levelDB rocksDB InnoDB存储引擎

最新推荐文章于 2025-09-11 03:58:56 发布
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本文精选了三篇技术文章，涵盖了UC技术、优快云博客和携程技术展示的内容，深入探讨了信息技术领域的最新进展和实践案例，是技术爱好者和专业人士不可错过的阅读材料。
【数据库系统】RocksDB 极简教程
AI天才研究院
03-15 2万+
LevelDB 是一个google实现的非常高效的kv数据库，是典型的LSM-tree的实现。leveldb是一个写性能十分优秀的存储引擎，是典型的LSM树(Log Structured-Merge Tree)实现。LSM树的核心思想就是放弃部分读的性能，换取最大的写入能力。LSM树写性能极高的原理，简单地来说就是尽量减少随机写的次数。对于每次写入操作，并不是直接将最新的数据驻留在磁盘中，而是将其拆分成：（1）一次日志文件的顺序写（2）一次内存中的数据插入。
高性能Key/Value存储引擎levelDB, rocksDB, TiDB,InnoDB
热门推荐
chenglinhust的专栏
07-03 1万+
高性能Key/Value存储引擎levelDB, rocksDB, sessionDB 1.   简单介绍      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，l
vidardb引擎：VidarDB引擎是具有多功能存储引擎的现代嵌入式键值存储。 它是LevelDB和RocksDB的血统，但支持各种工作负载
02-05
VidarDB引擎是具有多功能存储引擎的现代嵌入式键值存储。 它是LevelDB和RocksDB的血统，但支持各种工作负载。 有3个接口可以使用它：C ++，Python，PostgreSQL扩展。 对于C ++：通过提供的cmake或makefile进行构建（请参阅下面的“构建和安装”步骤），然后尝试使用 。 对于Python：检查此 。 对于PostgreSQL扩展：检查此 。 为了易于使用，我们提供了具有PostgreSQL接口和支持SQL的。 您可以阅读更多文档。 VidarDB由VidarDB团队积极开发和维护。 随时通过Github报告错误或问题。 如果您有兴趣为Vida
EMQX消息存储性能对比：RocksDB vs LevelDB
最新发布
gitblog_00274的博客
09-11 447
在物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）场景中，消息中间件的存储性能直接决定了系统的可靠性与扩展性。作为最具扩展性的开源MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输） broker，EMQX面临着高并发消息写入、海量设备连接和复杂查询场景的多重挑战。数据持久化层作为EMQX的核心组件，其性能表现直接影响整体系统的吞吐量、延迟和资源利用率。 ...
rocksdb、tokudb、innodb引擎性能测试
Du.的博客
03-29 1273
1、双主一从测试环境搭建 主机名 ip 角色 cpu/内存 master1 172.16.84.150 主 2c/4G master2 172.16.84.151 主 2c/4G slave 172.16.84.152
Linux下RocksDB、LevelDB、ForestDB性能测试对比
weixin_33734785的博客
01-20 1086
简要说明 本次环境与http://www.cnblogs.com/oloroso/p/6306352.html中的一致。 依然是增删查改各测试10000次，每个测试重复5次取平均值。 1、不使用jemalloc和tbb测试 三个数据库除了rocksdb之外，默认都不使用jemalloc和tbb。 设置rocksdb的编译参数为make static_lib -e DISABLE_JEMALLOC=...
来自Riak的LevelDB与InnoDB性能对比测试
weixin_34367257的博客
10-09 410
Riak默认采用的是Bitcask的数据引擎，Bitcask能够提供高效，高可用的，防崩溃的数据存储。但是它有一个弱点，就是其内存消耗与存储的数据数量成正比（尽管比例系数比较小）。也就是说如果你使用Bitcask引擎来存储大量小体积的数据，可能会比较浪费空间。 而Riak实时了同时提供了Innostore作为InnoDB引擎的封装，以提供对大量小体积数据...
RocksDB 详解
gorgor在码农
07-26 1146
RocksDB是由Facebook基于Google LevelDB开发的高性能KV存储引擎，采用LSM-Tree结构，具有出色的读写性能（随机读取峰值19万次/秒）。虽然不直接用于业务系统，但已成为CockroachDB、TiDB、MongoDB等数据库的底层存储引擎。其核心设计包括MemTable、WAL日志和多层SST文件，通过Compaction策略实现数据分层存储。文章提供了Java操作示例，展示了基本CRUD功能，并对比了RocksDB与其他存储引擎的性能优势。RocksDB凭借高性能和事务支持能
cpp-RocksDB是Facebook开源的KV存储基于Google的LevelDB
08-16
RocksDB是Facebook开源的KV存储，基于Google的LevelDB。 MyRocks则是基于RocksDB的MySQL数据库。除了深入内核之外，我们也做了较为详尽的验证，RocksDB在高性能写入、数据压缩上相对于InnoDB有较大的优势。今后，...
8.1.1 不一样的kv存储RocksDB的使用场景
gyzhu20的博客
07-31 1065
RocksDB 是 Facebook 的一个实验项目，目的是希望能开发一 套能在服务器压力下，真正发挥高速存储硬件性能的高效数据 库系统。这是一个 C++ 库，允许存储任意长度二进制 KV 数据。支持原子读写操作。RocksDB 依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进 行调优，包括直接使用内存，使用 Flash，使用硬盘或者 HDFS。支持使用不同的压缩算法，并且有一套完整的工具供生 产和调试使用。RocksDB 大量复用了 levedb 的代码，并且还借鉴了许多 HBase 的设计理念。
rocksdb和leveldb性能比较——写性能
weixin_33795806的博客
04-27 1806
前面学习了一下rocksdb，这个db是对leveldb的一个改进，是基于leveldb1.5的版本上的改进，而且leveldb1.5以后也在不断的优化，下面从写入性能对两者进行对比。 前言 比较的leveldb的版本是1.18，rocksdb的版本是3.10.1. 在比较的时候需要将leveldb和rocksdb的参数调成一样的，本文的参数为， memtable 4M，最多2个me...
RocksDB与InnoDB数据库引擎比较
blissnmx的博客
06-09 2036
RocksDB和InnoDB是两种具有不同特点的数据库存储引擎。RocksDB具有高性能写入、可扩展性和压缩特性，适用于高写入负载、高并发和存储空间受限的场景；而InnoDB提供了事务支持、行级锁定和外键约束，适用于事务性应用、需要行级锁定和需要外键约束的场景。在选择存储引擎时，需要根据实际应用场景来权衡这两种引擎的优缺点。
Problem-Based Learning - LevelDB&RocksDB
treblez's blog
08-11 1520
同样的道理，当中等文件数量达到一定阈值，这些文件将被 compaction 成大文件，这种方式不断递归，会持续生成越来越大的文件。当 L1 的文件数量达到阈值时，会选取 L1 中的一个 sst 与 L2 中的多个文件做合并，假设 L1 有 10 个文件，那么一个文件便占 L1 数据量的 1/10，假设每层包含的 key 范围相同，那么 L1 中的一个文件理论上会覆盖 L2 层的 10 个文件，因此会选取 L1 中的一个文件与 L2 中的 10 个文件一起 compaction，将生成的新文件放到 L2；
linux 文件命令的基本操作（温习）
工作中学习，学习中进步
08-22 525
linux 文件命令的基本操作 新建空白文件 # 新建空白文件 touch test # 新建目录 mkdir mydir # 一次性新建多个目录 mkdir -p father/son/grandson # 进入指定目录 cd father/son/grandson # 返回主目录 cd ~ # 查看当前目录下的文件结构 ll 复制文件 # 复制文件到指定位置 cp test father/son/grandson # 复制目录 cp father myfam 删除文件 # 删除文件 rm tes
rocksdb性能mysql_将MySQL去重操作优化到极致之三弹连发（三）：用rocksdb替代innodb...
weixin_42510717的博客
02-04 600
前面已经建立了索引，优化了SQL语句，并将单线程变为多线程并行执行，去重时间由最初的35秒优化为3.5秒，是不是就到此为止呢？吴老师又使用了rocksdb存储引擎替代innodb的方法。这里有必要交代一下命题的背景。这道MySQL数据库优化的题目出自是阿里内部的竞赛题，当然我是听吴老师口述的，真正的题目及其竞赛规则与竞赛环境不甚明确，但有一条是允许自由选择MySQL存储引擎。在实际的生产环境中，几...
mysql+舒适化_将MySQL去重操作优化到极致之三弹连发（三）：用rocksdb替代innodb
weixin_39704971的博客
02-02 355
前面已经建立了索引，优化了SQL语句，并将单线程变为多线程并行执行，去重时间由最初的35秒优化为3.5秒，是不是就到此为止呢？吴老师又使用了rocksdb存储引擎替代innodb的方法。这里有必要交代一下命题的背景。这道MySQL数据库优化的题目出自是阿里内部的竞赛题，当然我是听吴老师口述的，真正的题目及其竞赛规则与竞赛环境不甚明确，但有一条是允许自由选择MySQL存储引擎。在实际的生产环境中，几...
将 MySQL 去重操作优化到极致之三弹连发（三）：用 rocksdb 替代 innodb
wzy0623的专栏
01-12 6774
MyRocks 简介、安装配置 MyRocks、启动 MyRocks、在 MyRocks 上进行去重测试
RocksDb与LevelDB
u012151242的博客
06-08 2003
9、RocksDB支持管道式的Memtable，也就说允许根据需要开辟多个Memtable，以解决Put与Compact速度差异的性能瓶颈问题。3、RocksDB除了简单的Put、Delete操作，还提供了一个Merge操作，说是为了对多个Put操作进行合并。而LevelDB则是一个比较单一的存储引擎。5、RocksDB增加了合并时过滤器，对一些不再符合条件的K-V进行丢弃，如根据K-V的有效期进行过滤。7、在故障方面，RocksDB支持增量备份和全量备份，允许将已删除的数据备份到指定的目录，供后续恢复。
LevelDB、BoltDB 和 RocksDB区块链应用比较
qq_37106501的博客
05-30 1063
LevelDB、BoltDB 和 RocksDB区块链应用比较
RocksDB介绍
04-12
<think>好的，用户想了解RocksDB的介绍、数据库引擎特点以及使用场景。首先，我需要整理RocksDB的基础知识，确保信息准确。根据提供的引用内容，RocksDB是一个基于LSM-Tree的键值存储引擎，由Facebook开发，适用于高性能场景。特点方面，应该包括高性能写入、压缩优化、灵活配置等。 接下来，要区分RocksDB和传统如InnoDB的不同。InnoDB使用B+树，适合事务处理；而RocksDB的LSM-Tree更适合写密集型任务。需要对比两者的底层原理，优缺点，以及应用场景，如引用1中提到的。 使用场景部分，引用2和3提到了在分布式系统（如TiKV）、Redis持久化（如Pika）中的应用。需要具体说明这些应用实例，帮助用户理解适用情况。 用户可能需要了解基础操作，比如安装和接口使用，引用2提到了安装指南，可以简要提及。同时，考虑用户可能的后续问题，比如性能优化或与其他引擎的比较，提前准备相关问题。 最后，确保回答结构清晰，分点列出，并正确引用来源。检查LaTeX格式是否符合要求，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前内容可能较少涉及数学，需注意是否有需要格式化的部分。保持语言简洁，用中文自然表达，避免技术术语过多，让用户易于理解。</think>### RocksDB数据库引擎详解 #### 一、核心介绍 RocksDB是由Facebook开发的$高性能键值存储引擎$，基于Google的LevelDB改进而来，采用$LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）$数据结构实现[^1]。其核心设计目标是应对现代存储设备的特性（如SSD）和满足高吞吐量场景需求。 #### 二、技术特点 1. **写入性能优化** $$ \text{写入吞吐量} \propto \frac{\text{顺序写入速度}}{\text{数据压缩率}} $$ 通过批量写入（MemTable）和分层合并（Compaction）机制，实现比B+树引擎高10倍以上的写入性能[^1] 2. **压缩机制** 支持Snappy/ZSTD等多级压缩算法，通过`options.compression`参数可配置不同层级的压缩策略 3. **可调式持久化** 提供`WAL（Write-Ahead Logging）`和`Flush`的异步/同步控制，允许在数据安全性与性能之间灵活权衡 4. **多线程支持** 内置线程池管理compaction和flush操作，通过`max_background_jobs`参数控制并发度 #### 三、应用场景对比 | 场景特征 | 推荐引擎 | 典型TPS | |-------------------|----------|---------------| | 写密集型（日志） | RocksDB | 50万+/秒 | | OLTP事务处理 | InnoDB | 1万-5万/秒 | | 时序数据存储 | RocksDB | 10万+/秒 | | 二级索引查询 | InnoDB | 5千-2万/秒 | #### 四、典型应用案例 1. **TiDB分布式数据库** TiKV使用RocksDB作为底层存储引擎，支持分布式事务的持久化存储[^3] 2. **Redis持久化方案** Pika数据库通过RocksDB实现Redis协议支持的数据结构持久化[^2] 3. **MySQL可插拔引擎** Facebook维护的MySQL分支支持将RocksDB作为存储引擎 ```cpp // 基础API示例（C++） rocksdb::DB* db; rocksdb::Options options; options.create_if_missing = true; rocksdb::Status status = rocksdb::DB::Open(options, "/tmp/testdb", &db); std::string value; rocksdb::Status s = db->Get(rocksdb::ReadOptions(), "key1", &value); ```
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