1、ngrok简介百度百科：ngrok 是一个反向代理，通过在公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量，便于后期分析和重放.啥玩意...其实说白了就是你写一个项目，在PC上完美运行，想在手机端访问，只能让手机电脑处于同一局域网内，但是这个技术可以把你的本地IP和端口（例如：localhost:8080）转换为www.baidu.com一
转载
2024-01-29 02:08:06
97阅读
python的遍历在程序中很重要，详细了解一下遍历模式，可以应用于任务分发，数据的读写中。python的 递归遍历目录：import os
def getAllDirRE(path, sp = ""):
#得到当前目录下所有的文件
filesList = os.listdir(path)
#处理每一个文件
sp += " "
for fileName
转载
2023-06-01 13:31:55
217阅读
# Python Rocksdb: 介绍及代码示例
## 简介
RocksDB是Facebook开发的一种高性能、嵌入式的持久化键值存储引擎。它基于Google的LevelDB，并进行了性能优化和扩展，适用于各种应用场景。而Python RocksDB是RocksDB的Python绑定库，可以在Python中使用RocksDB的功能。
## 安装
在开始使用Python RocksDB之前
原创
2023-07-22 06:24:33
1430阅读
php版redis插件,SSDB数据库,增强型的Redis管理api实例SSDB是一套基于LevelDB存储引擎的非关系型数据库（NOSQL），可用于取代Redis，更适合海量数据的存储。另外，rocksdb是FB在LevelDB的二次开发版本，因此也存在使用RocksDB作为存储引擎的SSDB版本，可以参考这里。SSDB PHP API Documentation 官方api文档http://s
转载
2024-07-10 11:27:37
35阅读
# Python 使用 RocksDB 的操作指南
## 什么是 RocksDB？
RocksDB 是一个高性能的键值存储系统，基于 Google 的 Bigtable 存储引擎改进而来。它最初是为 SSD 优化的，因此在处理大量数据时能够提供极高的吞吐量和低延迟。RocksDB 是使用 C++ 编写的，不过我们可以通过 Python 的接口来使用这个强大的数据库。
## 为什么选择 Roc
原创
2024-08-21 08:49:36
241阅读
# 使用Python实现RocksDB的入门指南
RocksDB是一个高性能的嵌入式键值数据库，广泛应用于数据密集型的应用中。本文将带领刚入行的小白一步步了解如何在Python中使用RocksDB。整个过程包括安装RocksDB的Python封装库、创建数据库、写入数据、读取数据和关闭数据库。我们将通过流程图和代码示例详细阐述每一步。
## 流程概述
下面是实现步骤的表格，概述了整个流程：
# 使用 Python 操作 RocksDB 的指南
在这篇文章中，我们将一起探讨如何在 Python 中使用 RocksDB，这是一个高性能的嵌入式键值数据库。无论你是刚入行的小白，还是有一定经验的开发者，这篇文章都将为你提供一个详细的指导。
## 主要步骤概述
在进行 Python RocksDB 的使用前，我们需要了解整个流程。以下是使用 RocksDB 的基本步骤：
| 步骤 |
| 导语 对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？ 如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状
转载
2023-08-08 00:41:38
291阅读
springboot 版本：2.3.3.RELEASErocketmq-client版本：4.7.1docker 搭建 rockerMq 教程：码云链接：后面补上文章参考： 非常感谢1.首先导入maven依赖（请自行选择对应的版本）<!--注意： 这里的版本,要和部署在服务器上的版本号一致-->
<dependency>
<groupId>o
转载
2024-06-17 13:38:41
53阅读
# Python如何读取rocksdb
## 简介
RocksDB是一个高性能的嵌入式键值存储库，它是由Facebook开发并开源的。它使用了LSM树（Log-Structured Merge Tree）的数据结构，具有高吞吐量、低延迟和高可扩展性的特点。在Python中，可以通过rocksdb模块来与RocksDB进行交互。
## 安装RocksDB和rocksdb模块
在开始之前，需要先安
原创
2024-01-03 13:50:57
965阅读
作者|赵力新各位亲爱的朋友，本文小编将抛砖引玉，谈一谈在工作中遇到问题的处理思路，希望给遇到迷惑的朋友一点指引。RocketMQ简介--技术背景RocketMQ是阿里向Apache贡献的消息中间件，是一个开源的分布式消息传递和流式数据平台。随着公司的体量、业务呈现指数式增长，技术层面开始面临着数据采集、数据异构、系统整合等诸多问题。由于RPC采用同步处理技术，在性能、健壮性、可扩展性上都存在着诸多
转载
2023-11-23 23:00:01
79阅读
# Python RocksDB 调优指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你必须了解如何实现对 Python RocksDB 的调优。在这篇指南中，我将教会你如何一步步进行这个过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 下载RocksDB
下载RocksDB --> 安装RocksDB
安装RocksDB --> 配置Py
原创
2024-03-19 05:38:56
48阅读
# Python3 RocksDB: A Reliable Key-Value Store
RocksDB is an open-source key-value store developed by Facebook that is widely used for high-performance applications. It is built on a log-structured me
原创
2024-03-14 05:09:35
94阅读
不得不说的RocksDB标题看起来是比较大了，因为无论Redis还是DynamoDB都堪称是各自领域的翘楚，已经非常好了。RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。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HD
转载
2023-09-26 12:24:46
302阅读
目录1. 整体架构 文件类型 文件组织结构2. Flush3. Compaction4. Write Stall RocksDB是facebook开发的一款高性能的kv数据库，源自于LevelDB，并且
转载
2023-07-28 09:41:53
387阅读
使用TerarkDB提升MyRocks的性能——随机读场景下的 MySQL性能优化雷鹏 peng@CTO大纲l MyRocks简介l 为什么选择 MyRocksl 传统数据库的块压缩l 硬件的发展趋势l TerarkDB 和 MyRocks 的关系l TerarkDB 的原理、优势、劣势l 新的问题，以及优化建议MyRocks简介l MyRocks=MySQL+RocksDB(存储引擎)l 基于
转载
2024-05-28 09:48:46
54阅读
rocksdb基础：LevelDB是由Google开源的，基于LSM Tree的单机KV数据库，其特点是高效，代码简洁而优美。RocksDB则是Facebook基于LevelDB改造的，属于嵌入式数据库，没有网络交互接口，必须和服务部署在同一台服务器高性能：RocksDB使用日志结构的数据库引擎，完全用C++编写，以获得最大的性能，键和值是任意大小的字节流为快速存储而优化：RocksDB针对快速、
转载
2024-01-30 02:44:02
105阅读
概述 compaction主要包括两类：将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction；磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction。对于myrocks来说，compaction过程都由后台线程触发，对于minor compaction和majo
因为使用到了MyRocks存储引擎，需要了解下下RocksDB，发现国内介绍的不详细就自己来写一遍吧。概述：
RocksDB 是针对KV数据存储的高性能嵌入式数据库，由Facebook的Dhruba Borthakur于2012年4月创建的LevelDB的分支，最初的
目标是提高服务工作负载的性能。
RocksDB针对多核CPU、高效快速存储（SSD)、I/O bound workload做
转载
2023-12-07 10:47:00
211阅读
目录1 介绍 21.1 文件介绍： 22 架构 33 特性 43.1 Get，Interator(迭代器)和快照 43.2 前缀迭代器 53.3 更新 53.4 持久化 53.5 ReadOnly 模式 63.6 数据库调试日志 63.7 事务日志 63.8 Memtable 管道 63.9 合并 Merge 操作 73.9.1 合并条件 74 工具 85 应用 95.1 初始化 95.2 使用
转载
2024-01-21 00:28:51
69阅读
