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+0  SSDB NoSQL 数据库引擎介绍

Tag: SSDB | LevelDB | NoSQL
ideawu 发于 2014年03月05日 11:32 | 点击: 2334 | 展开摘要
开源的 SSDB NoSQL 数据库是一个完整的数据库服务器, 可以提供高于 Redis 存储容量 100 倍的存储需求. 日前, 我把 SSDB 数据库的网络部分和数据库引擎部分分离出来, 形成一个独立的 SSDB 数据库存储引擎 Libssdb, 这样, 你的应用包括移动端的 App, 都可以嵌入 SSDB 引擎.

Libssdb 是对 LevelDB 的封装, 形成了和 Redis 相似的丰富的数据结构和接口, 比纯粹的 KV 存储引擎要更先进, 因为纯 KV 表达业

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+0  从 Redis 迁移到 SSDB

Tag: SSDB | LevelDB | Redis
ideawu 发于 2014年01月04日 13:20 | 点击: 2552 | 展开摘要
因为越来越多的用户希望从 Redis 迁移到 SSDB, 所以我提供了一个数据迁移的脚本, 用于方便地将 Redis 数据拷贝到 SSDB 中. 这个脚本是一个 PHP 脚本, 所以要求你的环境要安装 PHP, 如果你的应用原来就是 PHP 的, 那当然没有什么问题. 如果是其它语言的用户, 那么就需要安装 PHP 了.

也许用 C 语言写一个迁移脚本会更好, 但同样需要引入 Redis 的库, 暂时还不想这么做.

用法:

php redis-import.php re

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+0  SSDB 支持 TTL 过期机制

Tag: SSDB | LevelDB | NoSQL | Redis
ideawu 发于 2013年12月19日 13:28 | 点击: 2479 | 展开摘要
从 SSDB 1.6.7 版本开始, 增加了 Key 过期功能, 可以支持 Key 到期自动删除, 这样, SSDB 就可以作为一个持久化的缓存服务来使用. 该功能和 Redis 的 ttl/expire 一样, 使用方法是:

$ssdb->setx('key', 'value', 60);

这段代码表示, 设置 key=value, 同时到 60 秒后, 自动删除 key. 需要注意的是, TTL 只支持 KV 数据结构, hash(map) 和 zset 不支持

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+0  Facebook rocksdb 的网络服务器支持

Tag: C语言编程 | IT技术和评论 | LevelDB | rocksdb
ideawu 发于 2013年11月20日 00:38 | 点击: 5483 | 展开摘要
前几天, 我初探了 Facebook 开源的 rocksdb, 一个据称比 Google leveldb 性能强劲数倍的 KV 存储引擎. 虽然 rocksdb 提供了压测数据, 不过对于 rocksdb 是否名副其实, 以及它在不同的应用场景下有什么特点, 有没有坑, 我还是保留疑问的.

为此, 需要对我们常见的使用的场景也做压测. 首先, 必须给 rocksdb 封装网络支持, 也即 client-server(C/S) 支持. 我直接使用了 ssdb 的源码, 几乎很

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+0  SSDB 1.6.6 稳定版发布, 支持 hclear/zclear

Tag: SSDB | LevelDB | NoSQL
ideawu 发于 2013年11月11日 10:14 | 点击: 2292 | 展开摘要
SSDB 1.6.6 稳定版已经发布了, 这个版本主要的改动如下:

支持 hclear/zclear 命令, 用于清除单个 hashmap/zset.

采用多线程, 写操作和 scan 等可能慢的读操作都放在线程池中执行.

SSDB 是一个高性能的 NoSQL 数据库, 使用 LevelDB 作为存储引擎, 支持 hashmap/zset 等丰富的列表(集合)数据结构.

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SSDB – 支持 zset 的 LevelDB 服务器

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+0  SSDB 采用里程碑式版本发布机制

Tag: SSDB | LevelDB | NoSQL | Redis
ideawu 发于 2013年11月06日 22:18 | 点击: 2353 | 展开摘要
从 1.6.4 版本开始, SSDB 采用里程碑式的版本发布机制, 每一个稳定的版本都会作为 git 库中的一个 branch, 而 master 的代码是最新的待发布的代码. 在 github 项目主页, 默认显示的是最新的稳定版本的分支. 目前, 最新的 SSDB 稳定版本是 stable-1.6.4.

目前, master 上的代码相对 stable-1.6.4 版本, 有了比较大的改动, 加入了多线程支持. 例如, scan 等命令都会在单独的线程中执行, 所以,

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+0  SSDB 增加 zrank, zrange 命令

Tag: C语言编程 | SSDB | KV | LevelDB | NoSQL | Redis
ideawu 发于 2013年10月23日 13:05 | 点击: 2233 | 展开摘要
Zrank/zrrank 命令是 zset 数据结构的一个特有命令, 用于求某个元素在集合中的排序名次. 对于 Redis 来说, 数据都在内存里, 而且是排序的, 所以求元素的排名(indexOf)可以很快, 但因为 SSDB 的数据主要在硬盘中, 所以, 求排序名次可不是那么简单.

基于这个考虑, SSDB 原来并不支持 zrank 命令. 但 zrank 命令的需求还是有的, 经过考虑, 所以在 1.6.3 版本中增加了 zrank 命令.

不过, 使用这个命令应该

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+0  SSDB 的 C++ 客户端接口

Tag: C语言编程 | SSDB | KV | LevelDB | NoSQL
ideawu 发于 2013年10月17日 23:27 | 点击: 2126 | 展开摘要
SSDB 本身是用 C++ 语言编写的, 所以天生就支持 C++ 客户端 API. SSDB 源码中自带的 leveldb-import.cpp, ssdb-dump.cpp 等程序, 也是 C++ 客户端的例子. 不过, 这些 API 依赖整个项目, 编译和链接的参数非常繁琐. 因此, 有必要开发对用户友好的 C++ API, 减少依赖, 方便开发 SSDB 的 C++ 客户端应用.

我很高兴的通知, 接口简单, 对用户友好的 SSDB 的 C++ 客户端 API 已经有

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+0  SSDB 支持 Snappy 压缩了

Tag: SSDB | LevelDB | NoSQL | Snappy
ideawu 发于 2013年10月08日 23:32 | 点击: 2320 | 展开摘要
SSDB 数据库服务器从 1.6.2 版本开始, 支持 Snappy 数据压缩. Snappy 是一个由 Google 公司开发的压缩库, 在 Google 内部应用非常广泛, 同时也在很多知名开源软件中得到应用, 如 Cassandra, Hadoop 等.

LevelDB 也是可以使用 Snappy 的, 但不是强制绑定, 而是在编译 LevelDB 时自动判断使用. 但是, 在编译 LevelDB 时要添加关于 Snappy 的参数, 而且在编译使用了 LevelDB

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+0  用SSDB快速开发一个微博(Twitter)demo

Tag: SSDB | LevelDB | NoSQL
ideawu 发于 2013年10月06日 15:02 | 点击: 2224 | 展开摘要
对于新浪微博或者 Twitter 这样的应用, 其最核心的数据结构就是排序列表. 例如, 我关注的人, 关注我的人, 我发的微博, 我收到的微博, 等等. 这些业务功能点都是排序列表数据结构, 根据时间排序.

这样的数据结构如果用关系数据库(如 MySQL)来存储的话, 需要设计一个表, 表和一个外键字段, 作为列表的名字, 还要有一个 int 型时间字段用于排序, 还有第 3 个字段就是列表的元素(如 uid, 微博 ID). 不过, 因为 MySQL 一旦表的数据量达到

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+0  SSDB常规升级-更新到leveldb-1.14.0, Windows安装包

Tag: SSDB | LevelDB
ideawu 发于 2013年09月25日 22:23 | 点击: 2144 | 展开摘要
在最近的 SSDB 1.6.1 版本中, 更新到了最新的 leveldb-1.14.0 版本. 这是一次常规升级, 大家可以根据情况决定升级.

SSDB 预编译的 Windows 可执行安装包

另外, SSDB 提供了预编译的 Windows 下的可执行安装包, Windows 用户可以下载后直接运行 ssdb-server.exe. Windows 下的 SSDB 依赖 cygwin, 所以附带了几个 dll 文件. 使用方式:

1. 从 https://github

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+0  SSDB在大数据量日志分析中的应用案例

Tag: SSDB | LevelDB | Redis
ideawu 发于 2013年07月21日 16:08 | 点击: 2230 | 展开摘要
在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要的难点在于大数据量. 广告系统的涉及的用户量达到数千万人, 每天的日志数据量是几亿条.

最开始的想法是使用 MySQL 数据库, 不过这个方案马上就被否, 因为如此大量数据已经远远超过 MySQL 的存储能力, 必定带来许多无谓的问题.

第二个方案是使用 Redis. Redis 是内存存储方案, 速度快

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