leveldb和rocksdb詳解

一、leveldb和rocksdb區別

LevelDB和RocksDB都是基於LSM-Tree（Log Structured MergeTree）算法的鍵值存儲引擎。其主要區別在於：RocksDB是基於LevelDB的基礎上發展而來的，主要針對LevelDB在某些場景下遇到的性能問題進行優化。

二、leveldb原理

LevelDB基於LSM-Tree算法，通過將數據分為多個區間，以時間序列的方式依次寫入磁盤。當數據量達到一定限制時，觸發後台的compaction（合併）操作，將不同區間的數據進行合併，降低讀取時需要讀取多個磁盤塊的問題。同時，通過Bloom Filter過濾器，減小不必要的磁盤讀取。

三、leveldb使用

以下是一個簡單的例子，展示了如何使用leveldb：

#include "leveldb/db.h"
#include 

int main() {
    leveldb::DB* db;
    leveldb::Options options;
    options.create_if_missing = true;
    leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "/tmp/testdb", &db);
    if (!status.ok()) {
        std::cerr << "Unable to open/create test database " << "/tmp/testdb"
                  << " : " << status.ToString() <Put(leveldb::WriteOptions(), key, value);
    if (status.ok()) {
        std::string result;
        status = db->Get(leveldb::ReadOptions(), key, &result);
        if (status.ok()) {
            std::cout << "Get " << key << " : " << result <Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
        }
    }
    delete db;
    return 0;
}

四、leveldb源碼

LevelDB的源碼可以從Github上獲取，支持多個平台，包括Linux、Windows、macOS等。通過閱讀源碼，了解其內部的數據結構和算法，有助於提高對其性能優化和使用的理解。

五、leveldb compaction

LevelDB的compaction是指在磁盤上的數據文件超過了設定的閾值之後，將不同區間的數據合併成一個較大的文件，以減少讀取時需要讀取多個磁盤塊的問題。

六、leveldb redis

Redis可以使用LevelDB作為存儲引擎來替代默認的存儲引擎。這樣做的好處是可以在一些性能瓶頸較嚴重的場景下提高讀寫性能，例如存儲大量的二進制數據或者需要進行持久化存儲的數據等。

七、leveldb python

Python提供了leveldb的官方擴展庫，可以通過pip安裝。如下所示：

$ pip install leveldb

以下是一個簡單的例子，展示了如何使用leveldb-python：

import leveldb

db = leveldb.LevelDB('/tmp/testdb')

# put key-value pair
db.Put(b'key1', b'value1')

# get value by key
value = db.Get(b'key1')
print(value)

# delete value by key
db.Delete(b'key1')

八、精通leveldb pdf

《LevelDB：從入門到實踐》是一本詳細介紹了LevelDB的書籍，包括LevelDB的特性、使用、源碼分析以及對面向對象思想的運用等。對於理解LevelDB的原理、優化以及在使用中遇到的問題有很大的幫助。