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。