LevelDb是Google开源的嵌入式持久化KV 单机存储引擎.采用LSM(Log Structured Merge)tree的形式组织持久化存储的文件sstable.LSM会造成写放大.读放大的问题. 1. LevelDb特点: 1. 顺序写.随机写性能高,顺序读性能高,但是随机读性能差,适合于读少写多的场景中.读场景下,可以加一层记录级别的缓存,缓存常用的热点数据,热点数据淘汰算法可以选择LRU算法.LevelDb内部有table cache\block cache,相比于记录级别的缓存,

SSD以Page为单位做读写,以Block为单位做垃圾回收,Page一般有16KB大小,Block一般有几十MB大小,SSD写数据的逻辑是: 1)将该块数据所在的Page读出 2)修改该Page中该块数据的内容 3)找出一个新的空闲Block将2)中的Page写入,并将1)中提到的Page所在的Block中的Page标志为脏 理解了写原理,也就明白了为什么顺序写比随机写好了.四个字:垃圾回收!写相同数据量的情况下,顺序写制造更少的垃圾Block,所以比随机写有更高的性能. 这篇文章有详细的描述:

一.前言 ● 随机写会导致磁头不停地换道,造成效率的极大降低:顺序写磁头几乎不用换道,或者换道的时间很短 ● 本文来讨论一下两者具体的差别以及相应的内核调用 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS fio 2.2.10 三.fio介绍 通过fio测试,能够反映在读写中的状态,我们需要重点关注fio的输出报告中的几个关键指标: slat :是指从 I/O 提交到实际执行 I/O 的时长(Submission latency) clat :是指从 I/O 提交到 I/O

influxdb influxdb是最新的一个时间序列数据库,最新一两年才产生,但已经拥有极高的人气.influxdb 是用Go写的,0.9版本的influxdb对于之前会有很大的改变,后端存储有LevelDB换成了BoltDB,读写的API也是有了很大的变化,也将支持集群化,continuous query,支持retention policy,读写性能也是哇哇的,可以说是时间序列存储的完美方案,但是由于还很年轻,可能还会存在诸多的问题,就像现在正在开发的0.9一样,发布一拖再拖,就是由于还有

influxdb和boltDB简介——MVCC+B+树,Go写成,Bolt类似于LMDB,这个被认为是在现代kye/value存储中最好的,influxdb后端存储有LevelDB换成了BoltDB https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236234.html influxdb influxdb是最新的一个时间序列数据库,最新一两年才产生,但已经拥有极高的人气.influxdb 是用Go写的,0.9版本的influxdb对于之前会有很大的改变,后端存储有Level

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

简介:Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,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核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. 原理(可以查看相关原理图更容易理解,非常类似于hadoop的某些组件实现) 1.Files leveldb的实现类似于Bigtable中的一个tablet(Google),只

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

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 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.google.com/peop

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

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.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:

作者:Jeff Dean, Sanjay Ghemawat 原文:http://leveldb.googlecode.com/svn/trunk/doc/index.html 译者:phylips@bmy 2011-8-16 译文:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201171705113636/ LevelDB库提供了一种永久性的key value存储.Key和value都是任意的字节序列.在这个key value存储系统中,key

[LevelDB] LevelDB is a fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values. Keys and values are arbitrary byte arrays. Data is stored sorted by key. Callers can provide a custom comparison function to ove

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

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. 那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢? 先说随机写,它的写都是先记录到日志文件去的,在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写.在日志满了后,把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并,这个动作也是顺序读和写.大家都知道传统磁盘raid的顺序读写

可以说是不知天高地厚.. 可以说是班门弄斧.. 但是,我今天还就这样走了,我喜欢!!!!!! 注:后续文章,限于篇幅,不懂名词都有 紫色+下划线 超链接,有兴趣,可以查阅: 网上关于Leveldb 的源码剖析啊,解析啊什么的有好多,差不多都是大神级别的在搞,如果我们水平相当,那不如凑一对呗: 既然开始了,哪有停下的道理,先了解一下Levedb的关荣历史.完美现在和光辉的未来: Leveldb: 1.Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前能够支持billion级别的数据量

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.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设

在 2006 年的 OSDI 上,Google 发布了名为 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data 的论文,其中描述了一个用于管理结构化数据的分布式存储系统 - Bigtable 的数据模型.接口以及实现等内容. 本文会先对 Bigtable 一文中描述的分布式存储系统进行简单的描述,然后对 Google 开源的 KV 存储数据库 LevelDB 进行分析:LevelDB 可以理解为单点的 Bigtable 的系统,虽

LevelDb有如下一些特点: 首先,LevelDb是一个持久化存储的KV系统,和Redis这种内存型的KV系统不同,LevelDb不会像Redis一样狂吃内存,而是将大部分数据存储到磁盘上. 其次,LevleDb在存储数据时,是根据记录的key值有序存储的,就是说相邻的key值在存储文件中是依次顺序存储的,而应用可以自定义key大小比较函数,LevleDb会按照用户定义的比较函数依序存储这些记录. 再次,像大多数KV系统一样,LevelDb的操作接口很简单,基本操作包括写记录,读记录以及删除记

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 Leveldb 的实现原理! 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