京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16