下文例子中演示了如何插入、獲取、刪除一條記錄
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LevelDB 簡介
一、LevelDB入門
LevelDB是Google開源的持久化KV單機數(shù)據(jù)庫，具有很高的隨機寫，順序讀/寫性能，但是隨機讀的性能很一般，也就是說，LevelDB很適合應用在查詢較少，而寫很多的場景。LevelDB應用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree對索引變更進行延遲及批量處理，并通過一種類似于歸并排序的方式高效地將更新遷移到磁盤，降低索引插入開銷，關于LSM，本文在后面也會簡單提及。
根據(jù)LevelDB官方網(wǎng)站的描述，LevelDB的特點和限制如下：
特點：
1、key和value都是任意長度的字節(jié)數(shù)組；
2、entry（即一條K-V記錄）默認是按照key的字典順序存儲的，當然開發(fā)者也可以重載這個排序函數(shù)；
3、提供的基本操作接口：Put()、Delete()、Get()、Batch()；
4、支持批量操作以原子操作進行；
5、可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)全景的snapshot(快照)，并允許在快照中查找數(shù)據(jù)；
6、可以通過前向（或后向）迭代器遍歷數(shù)據(jù)（迭代器會隱含的創(chuàng)建一個snapshot）；
7、自動使用Snappy壓縮數(shù)據(jù)；
8、可移植性；
限制：
1、非關系型數(shù)據(jù)模型（NoSQL），不支持sql語句，也不支持索引；
2、一次只允許一個進程訪問一個特定的數(shù)據(jù)庫；
3、沒有內(nèi)置的C/S架構(gòu)，但開發(fā)者可以使用LevelDB庫自己封裝一個server;
LevelDB本身只是一個lib庫，在源碼目錄make編譯即可，然后在我們的應用程序里面可以直接include leveldb/include/db.h頭文件，該頭文件有幾個基本的數(shù)據(jù)庫操作接口，下面是一個測試例子：
#include iostream
#include string
#include assert.h
#include "leveldb/db.h"
using namespace std;
int main(void)
{
leveldb::DB *db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
// open
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db);
assert(status.ok());
string key = "name";
string value = "chenqi";
// write
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key, value);
assert(status.ok());
// read
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key, value);
assert(status.ok());
coutvalueendl;
// delete
status = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
assert(status.ok());
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key, value);
if(!status.ok()) {
cerrkey" "status.ToString()endl;
} else {
coutkey"==="valueendl;
}
// close
delete db;
return 0;
}
上面的例子演示了如何插入、獲取、刪除一條記錄，編譯代碼：
g++ -o test test.cpp libleveldb.a -lpthread -Iinclude
執(zhí)行./test后，會在/tmp下面生成一個目錄testdb，里面包含若干文件：
------------------------------------------------------------
LevelDB是google開源的一個key-value存儲引擎庫，類似于開源的Lucene索引庫一樣。其他的軟件開發(fā)者可以利用該庫做二次開發(fā)，來滿足定制需求。LevelDB采用日志式的寫方式來提高寫性能，但是犧牲了部分讀性能。為了彌補犧牲了的讀性能，一些人提議使用SSD作為存儲介質(zhì)。
對于本地化的Key-value存儲引擎來說，簡單的使用一般都分成三個基本的步驟：（1）打開一個數(shù)據(jù)庫實例；（2）對這個數(shù)據(jù)庫實例進行插入，修改和查詢操作；（3)最后在使用完成之后，關閉該數(shù)據(jù)庫。下面將詳細討論該三個步驟：
一、打開一個數(shù)據(jù)庫實例
一個leveldb數(shù)據(jù)庫有一個對應一個文件系統(tǒng)目錄的名字。該數(shù)據(jù)庫的所有內(nèi)容都存儲在這個目錄下。下面的代碼描述了怎樣打開一個數(shù)據(jù)庫或者建立一個新的數(shù)據(jù)庫。
#include assert.h
#include "leveldb/db.h"
leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db);
assert(status.ok());
如果打開已存在數(shù)據(jù)庫的時候，需要拋出錯誤。將以下代碼插在leveldb::DB::Open方法前面：
options.error_if_exists = true;
二、對數(shù)據(jù)庫的簡單讀、寫操作
LevelDB提供了Put，Delete和Get三個方法對數(shù)據(jù)庫進行修改和查詢。例如，下面的代碼片段描述了怎樣將key1對應的value值，移到key2對應的值。
std::string value;
leveldb::Status s = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key1, value);
if(s.ok()) s = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key2, value);
if(s.ok()) s = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key1);
三、關閉數(shù)據(jù)庫
在對數(shù)據(jù)庫進行了一系列的操作之后，需要對數(shù)據(jù)庫進行關閉。該操作比較簡單：
... open the db as described above...
... do something with db ...
delete db;
上面對levelDB的簡單使用做了基本的介紹，接下來就是如何自己寫一個完成并且能運行的例子。
1、下載源碼 git clone
2、編譯源碼 cd leveldb make all
3、編寫test.cpp
#include assert.h
#include string.h
#include leveldb/db.h
#include iostream
int main(){
leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db);
assert(status.ok());
//write key1,value1
std::string key="key";
std::string value = "value";
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key,value);
assert(status.ok());
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key, value);
assert(status.ok());
std::coutvaluestd::endl;
std::string key2 = "key2";
//move the value under key to key2
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(),key2,value);
assert(status.ok());
status = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
assert(status.ok());
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key2, value);
assert(status.ok());
std::coutkey2"==="valuestd::endl;
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key, value);
if(!status.ok()) std::cerrkey" "status.ToString()std::endl;
else std::coutkey"==="valuestd::endl;
delete db;
return 0;
}
4、編譯鏈接 g++ -o test test.cpp ../leveldb/libleveldb.a -lpthread -I../leveldb/include
注意libleveldb.a 和leveldb include的路徑。
5、運行結(jié)果./test：
value
key2===value
key NotFound:
文檔數(shù)據(jù)庫
源起：受Lotus Notes啟發(fā)。
數(shù)據(jù)模型：包含了key-value的文檔集合
例子：CouchDB, MongoDB
優(yōu)點：數(shù)據(jù)模型自然，編程友好，快速開發(fā)，web友好，CRUD。
圖數(shù)據(jù)庫
源起： 歐拉和圖理論。
數(shù)據(jù)模型：節(jié)點和關系，也可處理鍵值對。
例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
優(yōu)點：解決復雜的圖問題。
關系數(shù)據(jù)庫
源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的
數(shù)據(jù)模型：各種關系
例子：VoltDB, Clustrix, MySQL
優(yōu)點：高性能、可擴展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務，編程友好。
對象數(shù)據(jù)庫
源起：圖數(shù)據(jù)庫研究
數(shù)據(jù)模型：對象
例子：Objectivity, Gemstone
優(yōu)點：復雜對象模型，快速鍵值訪問，鍵功能訪問，以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點。
Key-Value數(shù)據(jù)庫
源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
數(shù)據(jù)模型：鍵值對
例子：Membase, Riak
優(yōu)點：處理大量數(shù)據(jù)，快速處理大量讀寫請求。編程友好。
BigTable類型數(shù)據(jù)庫
源起：Google的論文 BigTable。
數(shù)據(jù)模型：列簇，每一行在理論上都是不同的
例子：HBase, Hypertable, Cassandra
優(yōu)點：處理大量數(shù)據(jù)，應對極高寫負載，高可用，支持跨數(shù)據(jù)中心， MapReduce。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務
源起： ?
數(shù)據(jù)模型：字典操作，lists, sets和字符串值
例子：Redis
優(yōu)點：不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫
網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫
源起：數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。
數(shù)據(jù)模型：基于空間的架構(gòu)
例子：GigaSpaces, Coherence
優(yōu)點：適于事務處理的高性能和高擴展性
select ID=Dept_ID,Name=Dept_Name
from (
select *,flag=0 from d_dept
union all
select *,1 from d_unit) k
order by left(Dept_ID,3) asc,flag asc,Dept_ID asc
首先通過
select *,flag=0 from d_dept
union all
select *,1 from d_unit
將所有內(nèi)容合并在一起 這樣合一起是亂序的
然后將它作為臨時表
from (
select *,flag=0 from d_dept
union all
select *,1 from d_unit) k
注意這里我加個了個FLAG字段 是為了標志0為部門 1為單位 為之后排序做準備
然后利用這個臨時表 我進行排序 看下面
select ID=Dept_ID,Name=Dept_Name
這句的意思 理解的吧 選取臨時結(jié)果集的2個字段，注意這里的Dept_ID和Dept_Name分別語句包含了unit_ID 和unit_Name(這個自己執(zhí)行下臨時結(jié)果集就知道了)
我們重點來說排序
order by left(Dept_ID,3) asc,flag asc,Dept_ID asc
先看第一個left(Dept_ID,3) 首先要進行部門排序的 我們是以左邊三個符號位排序信息的 排出來就是
001
001001
..
002
..
003
003...
上面的排序不保證每個部門里面的排序時按照部門號先 然后再改部門的單位的順序 所以加上flag asc
在每組里面 要讓部門號先 通過FLAG=0 將部門號放在了前面
所以這里出來：
001
001001
..
002
..
003
003...
請看 在001號部門里面 001 肯定在 001XXX前面了
但是這排序不能保證 001XXX 001XXY這樣的單位號排序 就是加上
Dept_ID asc 明白了吧
改變數(shù)據(jù)庫的排序規(guī)則(做ALTER之前,要中斷所有用戶對此數(shù)據(jù)庫的訪問)
語法:
use
master
go
ALTER
DATABASE
數(shù)據(jù)庫名
COLLATE
排序規(guī)則名
例子:
use
master
go
ALTER
DATABASE
luwanzhufa
COLLATE
Chinese_PRC_CS_AS
Chinese_PRC_CS_AS這個是簡體中文。而且區(qū)分大小寫的排序規(guī)則。
192
Japanese_BIN
二進制順序、用于
932(日文)字符集。
193
Japanese_CI_AS
字典順序、不區(qū)分大小寫、用于
932(日文)字符集。
200
Japanese_CS_AS
字典順序、區(qū)分大小寫、用于
932(日文)字符集。
198
Chinese_PRC_BIN
二進制順序、用于
936(簡體中文)字符集。
199
Chinese_PRC_CI_AS
字典順序、不區(qū)分大小寫、用于
936(簡體中文)字符集。
203
Chinese_PRC_CS_AS
字典順序、區(qū)分大小寫、用于
936(簡體中文)字符集。
NoSQL，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：
不需要預定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預先定義它們的模式。
無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。
異步復制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
重慶分公司
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