像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和
目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為1000多家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬空間、成都網(wǎng)站托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、溫江網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。
Riak這些NoSQL缺乏傳統(tǒng)的原子事務(wù)機(jī)制，所謂原子事務(wù)機(jī)制是可以保證一系列寫(xiě)操作要么全部完成，要么全部不會(huì)完成，不會(huì)發(fā)生只完成一系列中一兩個(gè)
寫(xiě)操作;因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)不提供這種事務(wù)機(jī)制支持，開(kāi)發(fā)者需要自己編寫(xiě)代碼來(lái)確保一系列寫(xiě)操作的事務(wù)機(jī)制，比較復(fù)雜和測(cè)試。
這些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不提供事務(wù)機(jī)制原因在于其分布式特點(diǎn)，一系列寫(xiě)操作中訪問(wèn)的數(shù)據(jù)可能位于不同的分區(qū)服務(wù)器，這樣的事務(wù)就變成分布式事務(wù)，在分
布式事務(wù)中實(shí)現(xiàn)原子性需要彼此協(xié)調(diào)，而協(xié)調(diào)是耗費(fèi)時(shí)間的，每臺(tái)機(jī)器在一個(gè)大事務(wù)過(guò)程中必須依次確認(rèn)，這就需要一種協(xié)議確保一個(gè)事務(wù)中沒(méi)有任何一臺(tái)機(jī)器寫(xiě)操
作失敗。
這種協(xié)調(diào)是昂貴的，會(huì)增加延遲時(shí)間，關(guān)鍵問(wèn)題是，當(dāng)協(xié)調(diào)沒(méi)有完成時(shí)，其他操作是不能讀取事務(wù)中寫(xiě)操作結(jié)果的，這是因?yàn)槭聞?wù)的all-or-
nothing原理導(dǎo)致，萬(wàn)一協(xié)調(diào)過(guò)程發(fā)現(xiàn)某個(gè)寫(xiě)操作不能完成，那么需要將其他寫(xiě)操作成功的進(jìn)行回滾。針對(duì)分布式事務(wù)的分布式協(xié)調(diào)對(duì)整體數(shù)據(jù)庫(kù)性能有嚴(yán)重
影響，不只是吞吐量還包括延遲時(shí)間，這樣大部分NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)因?yàn)樾阅軉?wèn)題就選擇不提供分布式事務(wù)。
MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于單一鍵的事務(wù)，這是因?yàn)樗行畔⒍己鸵粋€(gè)鍵key有關(guān)，這個(gè)鍵是存儲(chǔ)在單個(gè)服務(wù)器上，這樣基于單鍵的事務(wù)不會(huì)帶來(lái)復(fù)雜的分布式協(xié)調(diào)。
那么看來(lái)擴(kuò)展性性能和分布式事務(wù)是一對(duì)矛盾，總要有取舍?實(shí)際上是不完全是，現(xiàn)在完全有可能提供高擴(kuò)展的性能同時(shí)提供分布式原子事務(wù)。
FIT是這樣一個(gè)在分布式系統(tǒng)提供原子事務(wù)的策略，在fairness公平性, isolation隔離性, 和throughput吞吐量(簡(jiǎn)稱FIT)可以權(quán)衡。
一個(gè)支持分布式事務(wù)的可伸縮分布式系統(tǒng)能夠完成這三個(gè)屬性中兩個(gè)，公平是事務(wù)之間不會(huì)相互影響造成延遲;隔離性提供一種幻覺(jué)好像整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)只有它自
己一個(gè)事務(wù)，隔離性保證當(dāng)任何同時(shí)發(fā)生的事務(wù)發(fā)生沖突時(shí)，能夠保證彼此能看到彼此的寫(xiě)操作結(jié)果，因此減輕了程序員為避免事務(wù)讀寫(xiě)沖突的強(qiáng)邏輯推理要求;吞
吐量是指每單元時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)能夠并發(fā)處理多少事務(wù)。
FIT是如下進(jìn)行權(quán)衡：
保證公平性fairness 和隔離性isolation, 但是犧牲吞吐量
保證公平性fairness和吞吐量, 犧牲隔離性isolation
保證隔離性isolation和吞吐量throughput, 但是犧牲公平性fairness.
犧牲公平性：放棄公平性，數(shù)據(jù)庫(kù)能有更多機(jī)會(huì)降低分布式事務(wù)的成本，主要成本是分布式協(xié)調(diào)帶來(lái)的，也就是說(shuō)，不需要在每個(gè)事務(wù)過(guò)程內(nèi)對(duì)每個(gè)機(jī)器都依
次確認(rèn)事務(wù)完成，這樣排隊(duì)式的確認(rèn)commit事務(wù)是很浪費(fèi)時(shí)間的，放棄公平性，意味著可以在事務(wù)外面進(jìn)行協(xié)調(diào)，這樣就只是增加了協(xié)調(diào)時(shí)間，不會(huì)增加互相
沖突事務(wù)因?yàn)楸舜藳_突而不能運(yùn)行所耽擱的時(shí)間，當(dāng)系統(tǒng)不需要公平性時(shí)，需要根據(jù)事務(wù)的優(yōu)先級(jí)或延遲等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行指定先后執(zhí)行順序，這樣就能夠獲得很好的吞吐
量。
G-Store是一種放棄公平性的 Isolation-Throughput
的分布式key-value存儲(chǔ)，支持多鍵事務(wù)(multi-key transactions)，MongoDB 和
HBase在鍵key在同樣分區(qū)上也支持多鍵事務(wù)，但是不支持跨分區(qū)的事務(wù)。
總之：傳統(tǒng)分布式事務(wù)性能不佳的原因是確保原子性(分布式協(xié)調(diào))和隔離性同時(shí)重疊，創(chuàng)建一個(gè)高吞吐量分布式事務(wù)的關(guān)鍵是分離這兩種關(guān)注，這種分離原
子性和隔離性的視角將導(dǎo)致兩種類(lèi)型的系統(tǒng)，第一種選擇是弱隔離性能讓沖突事務(wù)并行執(zhí)行和確認(rèn)提交;第二個(gè)選擇重新排序原子性和隔離性機(jī)制保證它們不會(huì)某個(gè)
時(shí)間重疊，這是一種放棄公平的事務(wù)執(zhí)行，所謂放棄公平就是不再同時(shí)照顧原子性和隔離性了，有所傾斜，放棄高標(biāo)準(zhǔn)道德要求就會(huì)帶來(lái)高自由高效率。
NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類(lèi)型的web2.0純動(dòng)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(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過(guò)現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來(lái)越成熟——以至于原來(lái)很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫(xiě)，也有少數(shù)人認(rèn)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(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。
對(duì)于NoSQL并沒(méi)有一個(gè)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(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)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(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí)，并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無(wú)共享架構(gòu)：相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P(pán)讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)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(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。
分區(qū)：相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒(méi)有單點(diǎn)失效的問(wèn)題。
異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫(xiě)入一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同?？梢哉f(shuō)，NoSQL各有所長(zhǎng)，成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用，在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。
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(guò)
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(shí)表
from (
select *,flag=0 from d_dept
union all
select *,1 from d_unit) k
注意這里我加個(gè)了個(gè)FLAG字段 是為了標(biāo)志0為部門(mén) 1為單位 為之后排序做準(zhǔn)備
然后利用這個(gè)臨時(shí)表 我進(jìn)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(shí)結(jié)果集的2個(gè)字段，注意這里的Dept_ID和Dept_Name分別語(yǔ)句包含了unit_ID 和unit_Name(這個(gè)自己執(zhí)行下臨時(shí)結(jié)果集就知道了)
我們重點(diǎn)來(lái)說(shuō)排序
order by left(Dept_ID,3) asc,flag asc,Dept_ID asc
先看第一個(gè)left(Dept_ID,3) 首先要進(jìn)行部門(mén)排序的 我們是以左邊三個(gè)符號(hào)位排序信息的 排出來(lái)就是
001
001001
..
002
..
003
003...
上面的排序不保證每個(gè)部門(mén)里面的排序時(shí)按照部門(mén)號(hào)先 然后再改部門(mén)的單位的順序 所以加上flag asc
在每組里面 要讓部門(mén)號(hào)先 通過(guò)FLAG=0 將部門(mén)號(hào)放在了前面
所以這里出來(lái)：
001
001001
..
002
..
003
003...
請(qǐng)看 在001號(hào)部門(mén)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(hào)排序 就是加上
Dept_ID asc 明白了吧
文檔數(shù)據(jù)庫(kù)
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(diǎn)：數(shù)據(jù)模型自然，編程友好，快速開(kāi)發(fā)，web友好，CRUD。
圖數(shù)據(jù)庫(kù)
源起： 歐拉和圖理論。
數(shù)據(jù)模型：節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，也可處理鍵值對(duì)。
例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
優(yōu)點(diǎn)：解決復(fù)雜的圖問(wèn)題。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)
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(guān)系
例子：VoltDB, Clustrix, MySQL
優(yōu)點(diǎn)：高性能、可擴(kuò)展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務(wù)，編程友好。
對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)
源起：圖數(shù)據(jù)庫(kù)研究
數(shù)據(jù)模型：對(duì)象
例子：Objectivity, Gemstone
優(yōu)點(diǎn)：復(fù)雜對(duì)象模型，快速鍵值訪問(wèn)，鍵功能訪問(wèn)，以及圖數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。
Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)
源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
數(shù)據(jù)模型：鍵值對(duì)
例子：Membase, Riak
優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，快速處理大量讀寫(xiě)請(qǐng)求。編程友好。
BigTable類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)
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(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)極高寫(xiě)負(fù)載，高可用，支持跨數(shù)據(jù)中心， MapReduce。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)
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(diǎn)：不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫(kù)
網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)
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(diǎn)：適于事務(wù)處理的高性能和高擴(kuò)展性
下文例子中演示了如何插入、獲取、刪除一條記錄
LevelDB 簡(jiǎn)介
一、LevelDB入門(mén)
LevelDB是Google開(kāi)源的持久化KV單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，具有很高的隨機(jī)寫(xiě)，順序讀/寫(xiě)性能，但是隨機(jī)讀的性能很一般，也就是說(shuō)，LevelDB很適合應(yīng)用在查詢較少，而寫(xiě)很多的場(chǎng)景。LevelDB應(yīng)用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree對(duì)索引變更進(jìn)行延遲及批量處理，并通過(guò)一種類(lèi)似于歸并排序的方式高效地將更新遷移到磁盤(pán)，降低索引插入開(kāi)銷(xiāo)，關(guān)于LSM，本文在后面也會(huì)簡(jiǎn)單提及。
根據(jù)LevelDB官方網(wǎng)站的描述，LevelDB的特點(diǎn)和限制如下：
特點(diǎn)：
1、key和value都是任意長(zhǎng)度的字節(jié)數(shù)組；
2、entry（即一條K-V記錄）默認(rèn)是按照key的字典順序存儲(chǔ)的，當(dāng)然開(kāi)發(fā)者也可以重載這個(gè)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(jìn)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(guò)前向（或后向）迭代器遍歷數(shù)據(jù)（迭代器會(huì)隱含的創(chuàng)建一個(gè)snapshot）；
7、自動(dòng)使用Snappy壓縮數(shù)據(jù)；
8、可移植性；
限制：
1、非關(guān)系型數(shù)據(jù)模型（NoSQL），不支持sql語(yǔ)句，也不支持索引；
2、一次只允許一個(gè)進(jìn)程訪問(wèn)一個(gè)特定的數(shù)據(jù)庫(kù)；
3、沒(méi)有內(nèi)置的C/S架構(gòu)，但開(kāi)發(fā)者可以使用LevelDB庫(kù)自己封裝一個(gè)server;
LevelDB本身只是一個(gè)lib庫(kù)，在源碼目錄make編譯即可，然后在我們的應(yīng)用程序里面可以直接include leveldb/include/db.h頭文件，該頭文件有幾個(gè)基本的數(shù)據(jù)庫(kù)操作接口，下面是一個(gè)測(cè)試?yán)樱?/p>
#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(huì)在/tmp下面生成一個(gè)目錄testdb，里面包含若干文件：
------------------------------------------------------------
LevelDB是google開(kāi)源的一個(gè)key-value存儲(chǔ)引擎庫(kù)，類(lèi)似于開(kāi)源的Lucene索引庫(kù)一樣。其他的軟件開(kāi)發(fā)者可以利用該庫(kù)做二次開(kāi)發(fā)，來(lái)滿足定制需求。LevelDB采用日志式的寫(xiě)方式來(lái)提高寫(xiě)性能，但是犧牲了部分讀性能。為了彌補(bǔ)犧牲了的讀性能，一些人提議使用SSD作為存儲(chǔ)介質(zhì)。
對(duì)于本地化的Key-value存儲(chǔ)引擎來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)單的使用一般都分成三個(gè)基本的步驟：（1）打開(kāi)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例；（2）對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例進(jìn)行插入，修改和查詢操作；（3)最后在使用完成之后，關(guān)閉該數(shù)據(jù)庫(kù)。下面將詳細(xì)討論該三個(gè)步驟：
一、打開(kāi)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例
一個(gè)leveldb數(shù)據(jù)庫(kù)有一個(gè)對(duì)應(yīng)一個(gè)文件系統(tǒng)目錄的名字。該數(shù)據(jù)庫(kù)的所有內(nèi)容都存儲(chǔ)在這個(gè)目錄下。下面的代碼描述了怎樣打開(kāi)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或者建立一個(gè)新的數(shù)據(jù)庫(kù)。
#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(kāi)已存在數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，需要拋出錯(cuò)誤。將以下代碼插在leveldb::DB::Open方法前面：
options.error_if_exists = true;
二、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單讀、寫(xiě)操作
LevelDB提供了Put，Delete和Get三個(gè)方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行修改和查詢。例如，下面的代碼片段描述了怎樣將key1對(duì)應(yīng)的value值，移到key2對(duì)應(yīng)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(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)
在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了一系列的操作之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)閉。該操作比較簡(jiǎn)單：
... open the db as described above...
... do something with db ...
delete db;
上面對(duì)levelDB的簡(jiǎn)單使用做了基本的介紹，接下來(lái)就是如何自己寫(xiě)一個(gè)完成并且能運(yùn)行的例子。
1、下載源碼 git clone
2、編譯源碼 cd leveldb make all
3、編寫(xiě)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(yùn)行結(jié)果./test：
value
key2===value
key NotFound:
重慶分公司
重慶分公司
