
一、简介
LevelDB是google开源的一个key-value存储引擎库,从版本1.2开始就能够支持billion级别的数据量了。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。LevelDB采用日志式的写方式来提高写性能,但是牺牲了部分读性能。为了弥补牺牲了的读性能,一些人提议使用SSD作为存储介质。
二、编译
LevelDB是一个C++库,而非Server,编译需要g++的支持,这里以1.4为例说明之。
源码可以直接从这里下载,也可以用git clone源码:
#git clone
如果上面操作都无法获取源码,也可以点击这里下载源码。
#cd leveldb && make all
此时在,当前目录(levedb)下会产生libleveldb.a和libleveldb.so,这样就可以使用了。
三、实例
一个LevelDB数据库需要有一个对应的文件系统目录名字,该数据库的所有内容都存储在这个目录下。
LevelDB的使用很简单,一般分三步走:
(1)打开一个数据库实例。
(2)对这个数据库实例进行插入,修改和查询操作。
(3)最后在使用完成之后,关闭该数据库。
#cd ../ && mkdir test && cd test && vi main.cpp
具体实例如下:
#include
#include
#include
#include
int main(int argc, char** argv)
{
leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
// 如果打开已存在数据库的时候,需要抛出错误,将以下代码插在leveldb::DB::Open方法前面
options.create_if_missing = true;
// 打开一个数据库实例
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "/tmp/testdb", &db);
assert(status.ok());
// LevelDB提供了Put、Get和Delete三个方法对数据库进行添加、查询和删除
std::string key = "key";
std::string value = "value";
// 添加key=value
status = db->Put(leveldb::WriteOptions(), key, value);
assert(status.ok());
// 根据key查询value
status = db->Get(leveldb::ReadOptions(), key, &value);
assert(status.ok());
std::cout<
std::string key2 = "key2";
// 添加key2=value
status = db->Put(leveldb::WriteOptions(),key2,value);
assert(status.ok());
// 删除key
status = db->Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
// 查询key2
assert(status.ok());
status = db->Get(leveldb::ReadOptions(), key2, &value);
assert(status.ok());
std::cout<
status = db->Get(leveldb::ReadOptions(), key, &value);
if (!status.ok())
{
std::cerr<
else
{
std::cout<
// 在对数据库进行了一系列的操作之后,需要对数据库进行关闭,该操作比较简单即删除该对象即可
delete db;
return 0;
}
#g++ -o main main.cpp ../leveldb/libleveldb.a -lpthread -I../leveldb/include
实例编译完成后,如下来执行即可看到结果:
#./main
value
key2==value
key: NotFound:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10