LevelDB是Google开发的一个开源的高性能、持久化键值存储库，它主要面向存储数据量较大的应用场景。LevelDB的设计初衷是为了能够快速处理大量的随机读写操作，适用于需要高性能的存储解决方案的场合。由于LevelDB的特性，它非常适合作为内部存储引擎用于构建更大型的应用和服务。 LevelDB的核心特性包括： 1. **键值存储**：LevelDB是一个基于键值对的存储系统，允许用户存储任意的二进制数据。 2. **快速读写**：LevelDB使用了多种技术手段确保键值对的快速读写，包括写前日志（Write Ahead Logging, WAL）和合并-排序（merge-sort）的sstables（Sorted String Tables）。 3. **顺序写入**：为了优化随机写入性能，LevelDB将所有的写入操作顺序写入到日志文件中，然后将这些数据批量写入到磁盘上。 4. **MemTable和SSTable**：内存中的数据结构称为MemTable，当MemTable增长到一定大小后，它会被转换成SSTable存储到磁盘上。 5. **数据压缩**：LevelDB支持使用Snappy压缩算法压缩存储的数据。 代码目录结构是LevelDB源代码的基础组织方式，其中包含了多个主要组件： - **include/leveldb**：包含所有对外的头文件。 - **db/**：主要的实现文件，包括了LevelDB的数据库操作核心逻辑。 - **table/**：定义了SSTable的结构和操作。 - **port/**：为不同平台提供抽象层，隐藏平台特定的细节。 - **util/**：提供了各种工具类和辅助函数。 - **helper/memenv/**：提供了内存环境的实现。 LevelDB定义了一些基本概念和数据结构： - **Slice**：用于访问字符串的轻量级结构，表示一个不可变的字节序列。 - **Option**：用于配置数据库行为的结构，如是否压缩数据。 - **Env**：提供对环境的抽象，包括文件操作、时间获取等。 - **varint**：一种使用较少字节存储小整数的编码方式。 - **ValueType**：定义了存储值的类型，如kTypeValue表示常规值，kTypeDeletion表示删除标记。 - **SequnceNumber**：用于标识数据版本的序列号。 - **InternalKey**：将用户键、序列号和类型值组合在一起，形成内部键，用于数据管理。 - **WriteBatch**：批量写入操作的集合，可用于提高写入效率。 - **Memtable**：在内存中维护的有序映射结构，用于快速读写。 - **Sstable**：持久化存储的有序结构，用于存储LevelDB中的实际数据。 - **FileMetaData**：记录SSTable文件的元数据。 - **BlockHandle**：指向SSTable中块位置的句柄。 - **FileNumber**：用于标识文件的序号。 - **Iterator**：提供了遍历LevelDB中数据的迭代器。 - **Comparator**：用于比较键的函数对象。 - **InternalKeyComparator**：内部键比较器，实现了Comparator接口。 - **VersionEdit**：表示版本集合的变化。 - **VersionSet**：管理数据库的所有版本集合。 - **Manifest**：描述数据库当前结构的元数据文件。 存储结构的格式定义与操作部分涉及： - **memtable**：内存中的排序数据结构，用于快速访问。 - **blockofsstable**：SSTable中的数据块。 - **sstable**：存储键值对的文件，是LevelDB的核心存储结构。 - **blockoflog**：写前日志中的数据块。 - **log**：写前日志，保证了数据的持久性和原子性。 - **cache**：用于缓存SSTable块的内存结构。 - **Snapshot**：数据库快照，用于并发控制。 - **Iterator**：提供遍历数据库中数据的迭代器。 主要流程部分： - **open**：打开数据库的流程。 - **put**：写入数据的流程。 - **get**：读取数据的流程。 - **delete**：删除数据的流程。 - **snapshot**：创建数据库快照的流程。 - **NewIterator**：创建新的迭代器的流程。 - **compact**：压缩数据的流程。 总结部分讨论了LevelDB设计和实现中的一些优化点，并提出了可以进一步优化的方面。例如，LevelDB在设计时考虑了随机IO性能问题，并通过顺序写入和后台合并排序的方式来优化。此外，LevelDB使用Snappy压缩算法来减少存储空间和提高读写效率。在性能方面，LevelDB的写操作通常比读操作更耗时，因此在写操作上的优化尤为重要。 LevelDB的实现涉及到多个层次的优化和精心设计的数据结构，使得它能够在数据量大且读写操作频繁的场景下，提供高性能的存储解决方案。

能够编译且正常使用的leveldb vs2005工程，编译后生成的是静态lib库

WPF下使用现有类库读取LevelDB数据库，且解析JSON字符串并显示 test_db 测试使用的LevelDB数据库 数据为JSON字符串

LevelDB 学习笔记2：合并.doc

leveldb实现解析

my_leveldb google / leveldb是一个高级的kv数据库，支持单机十亿级的数据存储和每秒百万级的写入速度，很多开源程序的项目都是基于leveldb去开发高级的分布式数据库，这里阅读代码，并一行一行跟着源码实现，体会大佬等级的代码和设计精髓。 LSM树SST

leveldb比较新的版本，包含32位和64位的lib。工作上用的。

mnist数据集包括leveldb和lmdb格式

Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,资源为leveldb实现分析 pdf版本，内容清晰，简介，详实。

leveldb 基准测试 一堆使用 node.js 使用 leveldb 测试各种事物的基准测试 批量插入 leveldb 有一个batch API，如果使用得当，可以提高批量插入的性能。 对此的基准位于以下存储库中： 这个基准的要点： 等待批量写入完成，然后再写入另一个 设置writeBufferSize选项以匹配批处理中数据的字节大小。 通常大于 16MB 的值没有区别 最好提前写入小批量，而不是等待批处理缓冲区填满然后再写入批处理 索引查询速度 leveldb 中的键按字典顺序排序，您可以直接获取键（如果您提前知道键），也可以在任何起始键位置创建迭代器并向前或向后迭代，直到找到第一个匹配的键。 以下存储库具有探索在 leveldb 中建立索引的不同方法的基准： 事实证明，保留二级索引的速度大约是其两倍，但这显然会占用更多的磁盘空间。 索引大小 leveldb 使用 snapp