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记录是在特定级别的levelDB中排序，还是在整个数据库中排序？

记录是在特定级别的levelDB中排序。

相关搜索:Mysql查询在每次迭代中按顺序对记录进行排序？在Bash中对JSON记录进行分组和排序在dplyr中对特定范围的列名进行排序在java 8中根据优先级对map值进行排序。在JavaScript中按属性对整个嵌套对象进行排序在laravel中对数据库中的数据进行排序在Laravel中，产品是如何按关系排序的？在MongoDb中按数组字段值对记录进行排序在MySQL中，首先按数字排序记录，然后按字母排序在Oracle中，排序是在DB缓冲区缓存中进行还是在PGA中进行？
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LSM-Tree - LevelDb 源码解析

如果还是看不懂，作者也写了很多数据结构介绍的md文档（在doc目录中）告诉你核心组件的作用。 总之，不要惧怕这个数据库，无论是作为优秀代码和设计模式还是各种主流数据结构算法应用都非常值得学习和参考。...底层存储存储结构 关联：[SSTable] 在LevelDB中**SSTable**是整个数据库最重要的结构，所有的SSTable文件本身的内容是**不可修改**的，虽然通常数据在内存中操作，但是数据不可能无限存储...，由于Level0层级被较为频繁使用，类似一级缓存，键值不会强制要求进行排序，所以重叠的键会比较多，整个压缩的过程比较好理解，关键部分是skiplist（跳表）中构建一个新的SSTable并且插入到指定层级...，在作者提供的impl.md是这样介绍mainfest的： MANIFEST 文件列出了组成每个级别的排序表集、相应的键范围和其他重要的元数据。...压缩文件使用了归并排序的方式进行键合并，而内部的数据库除了归并排序之外还使用了比较关键的[LSM-Tree - LevelDb Skiplist跳表]来进行有序键值管理，在了解LevelDB跳表的细节之前

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键值数据库LevelDB的优缺点及性能分析

导读：LevelDB是一种为分布式而生的键-值数据库。...作者：廖环宇 张仕华 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 01 LevelDB的特性 LevelDB是一个C++语言编写的高效键-值嵌入式数据库，目前对亿级的数据也有着非常好的读写性能。...db_bench在默认的测试参数下读写百万级别的数据时，每一个数据的key占用16字节，value占用100字节（启用压缩后，value占用50字节，即压缩率为50%）。...在终端中输入命令执行db_bench，测试程序即可进行相应的读写操作，并记录相应的性能数据。 $ ....经过测试证明，LevelDB相较于另外两种数据库，无论是在基本操作环境下，还是在某些特定配置环境下，均具有非常优秀的读写性能。

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LevelDB 入门 —— 全面了解 LevelDB 的功能特性

其它语言栈的同学也不必担心，因为不同语言操纵 LevelDB 的接口 API 都是一样的，使用起来大同小异。 打开和关闭 LevelDB 的数据存储在一个特定的目录中，里面有很多数据文件、日志文件等。...void write(WriteBatch wb); } 日志文件 当我们调用 LevelDB 的 put 方法往库里写数据时，它会先将数据记录到内存中，延后再通过某种特殊的策略持久化到磁盘。...这在数据库理论中称为「重复读」。LevelDB 提供了快照隔离机制，在同一个快照范围内保证连续的读写操作不受其它线程修改操作的影响。...必须尽可能确保排序规则在整个数据库生命周期内保持不变，因为排序会影响到磁盘键值对的存储顺序，磁盘存储顺序是无法动态改变的。...如果确实必须要改变排序规则，那就需要提前规划，这里会有一个特别的小技巧，理解它需要了解磁盘存储的细节，所以我们后续再仔细探讨。

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《看聊天记录都学不会C语言？太菜了吧》（21）（必懂！题解）在现实生活中，打擂台比赛争名次竟用的是冒泡排序？

此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。 若有想学习的内容可以在评论区留言，根据大家的要求持续更新。...题解冒泡排序）在现实生活中，打擂台比赛争名次竟用的是冒泡排序？——（必懂！题解）冒泡必懂 《看聊天记录都学不会C语言？太菜了吧》（20）（必懂！...int a[] = {11,1, 6, 3, 66, 58, 79, 33}; 小媛：你还是慢慢来吧，别直接进入主题，我接受不了，太难了。 小C：哈哈哈，今天我们学的排序是一个叫做冒泡排序的方法。...小C：我们可以看我们需要排序的值 11,1, 6, 3, 66, 58, 79, 33，我们需要小的数在左边，大的数在右边，这样就可以实现从小到大排序了。 小媛：是这么一回事，所以怎么做呢？...小媛：我觉得你白跟我解释了，我还是不懂。 小C：哈哈哈，别急，我给你说说怎么样进行排序。

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Golang 从零搭建 LevelDB

在API做KV插入时是不能保证顺序(即不按KEY排序)的，但是我们在查找时却希望是有序的，顺序KEY最起码可以用二分进行查找而不是遍历。...在LevelDB中是没有数据删除的概念，最起码API是不可以主动删除数据，只能是追加一条KEY-DELETE记录，当查找时会发现KEY-DELETE了，视为KEY不存在。...从level 1开始都是由第一级的多个SST文件聚合而来，在聚合过程中就会保证其顺序性，因此自level 1开始，同level的SST文件之间是有排序的。这也不难理解。...构造SST-Data Block: 按照Immutable MemTable中已排序的kv依次插入，写成Byte流暂存在内存中，等达到一个Block的限制时flush到磁盘，并记录最小Key、offset...数据库先写Log来保存记录是一种默认的行业潜规则，也是一个灾后重建的恢复依据。

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「ClickHouse系列」ClickHouse的优化之Block+LSM

block真正发挥威力的点其实是在压缩！对，没错，就是毫不起眼的压缩！那么压缩能节省多少数据量呢？我们还是拿clickhouse存储引擎中实际存储的数据说话。...当然，这是特例，那我们统计下整个文件的block的压缩前和压缩后的大小，还是这个列为例，UserID列压缩前是70991184字节，压缩后是11596909字节，压缩比约为6.2倍！...在本例中按照4k的页面大小和1k的记录大小，命中率和数据占比之间的关系如下图所示： 不难发现，两者成负相关的相关性。...LevelDB的用法 leveldb是一个允许修改的数据库，因此其对于LSM的使用和clickhouse类似，主要的不同在于写入日志后的操作不同。...而leveldb在记录日志后，会将数据首先缓存在内存中，等待后续操作继续操作这块内存，直到这块内存被填满，才会一次性将数据写入磁盘。

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【DB笔试面试397】在Oracle中，以下工具可以实现逻辑备份数据库对象或整个数据库的是哪一项（）

题目 在Oracle中，以下工具可以实现逻辑备份数据库对象或整个数据库的是哪一项（） A、SQL*Plus B、导出实用程序 C、导入实用程序 D、SQL*Loader A 答案 答案：...逻辑备份是指使用工具exp或expdp将数据库对象的结构和数据导出到二进制文件的过程。当数据库对象被误操作而损坏后就可以使用工具imp或impdp利用备份的文件把数据对象导入到数据库中进行恢复。...逻辑备份是物理备份方式的一种补充，多用于数据迁移。 显然，本题的答案为B。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记

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LevelDB库功能详解

LevelDB库简介 一、LevelDB入门 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少...根据Leveldb官方网站的描述，LevelDB的特点和限制如下： 特点： 1、key和value都是任意长度的字节数组； 2、entry（即一条K-V记录）默认是按照key的字典顺序存储的，当然开发者也可以重载这个排序函数...SSTable中的某个文件属于特定层级，而且其存储的记录是key有序的，那么必然有文件中的最小key和最大key，这是非常重要的信息，Manifest 就记载了SSTable各个文件的管理信息，比如属于哪个...中只有一个存储记录，即第二个记录，但是在levelDb中很可能存在两条记录，即上面的两个记录都在levelDb中存储了，此时如果用户查询key=”www.samecity.com”，我们当然希望找到最新的更新记录...Major compaction的过程如下：对多个文件采用多路归并排序的方式，依次找出其中最小的Key记录，也就是对多个文件中的所有记录重新进行排序。

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leveldb原理汇编

LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少，而写很多的场景。...根据Leveldb官方网站的描述，LevelDB的特点和限制如下： 特点： 1、key和value都是任意长度的字节数组； 2、entry（即一条K-V记录）默认是按照key的字典顺序存储的，当然开发者也可以重载这个排序函数...SSTable中的某个文件属于特定层级，而且其存储的记录是key有序的，那么必然有文件中的最小key和最大key，这是非常重要的信息，Manifest 就记载了SSTable各个文件的管理信息，比如属于哪个...中只有一个存储记录，即第二个记录，但是在levelDb中很可能存在两条记录，即上面的两个记录都在levelDb中存储了，此时如果用户查询key="www.samecity.com"，我们当然希望找到最新的更新记录...Major compaction的过程如下：对多个文件采用多路归并排序的方式，依次找出其中最小的Key记录，也就是对多个文件中的所有记录重新进行排序。

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Clickhouse 系列 - 番外 - LSM 算法

我们都知道，用户在调用 insert 向 clickhouse 插入数据时，数据不一定是按已经按照排序键排序好的数据，大概率是乱序数据。那么这种乱序的请求如何做到写入磁盘时变得有序呢？...LSM 算法的几个核心步骤： 在于数据写入存储系统前首先记录日志，防止系统崩溃 记录完日志后在内存中以供使用，当内存达到极限后写入磁盘，记录合并次数 Level 为 0(L=0)。...每过一段时间将磁盘上 L 和 L+1 的文件合并 我们用一个示例来展示下整个过程 T=0 时刻，数据库为空。...LevelDB 的用法 leveldb 是一个允许修改的数据库，因此其对于 LSM 的使用和 clickhouse 类似，主要的不同在于写入日志后的操作不同。...而 leveldb 在记录日志后，会将数据首先缓存在内存中，等待后续操作继续操作这块内存，直到这块内存被填满，才会一次性将数据写入磁盘。

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《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree

SStable的改进点 下面是SSTable相对于哈希结构的特点： 高效合并：合并段的过程更加高效，每一个段都是按照特定顺序排序，当出现多个重复数值的时候可以合并到最新的段，对于旧数据则可以直接舍弃前面的内容...首先是数据如何在内存中排序，可以使用红黑树和AVL树的结构也可以是任意结构，重点是在内存中完成数据压缩合并和排序的操作。 为什么数据集远远大于内存依然可以高效？...因为使用排序以及分段合并压缩分段的数据，所以一次加在到内存的数据不需要太多，其实只需要把内存索引表查找某个区间段的数据，然后进行顺序查找，由于是按照排序的方式顺序存储的，在段上查找数据集通常可以根据键直接偏移或者按照特定规则二分查找的方式搜索...但是我们之前介绍[[《数据密集型型系统设计》SSTable和LSM-Tree]]讲述基本还是行存储方式和实现。 列族：其实指的是把一行中的所有列和行主键保存到一起，并且不使用列压缩的形式存储。...最后，面相列存储通常会具备多个排序顺序，但是多列排序很难维护，所以更常见的情况是引入二级索引维护，和行存储的索引维护不同，行存储的二级索引通常指向数据行（或者像InnoDB一样指向主键，不过这种处理比较特殊

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《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree

SStable的改进点 下面是SSTable相对于哈希结构的特点： 高效合并：合并段的过程更加高效，每一个段都是按照特定顺序排序，当出现多个重复数值的时候可以合并到最新的段，对于旧数据则可以直接舍弃前面的内容...首先是数据如何在内存中排序，可以使用红黑树和AVL树的结构也可以是任意结构，重点是在内存中完成数据压缩合并和排序的操作。 为什么数据集远远大于内存依然可以高效？...因为使用排序以及分段合并压缩分段的数据，所以一次加在到内存的数据不需要太多，其实只需要把内存索引表查找某个区间段的数据，然后进行顺序查找，由于是按照排序的方式顺序存储的，在段上查找数据集通常可以根据键直接偏移或者按照特定规则二分查找的方式搜索...其实这种用行转列基本就可以实现，所以列族严格意义上依然是行存储的变体，和真正的列存储还是存在差异的。...最后，面相列存储通常会具备多个排序顺序，但是多列排序很难维护，所以更常见的情况是引入二级索引维护，和行存储的索引维护不同，行存储的二级索引通常指向数据行（或者像InnoDB一样指向主键，不过这种处理比较特殊

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Google-LevelDB简介

LevelDB简介 LevelDB一句话描述 LevelDB是google开发的，一个速度非常块的KV存储库（storage library），它支持字符串的key与字符串的value，并且这种映射关系按...LevelDB的十大特性 1）key和value可以是字符串或者字节流 2）数据按key排列，有序存储 3）调用方可以重载排序方法，以实现自定义排序 4）基本操作只有3种： 4.1）Put(key...压缩算法 9）和操作系统之间的外部交互是通过虚接口（virtual interface）来进行，这样用户就能定制化这些交互了 10）开源，源码里的文档相当详尽哟 LevelDB的局限性 1）LevelDB...不是一个SQL数据库，没有关系型的存储模型，不支持SQL语句，不支持索引 2）同时只能有一个进程（当然，这个进程可以是多线程的）访问一个特定的数据库 3）LevelDB只是一个lib库，没有实现什么client-server...网络通讯什么的，当然用户可以自己将lib包装一层，实现自己的server LevelDB的性能 测试库共100w行记录，每条记录16字节的key，100字节的value，压缩后的value大概50字节

1.6K50

高性能KeyValue存储引擎SessionDB

4.有效利用内存，Heap内存占用量小，采用三级存储机制，只有近期插入的新鲜数据驻留在Heap内存中，大量次新鲜数据驻留在内存映射文件(Memory Mapped File)中，巨量老数据驻留在磁盘文件中...和LevelDB的主要差异是，SessionDB并不按Key进行排序(仅按Key的哈希值进行排序)，所以SessionDB仅支持随机Get/Put操作，不支持顺序遍历等操作。...索引项(Index Item)都是定长记录，目前索引项的大小是40个字节，包括： ?...为此，我们对索引结构进行了一个优化，我们将Key的Hash值存在索引文件中，排序时我们按Hash值进行排序，Hash值相同（Hash碰撞）再按Key排序，也就是说索引文件中的索引项是按Key的Hash值顺序存放的...考虑到LevelDB和RocksDB是采用C/C++语言开发，而我们的SessionDB是采用Java开发的，所以SessionDB在比对中的性能优势是比较明显的。

2.2K100

LSM-Tree - LevelDb了解和实现

LevelDb的Level就是这么来的。 下面是这种特殊结构的设计图： 基本特征 键和值是任意字节数组。 数据按key排序存储。 调用者可以提供自定义比较函数来覆盖排序顺序。...数据结构 下面是各个组件介绍： 「Memtable」：LevelDB在写入数据的时候并不会直接写入磁盘，而是和多数的数据库工具一样先写入到内存的数据结构，内存数据结构通过跳表实现，新的数据会首先写入这里...Manifest文件在整个系统中十分关键，不仅维护了最大key和最小key，Manifest文件中还记录SST文件在不同Level的分布，同时MainFest主要管理SST文件的层级，在进行「合并」操作的时候需要依赖...可以看到整个Level-DB分为两次写操作，头一次是写入log，接着才是写入记录数据，但是写入记录的数据并不会立刻写到磁盘，而是通过一些触发机制完成。...按低层至高层的顺序在level i层的sstable文件中查找指定的key，若搜索到符合条件的数据项就会结束查找，否则返回Not Found错误，表示数据库中不存在指定的数据。

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lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(下篇)

2.其次，在介绍lsm tree的文章中，绝大部分文章都是侧重于告诉读者lsm tree的原理。其实从个人观点来看，lsm是一种思想，一种解决特定工程问题的通用思想。...在磁盘上，bitcask是采用追加写的方式记录用户的数据，所有涉及数据更新的记录，bitcask都会将其组织成统一的格式，然后追加到磁盘中。...最终moss中时采用了golang包自带的sort方法对kvs进行了O(nlogn)级别的排序。当排序后，索引有序了，自然访问数据的时候，也就是可以按照有序方式访问了。...写过程：在leveldb中当写请求进来时主要分为两步，1.会首先记录redo log，以保证数据可靠性；2.其次在记录到MemTable(采用跳表)中。...读过程：在leveldb中发起读时，读取的核心逻辑是按照倒序读取数据。整个读取过程可以分为以下三大阶段： 1. 首先在MemTable中查找，如果查找则立即返回，否则会进入第2步查找； 2.

2.6K51

LSM-Tree - LevelDb了解和实现

LevelDb的Level就是这么来的。 下面是这种特殊结构的设计图： 基本特征 键和值是任意字节数组。 数据按key排序存储。 调用者可以提供自定义比较函数来覆盖排序顺序。...数据结构 下面是各个组件介绍： Memtable：LevelDB在写入数据的时候并不会直接写入磁盘，而是和多数的数据库工具一样先写入到内存的数据结构，内存数据结构通过跳表实现，新的数据会首先写入这里，...Manifest文件在整个系统中十分关键，不仅维护了最大key和最小key，Manifest文件中还记录SST文件在不同Level的分布，同时MainFest主要管理SST文件的层级，在进行合并操作的时候需要依赖...可以看到整个Level-DB分为两次写操作，头一次是写入log，接着才是写入记录数据，但是写入记录的数据并不会立刻写到磁盘，而是通过一些触发机制完成。...按低层至高层的顺序在level i层的sstable文件中查找指定的key，若搜索到符合条件的数据项就会结束查找，否则返回Not Found错误，表示数据库中不存在指定的数据。

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leveldb-整体架构

因此leveldb在写内存之前会首先将所有的写操作写到日志文件中，也就是log文件。...log时，发现异常日志数据，抛弃该条日志数据，即视作这次用户写入失败，保障了数据库的一致性； 当第二类，第三类，第四类情况发生了，均可以通过redo日志文件中记录的写入操作完成数据库的恢复。...虽然leveldb采用了先写内存的方式来提高写入效率，但是内存中数据不可能无限增长，且日志中记录的写入操作过多，会导致异常发生时，恢复时间过长。...manifest 文件 leveldb中有个版本的概念，一个版本中主要记录了每一层中所有文件的元数据，元数据包括 （1）文件大小 （2）最大key值 （3）最小key值 该版本信息十分关键，除了在查找数据时...SSTable 中的某个文件属于特定层级，而且其存储的记录是 key 有序的，那么必然有文件中的最小 key 和最大 key，这是非常重要的信息，LevelDB 应该记下这些信息。

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谷歌三件套 - Bigtable

题外话就扯到这，由于网上有很多介绍的文章，这里也同样结合原始论文和理解摘录自己感兴趣的部分，因为个人是看完一整个LevelDB的源代码之后再回来看的，很多东西都省略了，没看过的更多内容可以参考下面这篇文章...，并且通过谷歌特定的格式进行命名，列族 这里补充列族的概念，指的是把一行中的所有列和行主键保存到一起，并且不使用列压缩的形式存储。...由于列族的存在，使得SSTable实现一个key的多维度映射，所以多维的概念就是在列族上出现的，同时可以把列族看做是二级索引。...在 LevelDB中体现的是Level0的SSTable 压缩合并。...在论文中我们可以看到一个类似树的结构，其中根节点为主服务器，主服务器负责接受请求，通过管理分片服务器将请求分片到不同的片服务器中，所以从外层看最终干活的是片服务器。

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谷歌三件套 - Bigtable

题外话就扯到这，由于网上有很多介绍的文章，这里也同样结合原始论文和理解摘录自己感兴趣的部分，因为个人是看完一整个LevelDB的源代码之后再回来看的，很多东西都省略了，没看过的更多内容可以参考下面这篇文章...，并且通过谷歌特定的格式进行命名，列族 这里补充列族的概念，指的是把一行中的所有列和行主键保存到一起，并且不使用列压缩的形式存储。...由于列族的存在，使得SSTable实现一个key的多维度映射，所以多维的概念就是在列族上出现的，同时可以把列族看做是二级索引。...在 LevelDB中体现的是Level0的SSTable 压缩合并。...关于三个层级内部的组成这里不用过多猜测到底长啥样，还是那句话去看LevelDB吧。

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