LevelDB学习笔记 (3): 长文解析memtable.跳表和内存池Arena 1. MemTable的基本信息 我们前面说过leveldb的所有数据都会先写入memtable中,在leveldb中每个 LevelDB 实例最多会维护两个 MemTable: mem_ 和 imm_.mem_ 可以读写,imm_ 只读.分别对应了memtable和immutable table. 1.1 首先去看一下db/memtable.h 下面是基本的构造信息 class MemTable { publi

leveldb LevelDb是一个持久化存储的KV系统,并非完全将数据放置于内存中,部分数据也会存储到磁盘上. 想了解这个由谷歌大神编写的经典项目. 可以从数据结构以及数据结构的处理下手,也可以从示例的某一点深入跟进系统,查看处理流程. windows下编译leveldb  地址 leveldb 源码编译 vs版本 目前手头资料中,源码中的文档以及网络的代码分析心得如下,本文也做了参考,感谢作者. 流程类 数据分析与处理之二(Leveldb 实现原理) [跟吉姆一起读LevelDB]0.源代码

在leveldb 学习记录(一) skiplist 已经将skiplist的插入 查找等操作流程用图示说明 这里在介绍 下skiplist的代码 里面有几个模块 template<typename Key, class Comparator>class SkipList {......} class Arena;(内存池模块 暂时不介绍) struct Node;(节点 存储key 和指向其他Node的指针) //Node 构造函数 KEY赋值 // Implementation detail

我已经在用ssdb的hash结构,存储了很多数据了,但是我现在的用法正确吗? 我使用hash结构合理吗? 1. ssdb数据库说是类似redis,而且他们都有hash结构,但是他们的命名有点不同,ssdb 是(name,key,value) ,其实相对应的redis是(key,field,value),当然了对于使用函数上还是很像的: 那么问题来了,ssdb的hash 和redis的hash结构,使用上一样吗? ssdb中(name,key)都是不能超过 SSDB_KEY_LEN_MAX= 25

原文: http://www.cnblogs.com/xuqiang/archive/2011/05/22/2053516.html leveldb中memtable的思想本质上是一个skiplist. <1>. 聊一聊作者的其人其事  跳表是由William Pugh发明.他在 Communications of the ACM June 1990, 33(6) 668-676 发表了Skip lists: a probabilistic alternative to balanced tr

LevelDB的公共部件并不复杂,但为了更好的理解其各个核心模块的实现,此处挑几个关键的部件先行备忘. Arena(内存领地) Arena类用于内存管理,其存在的价值在于: 提高程序性能,减少Heap调用次数,由Arena统一分配后返回到应用层. 分配后无需执行dealloc,当Arena对象释放时,统一释放由其创建的所有内存. 便于内存统计,如Arena分配的整体内存大小等信息. class Arena { public: Arena(); ~Arena(); // Return a poin

MemTable(db/memtable.h db/memtable.cc db/skiplist.h) LevelDB中存储在内存中的那部分KV数据都存储在memtable中,而memtable中的数据实际是用跳表来存储的.MemTable使用Arena进行内存管理,并提供了添加.查找.迭代器的接口,而实际上这些接口都是调用SkipList的添加和迭代器接口来实现的. MemTable类 MemTable类的声明: class MemTable { public: // ... // Incr

前文: leveldb 学习记录(一) skiplist leveldb 学习记录(二) Slice 存储格式: leveldb数据在内存中以 Memtable存储(核心结构是skiplist 已介绍),当达到一定容量则转换为Immutable Memtable,由后台线程存储进磁盘中.同时另开一个新 Memtable,记录数据. Memtable记录修改新kv对,可读可写.Immutable Memtable不可更改. Memtable使用的就是skiplist记录key value clas

[LevelDb日知录之五:MemTable详解] LevelDb日知录前述小节大致讲述了磁盘文件相关的重要静态结构,本小节讲述内存中的数据结构Memtable,Memtable在整个体系中的重要地位也不言而喻.总体而言,所有KV数据都是存储在Memtable,Immutable Memtable和SSTable中的,Immutable Memtable从结构上讲和Memtable是完全一样的,区别仅仅在于其是只读的,不允许写入操作,而Memtable则是允许写入和读取的.当Memtable写入

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点 总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的

leveldb中的memtable仅仅是一个封装类,它的底层实现是一个跳表. 跳表是一种基于随机数的平衡数据结构.其它的平衡数据结构还有红黑树.AVL树.但跳表的原理比它们简单非常多.跳表有点像链表,仅仅只是每一个节点是多层结构,通过在每一个节点中添加向前的指针提高查找效率.例如以下图: 在/leveldb/db目录下有跳表的实现skiplist.h和跳表的測试程序skiplist_test.cc. template<typename Key, class Comparator> class

memtable常驻于内存,需要按照key进行排序,通常意义上的话,可以使用二叉查找树来实现,跟进一步可以使用红黑树保证树的平衡,但是leveldb中使用了另外的一种数据结构:跳表Skip List. memtable声明在db/memtable.h中,定义如下: class MemTable { public: // MemTables are reference counted.  The initial reference count // is zero and the caller m

leveldb是一个很强悍的kv数据库,自然,我也希望能在go中使用. 如果有官方的go leveldb实现,那我会优先考虑,譬如这个,但是该库文档完全没有,并且在网上没发现有人用于实战环境,对其能否在生产环境中使用打上问号,保险起见,我还是决定不使用. 因为leveldb有c的接口,所以通过cgo能很方便的进行集成,所以我决定采用该种方式,幸运的是,已经有人做了cgo的版本,也就是levigo. 使用levigo,需要编译安装leveldb,如果需要压缩支持还需要编译snappy,为了简单,我

阅读目录: 基本介绍 算法思想 演化步骤 实现细节 总结 基本介绍 SkipList是William Pugh在1990年提出的,它是一种可替代平衡树的数据结构. SkipList在实现上相对比较简单,比如在限定时间条件下,能非常轻松的实现SkipList,但却实现不了B树.红黑树.AVL树等,想一想单B树的删除,就要考虑非常多的细节.虽说SkipList简单,但性能却非常高,在平均情况下,其插入.删除.查找数据时间复杂度都是O(log(N)),其最坏情况下都为O(N),这点要低于平衡树. Sk

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

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

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

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

在说LevelDb之前,先认识两位大牛,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/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设计和实现者. Sanjay Ghemawat其人:http://research.google.com/people/sanjay

Google的leveldb是个非常优秀的存储引擎.但还是有一些不尽人意的地方,比方leveldb不支持多线程合并.对key范围查找的支持还非常easy,未做优化措施,等等.而Facebook的RocksDB是个更彪悍的引擎.实际上是在LevelDB之上做的改进.在使用方法上与LevelDB非常的相似,两者的对照能够參考以下的參考资料1. 这里之所以要调研rocksdb是由于rocksdb中增加了prefix bloomfilter的实现,可以支持对范围查找的优化.对我眼下的项目非常有參考意义,