载源码 git clone https://code.google.com/p/leveldb/ leveldb --这个地址不一定正确，google之 #编译 cd leveledb && make #处理头文件依赖 cp -r include/leveldb /usr/local/include/ #处理项目文件
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[leveldb] levelDB源码阅读 cmake配置 # leveldb.cmake文件 include(FetchContent) FetchContent_Declare( leveldb GIT_REPOSITORY https://github.com/google/leveldb.git GIT_TAG 1.23) # https://gitlab.kitware
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1、leveldb::DB的成员函数 基类leveldb::DB，提供面向用户的接口，用户主要使用其提供的接口来操作数据库，最重要的操作为增、删、查找。 class DB { public: static Status Open(const Options& options,const std::string& name,DB** dbptr);//打开一个名为name的数据库，并存放在db
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leveldb 查找指定key非常快，如果无法找到，会把迭代器定位到大于key值的下一个位置（由比较函数决定） 可根据leveldb对key排序的特点，对key的命名进行精心设计，使同一类数据连续（在key查找遍历层面），从而简化程序编写
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使用：授人以渔——LevelDB的功能特性 本篇将全面介绍LevelDB的功能特性，我们将用原生的C++描述接口，也可以使用plyvel库来交互式的测试LevelDB。 打开数据库 LevelDB每一个数据库有一个name，对应一个目录，所有的数据库文件都在这个目录里。通过Open可以打开或者新建一个数据库，得到数据库的引用，通过这个引用来操作数据库。 可以这样打开一个数据库： leveldb::
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LevelDB内部实现 转载： http://blog.nosqlfan.com/html/2882.html 本文是一篇转载的翻译文章，翻译对象是LevelDB的官方文档中实现一章，主要描述了LevelDB内部的数据结构，文件结构及相关的存储，压缩恢复等功能的实现过程，看完后你就能知道，LevelDB为什么会叫这个名字了。：） 作者：Jeff Dean, Sanjay Ghemawat 原文：l
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这几天都在看leveldb的原理，但是并没有仔细考虑过这种设计的好处以及为什么要这么设计？所以，自己想简单总结一下。 动机 这一部分主要参照了这个链接[LevelDB 的原理和动机] 为什么写硬盘？ 持久化，这也是有别于redis的区别，因为后者狂吃内存，我们现在用leveldb的原因也就是在于，内存村不下这么多的用户搜索历史。 log文件的作用是什么？为什么要设计这个文件？ 为了快速写入硬盘,
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google的leveldb是久闻大名的数据存储库，可以说是开源爱好者的必推项目了，最近准备在自己的程序中使用一下leveldb，并读源码，因此想记录一下学习的过程。 leveldb的安装，请参考：http://blog.csdn.net/koko2015c/article/details/68066761，其实也就是make一下然后拷贝动态链接库常规的操作，不过最新的leveldb版本好像已经改
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leveldb 不论写入还是删除都会调用该部分程序。该部分程序的看似短小但是思想却是相当经典经典。下面我们来分析下这块代码。 一般来说对于多线程我们都会通过锁机制来实现写入数据的正确性，但是每次都进行独占锁开销是很大的。下面的这块代码真的是颠覆了我的认识。 Status DBImpl::Write(const WriteOptions& options, WriteBatch* my_batch)
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1. leveldb 文档 1.1. index.md 1.1.1. 常规操作 1.1.2. 进阶操作 1.2. impl.md 1.3. File 1.4. Log files 1.5. Sort tables 1.5.1. manifest 1.5.2. Current 1.5.3. Info logs 1.5.4. 其他 1.6. Level 0 1. leveldb 文档 了解一款软件最快
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Leveldb在写的时候对内存要求不高，LevelDB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，读的时候根据性能要求的不同需要对应的内存，和SSD配合使用，效果和效率都非常不错，现在把一些使用经验分享给大家： 首先：环境配置 CPU：16核，Mem：32G 磁盘：SSD 差不多就可以充分发挥leveldb的优势。
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1、skiplist 跳跃表是一种O(logN)插入和查找操作的数据结构，和红黑树类似，优点是实现简单，易于理解。levedb使用的跳跃表在一般跳跃表的基础上做了一些改造，特点如下： 内部没有同步机制，写操作需要调用者同步，读操作可并发，写不阻塞读，读者可能丢失同时进行的写，但是不会读取不一致数据 相同的key只允许插入一次 不提供删除操作，数据插入后不允许修改内容 支持用户定制比较器用于key的
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数据卷 参数的作用就是挂载一个文件目录到指定容器中去，实现容器中数据持久化。 数据卷是一个可以供一个或多个使用的特殊目录，它绕过UFS，可以提供很多有用的特性 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新，不会影响镜像 卷会一直存在，直到没有容器使用 挂载目录 在使用docker run时，加上-v参数可以创建一个数据卷挂载到目标容器中去，也可以多次使用该参数挂载多个数
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参考文档的这一部分是关于数据访问和数据访问层与业务/service层之间的交互。 详细介绍了Spring对事务管理的全方位支持，然后深入讲述了更种数据访问框架以及它们与Spring Framework的集成。
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本文向大家介绍Vue.js v-if / v-else，包括了Vue.js v-if / v-else的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 假设我们有一个Vue.js实例定义为： 您可以通过包含v-if指令有条件地呈现任何html元素；包含v-if的元素仅在条件评估为true时才会呈现： <h1>在这种情况下，该元素将呈现，因为变量'a'为true。v-if可以与任何计算结果为布尔值的表
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我们用v-for指令根据一组数组的选项列表进行渲染。v-for指令需要使用item in items形式的特殊语法，items是源数据数组并且item是数组元素迭代的别名。 <ul id="example-1"> <li v-for="item in items">{{ item.message }}</li> </ul> var example1 = new Vue({ el: '#
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问题内容： 我正在努力查看将值传递给函数时使用哪种方法是否有明显的优势。下面的代码可能不是解释我要做出的决定的最佳示例，但我认为这是最容易理解的示例。 可变参数方法 数组参数法 两种技术中的哪一种是首选？如果是这样，为什么（速度，可靠性或只是易于阅读）？谢谢。 问题答案： 我认为没有速度差异。因为，在功能内部，您可以像一样使用。 我认为如果参数数量较少（例如小于5个），则因为易于阅读，可能是一个更
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当它们处于同一节点，v-for的优先级比v-if更高，这意味着v-if将分别重复运行于每个v-for循环中。当你想为仅有的一些项渲染节点时，这种优先级的机制会十分有用，如下： <li v-for="todo in todos" v-if="!todo.isComplete"> {{ todo }} </li> 上面的代码只传递了未完成的 todos。 而如果你的目的是有条件地跳过循环的执行
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v-if是“真正”的条件渲染，因为它会确保在切换过程中条件块内的事件监听器和子组件适当地被销毁和重建。 v-if也是惰性的：如果在初始渲染时条件为假，则什么也不做——直到条件第一次变为真时，才会开始渲染条件块。 相比之下，v-show就简单得多——不管初始条件是什么，元素总是会被渲染，并且只是简单地基于 CSS 进行切换。 一般来说，v-if有更高的切换开销，而v-show有更高的初始渲染开销。因
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下表列出了System V IPC和POSIX IPC之间的差异。 系统五 POSIX AT＆T（1983）推出了三种新形式的IPC设施，即消息队列，共享内存和信号量。 IEEE规定的可移植操作系统接口标准，用于定义应用程序编程接口（API）。 POSIX涵盖了IPC的所有三种形式 SYSTEM V IPC涵盖所有IPC机制，即管道，命名管道，消息队列，信号，信号量和共享内存。 它还包括socke