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
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 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” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 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 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17