Berkeley DB使用SecondKey数据排序的 实现方法是本文我们主要要介绍的内容,在做项目的时候用到了nosql数据库BDB,借此机会研究了一下它的用法。它的官方示例和文档比较丰富,感觉比较 容易学习。在开发过程中出现了一个需求,要把数据根据插入时间遍历,个人认为通过第二主键(SecondKey)比较容易实现。

以下是我的基本实现过程:

1.在ValueBean中加入insertTime属性

  1. public class ValueBean{
  2. private String insertTime;
  3. private String hostName;
  4. private byte[] value;
  5. public String getHostName() {
  6. return hostName;
  7. }
  8. public void setHostName(String hostName) {
  9. this.hostName = hostName;
  10. }
  11. public String getInsertTime() {
  12. return insertTime;
  13. }
  14. public void setInsertTime(String insertTime) {
  15. this.insertTime = insertTime;
  16. }
  17. public byte[] getValue() {
  18. return value;
  19. }
  20. public void setValue(byte[] value) {
  21. this.value = value;
  22. }
  23. }

其中的hostName属性在主从同步和生成插入时间时用到,value属性就是key-value中的值

2.TupleBinding类

  1. public class ValueBeanBinding extends TupleBinding<ValueBean> {
  2. @Override
  3. public ValueBean entryToObject(TupleInput input) {
  4. String time = input.readString();
  5. String name = input.readString();
  6. byte[] value = new byte[input.getBufferLength()-input.getBufferOffset()];//获得value长度
  7. input.read(value);
  8. ValueBean data = new ValueBean();
  9. data.setInsertTime(time);
  10. data.setHostName(name);
  11. data.setValue(value);
  12. return data;
  13. }
  14. @Override
  15. public void objectToEntry(ValueBean object, TupleOutput output) {
  16. ValueBean value = object;
  17. output.writeString(value.getInsertTime());
  18. output.writeString(value.getHostName());
  19. output.write(value.getValue());
  20. }
  21. }

此类用于将ValueBean和DatabaseEntry进行转换,两个方法中的属性读写顺序要统一。

3.SecondaryKeyCreator,第二主键生成器

  1. public class SecondKeyCreator implements SecondaryKeyCreator{
  2. private TupleBinding<ValueBean> theBinding;
  3. SecondKeyCreator(TupleBinding<ValueBean> theBinding) {
  4. this.theBinding = theBinding;
  5. }
  6. @Override
  7. public boolean createSecondaryKey(SecondaryDatabase secondary,
  8. DatabaseEntry key, DatabaseEntry data, DatabaseEntry result) {
  9. ValueBean v =
  10. (ValueBean) theBinding.entryToObject(data);
  11. String time=v.getInsertTime();
  12. result.setData(time.getBytes());
  13. return true;
  14. }
  15. }

指定insertTime属性作为第二主键。

在插入一个新数据时生成insertTime十分关键,尤其在高并发和互为主从同步时极易出现“第二主键重复”的错误,造成数据无法插入,我了使用 当前时间毫秒数+AtomicInteger自增+hostName的asc码之和,保证insertTime的前后大小顺序。

System.currentTimeMillis()*1000000+(add_num.getAndIncrement()%1000)*1000 + host_key

4.创建第二数据库,用于存储secondkey

  1. SecondaryConfig mySecConfig = new SecondaryConfig();
  2. mySecConfig.setAllowCreate(true);
  3. mySecConfig.setSortedDuplicates(false);
  4. TupleBinding<ValueBean> tb =new ValueBeanBinding();
  5. SecondKeyCreator  keyCreator = new  SecondKeyCreator(tb);
  6. mySecConfig.setKeyCreator(keyCreator);
  7. mySecConfig.setTransactional(envConfig.getTransactional());
  8. String secDbName = "mySecondaryDatabase";
  9. mySecDb = myEnv.openSecondaryDatabase(null, secDbName,  storeDb, mySecConfig);

到此,便可以使用SecondaryCursor的getNext()和getPrev()前后遍历了,getSearchKey()可以找到你想要的位置。

关于Berkeley DB使用SecondKey给数据排序的实现方法的相关知识就介绍到这里了,希望本次的介绍能够对您有所收获!

Berkeley DB使用SecondKey给数据排序的实现方法的更多相关文章

  1. 送你一个Python 数据排序的好方法

    摘要:学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法.最常见的数据分析是使用电子表格.SQL或pandas 完成的.使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据 ...

  2. Berkeley DB基础教程

    一.Berkeley DB的介绍 (1)Berkeley DB是一个嵌入式数据库,它适合于管理海量的.简单的数据.如Google使用其来保存账户信息,Heritrix用其来保存froniter. (2 ...

  3. Berkeley DB基础教程 分类: H3_NUTCH 2014-05-29 15:21 2212人阅读 评论(0) 收藏

    一.Berkeley DB的介绍 (1)Berkeley DB是一个嵌入式数据库,它适合于管理海量的.简单的数据.如Google使用其来保存账户信息,Heritrix用其来保存froniter. (2 ...

  4. 新浪研发中心: Berkeley DB 使用经验总结

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_502c8cc40100yqkj.html NoSQL是现在互联网Web2.0时代备受关注的技术之一,被用来存储大量的非关系型的数据.Be ...

  5. Berkeley DB 使用经验总结

    作者:陈磊 NoSQL是现在互联网Web2.0时代备受关注的技术之一,被用来存储大量的非关系型的数据.Berkeley DB作为一款优秀的Key/Value存储引擎自然也在讨论之列.最近使用BDB来发 ...

  6. 一个简单的NoSQL内存数据库—Berkeley DB基本操作的例子

    一个简单的NoSQL内存数据库—Berkeley DB基本操作的例子 最近,由于云计算的发展,数据库技术也从结构式数据库发展到NoSQL数据库,存储模式从结构化的关系存储到现在如火如荼的key/val ...

  7. Berkeley DB的数据存储结构——哈希表(Hash Table)、B树(BTree)、队列(Queue)、记录号(Recno)

    Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue) ...

  8. Berkeley DB分布式探索

    明天回家就没有网络,今晚就将整个编写过程记录下来.顺带整理思路以解决未能解决的问题. 标题有点托大,想将Berkeley DB做成分布式存储,感觉很高端的样子,实际上就是通过ssh将Berkeley ...

  9. Berkeley DB Java Edition 简介

    一.             简介        Berkeley DB Java Edition (JE)是一个完全用JAVA写的,它适合于管理海量的,简单的数据. l         能够高效率的 ...

随机推荐

  1. 十一、Shell 文件包含

    Shell 文件包含 和其他语言一样,Shell 也可以包含外部脚本.这样可以很方便的封装一些公用的代码作为一个独立的文件. Shell 文件包含的语法格式如下: . filename # 注意点号( ...

  2. Linux 下上传下载命令,SCP,SFTP,FTP

    scp 帮助命令: man scp scp功能: 下载远程文件或者目录到本地, 如果想上传或者想下载目录,最好的办法是采用tar压缩一下,是最明智的选择. 从远程主机 下载东西到 本地电脑 拷贝文件命 ...

  3. Node 操作MySql数据库

    1, 需要安装 MySQL 依赖 =>  npm i mysql -D 2, 封装一个工具类 mysql-util.js // 引入 mysql 数据库连接依赖 const mysql = re ...

  4. 递推:Number Sequence(mod找规律)

    解题心得: 1.对于数据很大,很可怕,不可能用常规手段算出最后的值在进行mod的时候,可以思考找规律. 2.找规律时不必用手算(我傻,用手算了好久).直接先找前100项进行mod打一个表出来,直接看就 ...

  5. [Hdu1693]Eat the Trees(插头DP)

    Description 题意:在n*m(1<=N, M<=11 )的矩阵中,有些格子有树,没有树的格子不能到达,找一条或多条回路,吃完所有的树,求有多少种方法. Solution 插头DP ...

  6. collections模块简介

    collections模块简介 除python提供的内置数据类型(int.float.str.list.tuple.dict)外,collections模块还提供了其他数据类型,使用如下功能需先导入c ...

  7. 7、JavaScript 知识总结

    1.JavaScript的作用 ①JavaScript 为 HTML 设计师提供了一种编程工具 ②JavaScript 可以将动态的文本放入 HTML 页面 ③JavaScript 可以对事件作出响应 ...

  8. 47.关于gradle的解疑

    Short Answer Gradle is a build system. Long Answer Before Android Studio you were using Eclipse for ...

  9. xml文件的生成

    关于android中自定义xml文件的生成,请看示例代码(主要来源于黑马教程): import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; ...

  10. 什么是事务?MySQL如何支持事务?

    什么是事务? 事务是由一步或几步数据库操作序列组成逻辑执行单元,这系列操作要么全部执行,要么全部放弃执行.程序和事务是两个不同的概念.一般而言:一段程序中可能包含多个事务.(说白了就是几步的数据库操作 ...