LevelDB整体代码还是比较好懂，没有用很多C++奇淫技巧。不过还是有部分实现，相当比较少见，比如柔性数组、链接符号导出、Pimpl类设计等。本文会梳理这里的C++高级技巧，帮助更好地理解LevelDB的实现。柔性数组在util/cache.cc的LRUHandle结构体定义中，有一个柔性数组(fl

编译leveldbgitclonehttps://github.com/google/leveldb.gitcdleveldb#这里我用的是1.23版本gitcheckout1.23gitsubmoduleinitgitsubmoduleupdatemkdirbuildcdbuildcmake..-G"VisualStudio162019"-Ax64cmake--build.--configRelease编译ply

Default\LocalStorage\leveldb.ldb 2023年下半年我因为chatmindai修改域名，又研究过一次，因为时间关系也没有细究 最近，我想查看一下anki的devtool的LocalStorage，即https://ankiweb.net/shared/info/31746032这个插件产生的C:\Users\xxx\AppData\Local\Anki\QtWebEngine\De

options解读Options数据库设置压缩类型//数据库内容存储在一组块中，每个块包含一个键、值对序列。//在存储到文件中之前，可以压缩每个块。//下面的枚举描述用于压缩块的压缩方法（如果有）。enumCompressionType{ kNoCompression=0x0, kSnappyCompression=0x1}

NoSQL数据库管理工具，搭载强大支持：Redis、Memcached、SSDB、LevelDB、RocksDB，为您的数据存储提供无与伦比的灵活性与性能！【官网地址】：http://www.redisant.cn/nosql介绍直观的用户界面从单一应用程序中同时连接Redis、Memcached、SSDB、LevelDB、RocksDB，你可以快速轻松地创建

互联网业务，绝大部分场景，会使用缓存服务。但有时候，确实会使用到进程内存缓存/数据库，这个时候，LevelDB就能派上用场了。啥是LevelDB？LevelDB是Google开发的，一个速度非常块的KV存储库(storagelibrary)，它支持字符串的key与字符串的value，并且这种映射关系按key排序(orderedmapping)。L

Slice类Slice类是对字符串的封装，设计思想与std::string_view相似。源文件位置include/leveldb/slice.h优点：1、拷贝速度快，Slice的拷贝仅需拷贝数据指针和数据长度2、多个Slice可指向同个字符串，减少资源开销3、支持std::string

Arena类Arena类是极为简易的内存池实现，支持动态申请内存空间(内存对齐/不对齐方式)，通过RAII机制保证Arena对象管理的内存在Arena对象生命周期结束后自动清理。源文件位置util/arena.hutil/arena.cc优点：访问速度快缺点：存在内存浪费，详细见下

概述shardingdb是一个开源包，旨在为GoLevelDB增加分片和并发读写功能。它可以作为LevelDB的替代品，方便地集成到现有项目中。本博客将介绍shardingdb及其功能，并介绍如何在您的项目中使用它。特点-分片支持：shardingdb使您能够将数据分布在多个LevelDB实例中，提高性能和可扩

概述shardingdb是一个开源包，旨在为GoLevelDB增加分片和并发读写功能。它可以作为LevelDB的替代品，方便地集成到现有项目中。本博客将介绍shardingdb及其功能，并介绍如何在您的项目中使用它。特点-分片支持：shardingdb使您能够将数据分布在多个LevelDB实例中，提高性能和

在早期的以太坊实现中，开发者曾经考虑使用LevelDB作为以太坊的数据库，但最终没有使用。目前，以太坊没有使用LevelDB作为其数据库。以太坊使用了一种称为“Trie”的数据结构来组织和管理数据，类似于LevelDB的功能。Trie可以高效地存储和查询键值对，并且可以有效地管理以太坊网络中的交易

从B树到LSM树《数据库系统内幕》下文中很多图片源自这本书B+树在mysql原理中，进行过B+树与一些数据结构对比：B+树与B树B+树只在叶子节点存储数据，B树非叶子节点也要存储数据，所以B+树的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘I/O次数下，就能查询更多的节点B+Tree叶子节点采用链表连接

Redis和LevelDB比较概述在本文中，我们将比较Redis和LevelDB这两种流行的键值存储系统。我们将介绍它们的功能、特点和适用场景，并提供使用示例代码来演示它们的用法。步骤概览以下是比较Redis和LevelDB的步骤概览：步骤RedisLevelDB1.安装安装2.连接打开数据库

WE'VEJOINEDMONGODB! We'reproudtoannouncethatMongoDBhasacquiredWiredTiger,andwe'vejoinedtheMongoDBteam! WewillbedirectlyinvolvedinsupportingtheWiredTigerstorageengineinMongoDB3.0andwillcontinuetodevelopWire

 C:Consistency一致性•A:Availability可用性(指的是快速获取数据)•P:ToleranceofnetworkPartition分区容忍性(分布式)10年前，EricBrewer教授指出了著名的CAP理论，后来SethGilbert和Nancylynch两人证明了CAP理论的正确性。CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足

1、WSL1不支持FUSE文件系统，因此无法在WSL1中直接使用LevelDB。LevelDB使用FUSE来提供基于文件的存储，因此在WSL1中无法正常运行。但是，您仍然可以在WSL1上使用Leveldb的API，只需将数据存储在本地文件系统中即可。这意味着您需要使用本地Windows文件系统或其他支持

首先安装所有依赖，在linux下可以直接编译成功，在armlinux低版本编译器（由于系统限制，只能使用这个版本)下有点问题。1、在CMakeLists.txt中增加set(CMAKE_C_COMPILER"/xxxxxx/arm-linux-gnueabihf-gcc")set(CMAKE_CXX_COMPILER"/xxxxxx/arm-linux-gnueabihf-g++")2、编译报错

LSM树广泛用于数据存储，例如RocksDB、ApacheAsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、ApacheAccumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、ApacheCassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。在这篇文章中，我们将深入探讨LogStructuredMergeTree，又名LSM树：许多高度可扩展的NoSQL分

目录优缺点用户接口基本读写打开关闭数据库读写原子更新同步/异步写并发迭代器快照Slice自定义key比较器性能相关压缩缓存key设计布隆过滤获取范围数据大小近似值优缺点

目录SliceArenaskiplist跳表本质时空复杂度插入，删除数据（如何维护索引）极端情况分析：不维护索引极端情况分析：每次插入都维护插入效率和查找效率取舍删除对比红黑树的优势leve

leveldb.net工作原理：leveldb为键值对数据库，具有增加，删除，查询功能，利用加密链式结构存储和查询数据。区块（block）：在区块链技术中，数据以电子记录的形式被永久储存下来，存放这些

leveldb.net工作原理：leveldb为键值对数据库，具有增加，删除，查询功能，利用加密链式结构存储和查询数据。区块（block）：在区块链技术中，数据以电子记录的形式被永久储存下来，存放这些

leveldb/rocksdb采用deque控制多线程只允许一个线程修改memtable,是由于memtable不存在读-写冲突（采用MVCC，保证Sequence一定不同，memtable的key就一定不同，update/delete/ins

leveldb是典型的LSM树实现，因此需要对内存中的数据进行持久化。一次内存数据的持久化过程，在leveldb中称为MinorCompaction。一次minorcompaction的产出是一个0层的sstable

MVCC多版本是一个解决并发问题的模型，或者说是一种设计思路。whyMVCC?如果有一份数据，无论它是存储在内存里还是磁盘上，当我们读取数据时可能有写操作正在修改它。传统思路