LevelDBの設計ドキュメント和訳 - Qiita
Cassandraのストレージには、SizedTierCompactionと、Google LevelDBをもとにしたLeveledCompactionという二つのコンパクション戦略が存在し、ワークロードによって開発者が自由に選択できるようになっています。しかしLeveledCompactionの具体的な挙動がいまひとつ、よく分からず、選択の決め手に欠ける状態でした。 そこで、オリジナルであるLevelDBの実装を調べてみることにしました。インターネット上にLevelDBの解説は多いですが、具体的にどのようなファイルI/Oが発行されているのかはっきりしなかったので、LevelDB開発者向けドキュメントを和訳しました。結果、よく出来てるなーという事がわかったので安心してLeveledCompactionを使おうと思います。 参考 - LevelDB入門 (基本編) - from scratc
ʕ ﾟ皿ﾟ ʔ GolangからLevelDBを使う - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
cgoとLevelDBを使って、タイトルのとおりのものを作ってみた。頑張ればRiakとかInfluxdbみたいなのを書けるかもﾅｰ。 ʕ ﾟ皿ﾟ ʔ cgo楽しいおｼｰｺﾞｫｰ コードはすべてGithubにある。 yuroyoro/leveldb-go-sample · GitHub なお、この実装はあくまで個人的な練習で作ったものなので、まともにLevelDBをGoから使うならばInfluxdbでも使ってるlevigoがおすすめ。 LevelDBはあらかじめinstallしてある想定。 mac osxなのでbrew install leveldbで入った。 cgoでLevelDBをwrapする まずは、cgoを使ったLevelDBの簡単なwrapperを用意する。単にLevelDBを使うだけなら、感覚的にはsqlite3みたいに、leveldb_openでopenして得られるlevel
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
InfluxDB をちょっとさわってみた - （ひ）メモ
InfluxDBとは http://influxdb.org メトリクスやイベントといった時系列データを格納するのに適したデータストアです。 ちなみに go で書かれています。 ちなみに 2013のOpen Source Rookiesに選ばれました。 InfluxDBの特徴 RRDやMySQLに時系列データを格納する場合と比較して、InfluxDBの特徴を紹介します。 バックエンドは LevelDB LevelDBとは、キーでソートされた状態で可能されたKVSです（Google製）。詳しくはこのへん参照のこと。 http://en.wikipedia.org/wiki/LevelDB https://code.google.com/p/leveldb/ https://speakerdeck.com/smly/influxdb-and-leveldb-inside-out 将来的にLev
Riak 05 システムプランニング | Ore no homepage
ハードウェア層 OS層 クラスタの留意点 負荷分散 ベンチマーク BitcaskとLevelDB コンフィグファイル スケールアウトとスケールアップの手順 運用上の注意点 64ビットCPUアーキテクチャ 最低4GBのメモリ。メモリは最も重要。局所性を活かせるのであれば多くメモリを必要としない。 RAID0、SSDを考慮すると良い。IOバウンドになりがちなので。 ミラーリング(RAID1)は考えなくて良い。 RAID(RAID1？)はやめちゃいな(クラスタ組んでるしいいんじゃない？的な？)。 ディスクサイズ重要。 ギガビットイーサも考慮にいれて。ネットワークも使うよ。 仮想マシンを使う場合は一番良いインスタンスを使う。同じデータセンタ/リージョンに配置するようにする。 クラスタ全体で必要なディスクサイズは次のように計算できる。 オブジェクト数 * 平均オブジェクトサイズ * n_val 50
LevelDBを読む人たち
SKS rep @repeatedly あ，WAL使ってなかった．しかしどうやって非同期になってんだ？普通にmemcpyとかしてるようにしか見えんが…
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