leveldb和rocksdb详解
一、leveldb和rocksdb区别
LevelDB和RocksDB都是基于LSM-Tree（Log Structured MergeTree）算法的键值存储引擎。其主要区别在于：RocksDB是基于LevelDB的基础上发展而来的，主要针对LevelDB在某些场景下遇到的性能问题进行优化。
二、leveldb原理
LevelDB基于LSM-Tree算法，通过将数据分为多个区间，以时间序列的方式依次写入磁盘。当数据量达到一定限制时，触发后台的compaction（合并）操作，将不同区间的数据进行合并，降低读取时需要读取多个磁盘块的问题。同时，通过Bloom Filter过滤器，减小不必要的磁盘读取。
三、leveldb使用
以下是一个简单的例子，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() << std::endl;
return -1;
}
std::string key = "key";
std::string value = "value";
status = db->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 << std::endl;
db->Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
}
}
delete db;
return 0;
}
四、leveldb源码
LevelDB的源码可以从Github上获取，支持多个平台，包括Linux、Windows、macOS等。通过阅读源码，了解其内部的数据结构和算法，有助于提高对其性能优化和使用的理解。
五、leveldb compaction
LevelDB的compaction是指在磁盘上的数据文件超过了设定的阈值之后，将不同区间的数据合并成一个较大的文件，以减少读取时需要读取多个磁盘块的问题。
六、leveldb redis
Redis可以使用LevelDB作为存储引擎来替代默认的存储引擎。这样做的好处是可以在一些性能瓶颈较严重的场景下提高读写性能，例如存储大量的二进制数据或者需要进行持久化存储的数据等。
七、leveldb python
Python提供了leveldb的官方扩展库，可以通过pip安装。如下所示：
$ pip install leveldb
以下是一个简单的例子，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：从入门到实践》是一本详细介绍了LevelDB的书籍，包括LevelDB的特性、使用、源码分析以及对面向对象思想的运用等。对于理解LevelDB的原理、优化以及在使用中遇到的问题有很大的帮助。
