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。虽然LevelDB有着许多键-值数据库所不具备的优秀特性，但是与Redis等一些主流键-值数据库相比也有缺陷。本节将对LevelDB的优缺点进行具体阐述。
最近学习出现了一个分叉：levelDB，前进的路上总有意外，经过短暂学习已经掌握了基本使用，并没有阻碍太长时间。
leveldb 通过 iterator 提供了范围查找、有序遍历的功能，支持正向迭代（Next）和反向迭代（Prev）。
在配置完caffe运行后，会得到caffe.exe文件，为了测试我们使用example/minist中的文件来进行测试，首先需要下载转换后的数据集，地址为：http://pan.baidu.com/s/1qW2yNnQ#path=%252FCaffe，在测试数据集/minist下，文件夹下载后解压，将mnist-test-leveldb和mnist-train-leveldb拷贝到caffe的example/minist下，下载的数据的格式是leveldb，是手写字符数据集。
本文介绍了如何使用Caffe在Windows平台上进行深度学习，包括MNIST和CIFAR-10数据集的训练和测试。首先介绍了如何安装配置Caffe，然后讲解了如何使用Caffe中的mnist和cifar10训练和测试网络模型。最后，介绍了一种使用Caffe进行CIFAR-10训练的新的训练方法。
上期分享了LevelDB Java&Go实践内容，按照惯例，我自然不会傻傻地使用原生API，肯定要进行一番封装。经过一段时间的尝试和测试，功能终于稳定下来。
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key排序（ordered mapping）。 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, value) 4.2）Get(key) 4
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，这个有点类似Redis，通常我们在存储key-value的数据都会选择Redis。但是唯一的问题就是得有Redis给我们用。LevelDB可以完美解决我们这种问题，存储在本地的文件当中，如果数据量不多的话，可以直接提交在代码中提交文件，然后就可以把数据放在这个数据库中。
我们先看一下具体的异常信息，对于普通的异常重启geth节点即可解决，但如果遇到下面这个异常信息，重启或升级版本都是无法解决的。
简介 随着公司业务量的逐年成长，粘性会话(Sticky Session)越来越成为应用横向扩展(Scale Out)的瓶颈，为消除粘性会话，支持应用无状态(Stateless)，我们SOA团队在今年发起了集中式会话服务器(Centralized SessionServer)项目，该项目的核心是一个我们独立设计和开发的高性能持久化的Key/Value存储引擎，我们称为SessionDB，本文介绍SessionDB存储引擎的特性，架构和设计，我们的性能优化，并做出性能评测和分析。 我们的Key-Value存储引
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。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销。
【编者按】虽已问世9年之久，但是相较MongoDB，Hamsterdb的知名度仍然有所欠缺，更一度被评为非主流数据库。Hamsterdb是个开源的键值类型数据库。但是区别于其他NoSQL，Hamsterdb是单线程和非分布式的，其特性设计也更像是一个列存储数据库，同时还支持read-committed隔离级别的ACID事务。那么对比LevelDB，Hamsterdb又会有什么优势，这里我们走进项目参与者之一Christoph Rupp的分享。 以下为译文： 在这篇文章中，我想向大家介绍Hamsterdb——
布隆过滤器有点类似哈希表，但是比哈希表的效率要更高，因为使用了位来判断Key是否存在，布隆过滤器在完成高效搜索key是否存在的同时带来一定的副作用-- 不保证Key一定存在，所以它只适用于允许一定容错率的系统。
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。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销，关于LSM，本文在后面也会简单提及。
跳表是一种单链表+红黑树/avl树组合数据结构，平均O(logn)，最坏O(n)。简单来说，是多层单链表，越往上越稀疏，上层节点多少是以均衡概率或者某种概率来保持类似红黑树/AVL树平衡。基本结构我以下图为例，大家可以理解为放视频速度，可以1倍播放，2倍，4倍等等，leveldb实现有不同的方式，有采用链表形式，也有采用数组方式，到底哪种方式效率更高呢？
http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50611459，leveldb格式对应调整即可。
在Hyperledger Fabric的GetStateByRange函数中，键（Key）不支持直接使用正则表达式进行匹配。GetStateByRange函数只支持按范围进行键的查询。
常用数据库,通常面试都会说用SQLite 嵌入式数据库是轻量级的，独立的库，没有服务器组件，无需管理，一个小的代码尺寸，以及有限的资源需求。目前有几种嵌入式数据库，你可以在移动应用程序中使用。让我们来看看这些最流行的数据库。 Berkeley DB Berkeley DB是由美国Sleepycat Software公司开发的一套开放源代码的嵌入式数据库管理系统（已被Oracle收购），它为应用程序提供可伸缩的、高性能的、有事务保护功能的数据管理服务。 Berkeley DB（BDB）是一个高效的嵌入式
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种机器学习技术，它可以准确理解和分类图像和自然语言文本，这对图像和语言处理具有深远的影响，并且已经被用作流行的扩散模型DALL-E的底层机制。在这篇文章中，我们将介绍如何调整CLIP来辅助视频搜索。
1.为什么选择zookeepr+leveldb,构建activemq主从集群 官网关于主从集群的描述的原文地址为：http://activemq.apache.org/masterslave.html。下面是我的翻译. activemq有3中主从配置方式 主从类型 必备条件 优点 缺点 Shared File System Master Slave（共享文件系统） 需要一个共享文件系统 例如：SAN 可按需运行多个从节点，并能从故障中自动恢复 需要一个SAN JDBC Master Slave 需要个共享的
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案，希望与大家一同交流探讨。
在上一篇文章LSM-Tree - LevelDb了解和实现中介绍了LevelDb相关的数据结构和核心组件，LevelDB的核心读写部分，以及为什么在这个数据库中写入的速度要比读取的速度快上好几倍。
LevelDB 的大致原理已经讲完了，本节我们要亲自使用 Java 语言第三方库 leveldbjni 来实践一下 LevelDB 的各种特性。这个库使用了 Java Native Interface 计数将 C++ 实现的 LevelDB 包装成了 Java 平台 的 API。其它语言同样也是采用了类似 JNI 的技术来包装的 LevelDB。
本节我们将全面了解一下 LevelDB 的各种特性。LevelDB 的开发语言是 C++，考虑到会使用 C++ 语言的同学不是很多，在本节我们将使用 Java 语言来描述 LevelDB 的特性。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。
简介 leveldb是google开源的一个高性能kv数据存储库。 特点 基于LSM机制存储数据，读写性能高； key、value支持任意的byte类型数组，不单单支持字符串； 一个持久化存储的KV系统，将大部分数据存储到磁盘上； 按照key值顺序存储数据； 操作接口简单，主要接口为Put、Get、Delete； 支持数据snapshot快照功能，读操作不受写操作影响，在读操作过程中始终看到一致的数据； 支持数据压缩(snappy压缩)操作，有效减小存储空间、并增快IO效率； 使用场景 单机kv存储引擎；
比特币通过将各项技术进行结合，创造出来的这个产品，其本质的功能是记账，副做用是炒。 比特币的设计是为了保证所有数据是分布式的、去中心化的保存数据，防止数据在中心的节点中保存。
前面写了两篇文章介绍 LevelDB 的整体架构和接口使用。这篇文章，我们从代码的角度看看 LevelDB 的设计与实现，先从读操作开始。
1. perf dump 1.1 cluster 监控类型 监控项 说明 级别 perf dump cluster ceph.cluster.num_mon mon数量 * ceph.cluster.num_mon_quorum 法定mon数量 * ceph.cluster.num_osd 集群osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_up up状态的osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_in in状态的osd节点数量 * osd_epoch osd的e
CouchDB 和 LevelDB 都是数据库系统，但它们在很多方面有着不同的设计和应用重点。下面是对这两个数据库在一些关键点上的对比：
LevelDB是一种快速的键-值存储库，由Google开发，用于提供高性能的数据持久性存储。它通常被用作支持各种应用程序的底层数据库引擎，包括分布式数据库、区块链、分布式文件系统等。在本文中，我们将深入介绍LevelDB的核心概念、用途、特点以及如何在Go编程语言中使用LevelDB。
options - 打开/创建 LevelDB 实例的配置参数。 dbname - 保存数据的目录名。 dbptr - 初始化成功的 LevelDB 实例保存在 *dbptr。
LRU 是工程中多见的一个数据结构，常用于缓存场景。近年来，LRU 也是面试中一道炙手可热的考题，一来工程用的多，二来代码量较少，三来涉及的数据结构也很典型。LeetCode 中有一道相应的题目：lru-cache。相对实际场景，题目进行了简化：本质上要求维护一个按访问时间有序的 kv 集合，且 kv 皆是整数。经典解法是使用一个哈希表（unordered_map）和一个双向链表，哈希表解决索引问题，双向链表维护访问顺序。这是我当时的一个解法，特点是用了两个辅助函数，并且可以返回节点自身，以支持链式调用，从而简化了代码。
LevelDB 通过 leveldb::DB::Get 接口对外提供点查询的能力，具体的实现是 leveldb::DBImpl::Get。接口声明如下：
现在有不少团队开始使用了一个新型高效的 NoSQL数据库 - SSDB，如 京东、唱吧 …… SSDB 官网的定义 一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库，用于替代 Redis 官网 http://ssdb.io/zh_cn/ 特点 兼容 Redis，支持 Redis 客户端 有与 Redis 一样丰富的数据结构，如 list，hash，zset... 使用Google LevelDB作为存储引擎, 支持T级别的数据 客户端支持的语言丰富，如 C++，PHP，Python，Jav
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。
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，能够支持billion级别的数据量。 在这个数量级别下还有着非常高的性能。
奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案，希望与大家一同交流探讨。文章作者：王方晓，腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号
Get 接口和 Put 接口比较像，除了 leveldb::ReadOptions 参数是用来控制读操作的，具体见链接指向的代码。
其中，Put 和 Delete 的实现都是通过封装 Write 来实现的，函数调用关系如下：
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。
了解 Redis 的同学都知道它是一个纯内存的数据库，凭借优秀的并发和易用性打下了互联网项的半壁江山。Redis 之所以高性能是因为它的纯内存访问特性，而这也成了它致命的弱点 —— 内存的成本太高。所以在绝大多数场合，它比较适合用来做缓存，长期不被访问的冷数据被淘汰掉，只有热的数据缓存在内存中，这样就不会浪费太多昂贵的内存空间。
LevelDB Put如何写入数据 leveldb插入数据步骤 用户输入的kv数据首先组装为wal log entry写入到wal log中 然后将kv数据从内存中的wal log entry解析为memtable中的数据 最后在插入到memtable中，完成此次数据的put操作 写入流程分析 DB::Put分析 Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value) { WriteBatch batch
The leveldb library provides a persistent key value store. Keys and values are arbitrary byte arrays. The keys are ordered within the key value store according to a user-specified comparator function.
以上，便是 LevelDB 的写入流程。写入队列 + 合并写操作，逻辑和代码都十分简洁。比较不足的是，整个写入过程都是单线程的。
阅读levelDB源码后，整理的原理剖析文档，内容大纲如下： 1，LSM-Tree核心思想 2，levelDB简介和应用场景 3，LevelDB的设计亮点和实现细节 3.1，levelDB的数据结构 3.2，levelDB的数据写入流程(内存管理，memtable等) 3.3，levelDB的数据读取流程 3.4，levelDB的compaction过程 4，LevelDB与其它存储的横向比较 levelDb原理剖析.pdf
之前零零散散写过几篇和 LSM-Tree、LevelDB 有关的文章。之后也看了一些代码和论文，笔记也做了一些，但大都比较零乱、随意，没花功夫整理。
leveldb 是google实现的一种非常高效的key-value数据库。key-value数据库中，redis是比较知名且好用的，但它是一个内存数据库，而leveldb只需要少量的内存，但速度依然很快，美中不足的是，没有网络服务封装，这样一来就只能单机使用，如果你实力足够强，也可以自己封装一个。
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