《Go语言初步》第四十章 LevelDB与BoltDB
LevelDB 和 BoltDB 都是k/v非关系型数据库。
LevelDB没有事务,LevelDB实现了一个日志结构化的merge tree。它将有序的key/value存储在不同文件的之中,通过db, _ := leveldb.OpenFile("db", nil),在db目录下有很多数据文件,并通过“层级”把它们分开,并且周期性地将小的文件merge为更大的文件。这让其在随机写的时候会很快,但是读的时候却很慢。
这也让LevelDB的性能不可预知:但数据量很小的时候,它可能性能很好,但是当随着数据量的增加,性能只会越来越糟糕。而且做merge的线程也会在服务器上出现问题。
LSM树而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。 LSM树的设计思想非常朴素,它的原理是把一颗大树拆分成N棵小树, 它首先写入到内存中(内存没有寻道速度的问题,随机写的性能得到大幅提升),在内存中构建一颗有序小树,随着小树越来越大,内存的小树会flush到磁盘上。磁盘中的树定期可以做merge操作,合并成一棵大树,以优化读性能。
BoltDB会在数据文件上获得一个文件锁,所以多个进程不能同时打开同一个数据库。BoltDB使用一个单独的内存映射的文件(.db),实现一个写入时拷贝的B+树,这能让读取更快。而且,BoltDB的载入时间很快,特别是在从crash恢复的时候,因为它不需要去通过读log去找到上次成功的事务,它仅仅从两个B+树的根节点读取ID。
BoltDB支持完全可序列化的ACID事务,让应用程序可以更简单的处理复杂操作。
BoltDB设计源于LMDB,具有以下特点:
- 直接使用API存取数据,没有查询语句;
- 支持完全可序列化的ACID事务,这个特性比LevelDB强;
- 数据保存在内存映射的文件里。没有wal、线程压缩和垃圾回收;
- 通过COW技术,可实现无锁的读写并发,但是无法实现无锁的写写并发,这就注定了读性能超高,但写性能一般,适合与读多写少的场景。
- 最后,BoltDB使用Golang开发,而且被应用于influxDB项目作为底层存储。
LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库),它的文件结构简单,包含一个数据文件和一个锁文件. LMDB文件可以同时由多个进程打开,具有极高的数据存取速度,访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LMDB库,访问时给文件路径即可。
让系统访问大量小文件的开销很大,而LMDB使用内存映射的方式访问文件,使得文件内寻址的开销非常小,使用指针运算就能实现。数据库单文件还能减少数据集复制/传输过程的开销。
40.1 LevelDB
Go语言LevelDB的实现我们使用 github.com/syndtr/goleveldb/leveldb 包,通过go get命令下载该包后在程序中导入。
goleveldb主要有Get(),Put()等方法,可进行key/value的读取和写入,可进行事务批量Put()插入key,Delete()删除某个key。
package main
import (
"fmt"
"strconv"
"crypto/md5"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb/util"
)
var md = md5.New()
// 测试专用
func Read(db *leveldb.DB, num int) {
var kStr string
var haskKey string
kStr = strconv.Itoa(num)
md.Write([]byte(kStr))
haskKey = fmt.Sprintf("%x", md.Sum(nil))
md.Reset()
db.Get([]byte(haskKey), nil)
}
// 测试专用
func Write(db *leveldb.DB, num int) {
var kStr string
var haskKey string
kStr = strconv.Itoa(num)
md.Write([]byte(kStr))
haskKey = fmt.Sprintf("%x", md.Sum(nil))
md.Reset()
db.Put([]byte(haskKey), []byte(kStr), nil)
}
func main() {
// 打开数据库文件 /path/to/db ,第一个参数为存放数据的目录,不是具体文件
// o := &opt.Options{ Filter: filter.NewBloomFilter(10),}
// OpenFile第2个参数这里指定为nil,在数据集大时可设置比如布隆过滤器。
// *opt.Options 为nil默认为false ,true为只读模式ReadOnly
db, _ := leveldb.OpenFile("levdb", nil)
defer db.Close()
// 读数据库:Get(key,nil),写数据库:Put(key,value,nil)
// Put第三个参数为nil,默认就好,默认时写的时候如果机器崩了数据会丢失。
// key和value都是字节slice
_ = db.Put([]byte("key1"), []byte("好好检查"), nil)
_ = db.Put([]byte("key2"), []byte("天天向上"), nil)
_ = db.Put([]byte("key:3"), []byte("就会一个本事"), nil)
_ = db.Put([]byte("uname"), []byte("Jim"), nil)
_ = db.Put([]byte("time"), []byte("1450932202"), nil)
// 读数据库:Get(key,nil),返回字节slice
data, _ := db.Get([]byte("key1"), nil)
fmt.Println("key1=>", string(data))
// 删除某个key(key,nil),key不存在时并不返回错误
_ = db.Delete([]byte("key"), nil)
//迭代数据库内容:
iter := db.NewIterator(nil, nil)
fmt.Println("迭代所有key/value")
for iter.Next() {
key := iter.Key()
value := iter.Value()
fmt.Println(string(key), "=>", string(value))
}
iter.Release()
iter.Error()
//Seek()定位到比给定key值(字节值)要大的第一个key,可next迭代所有筛选出的key/value:
iter = db.NewIterator(nil, nil)
fmt.Println("\nSeek()按值筛选查找key")
for ok := iter.Seek([]byte("t")); ok; ok = iter.Next() {
// Use key/value.
fmt.Println("Seek-then-Iterate:")
fmt.Println(string(iter.Key()), "=>", string(iter.Value()))
}
iter.Release()
//迭代内容子集:start表示key中包含有的字符串, Limit表示key不能包含有字符串
fmt.Println("\n 按照指定(排除)条件筛选key")
iter = db.NewIterator(&util.Range{Start: []byte("key"), Limit: []byte("no")}, nil)
for iter.Next() {
// Use key/value.
fmt.Println("Iterate over subset of database content:")
fmt.Println(string(iter.Key()), "=>", string(iter.Value()))
}
iter.Release()
//迭代子集内容,key的前缀是指定字符串:
fmt.Println("\n 查找指定前缀key")
iter = db.NewIterator(util.BytesPrefix([]byte("key")), nil)
for iter.Next() {
// Use key/value.
fmt.Println("Iterate over subset of database content with a particular prefix:")
fmt.Println(string(iter.Key()), "=>", string(iter.Value()))
}
iter.Release()
_ = iter.Error()
//批量写:
batch := new(leveldb.Batch)
var kStr string
var batchkey string
for i := 0; i < 10; i++ {
kStr = strconv.Itoa(i)
md.Write([]byte(kStr))
batchkey = fmt.Sprintf("%x", md.Sum(nil))
batch.Put([]byte(batchkey), []byte(kStr))
}
md.Reset()
batch.Delete([]byte("lazy"))
_ = db.Write(batch, nil)
}
Leveldb比较突出的问题是在读操作上,在大量key的情况下可能成为性能的瓶颈,我们可以根据场景来选择使用。下面是我们进行的几种数量级别的基准测试数据:
BenchmarkWrite-4 100000 14541 ns/op BenchmarkRead-4 100000 13094 ns/op
BenchmarkWrite-4 500000 12724 ns/op BenchmarkRead-4 500000 17002 ns/op
BenchmarkWrite-4 1000000 13355 ns/op BenchmarkRead-4 1000000 20610 ns/op
BenchmarkWrite-4 3000000 15644 ns/op BenchmarkRead-4 3000000 22742 ns/op
我们可以看到随着key的数量的增加,读的性能明显地下降,而写的性能则不受影响。
40.2 BoltDB
Go语言BoltDB的实现我们使用 github.com/boltdb/bolt 包,通过go get命令下载该包后在程序中导入。
BoltDB中存储比较重要的概念是bucket,存取操作之前都需要指定bucket,如果读数据时指定bucket不存在,则会panic。
package main
import (
"bytes"
"fmt"
"log"
"time"
"github.com/boltdb/bolt"
)
func main() {
Boltdb()
}
func Boltdb() error {
// Bolt 会在数据文件上获得一个文件锁,所以多个进程不能同时打开同一个数据库。
// 打开一个已经打开的 Bolt 数据库将导致它挂起,直到另一个进程关闭它。
// 为防止无限期等待,您可以将超时选项传递给Open()函数:
db, err := bolt.Open("my.db", 0600, &bolt.Options{Timeout: 10 * time.Second})
defer db.Close()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 两种处理方式:读-写和只读操作,读-写方式开始于db.Update方法:
// Bolt 一次只允许一个读写事务,但是一次允许多个只读事务。
// 每个事务处理都有一个始终如一的数据视图
err = db.Update(func(tx *bolt.Tx) error {
// 这里还有另外一层:k-v存储在bucket中,
// 可以将bucket当做一个key的集合或者是数据库中的表。
//(顺便提一句,buckets中可以包含其他的buckets,这将会相当有用)
// Buckets 是键值对在数据库中的集合.所有在bucket中的key必须唯一,
// 使用DB.CreateBucket() 函数建立buket
// Tx.DeleteBucket() 删除bucket
// b := tx.Bucket([]byte("MyBucket"))
b, err := tx.CreateBucketIfNotExists([]byte("MyBucket"))
//要将 key/value 对保存到 bucket,请使用 Bucket.Put() 函数:
//这将在 MyBucket 的 bucket 中将 "answer" key的值设置为"42"。
err = b.Put([]byte("answer"), []byte("42"))
err = b.Put([]byte("why"), []byte("101010"))
return err
})
// 可以看到,传入db.update函数一个参数,在函数内部你可以get/set数据和处理error。
// 如返回为nil,事务就会从数据库得到一个commit,但如果返回一个实际的错误,则会做回滚,
// 你在函数中做的事情都不会commit。这很自然,因为你不需要人为地去关心事务的回滚,
// 只需要返回一个错误,其他的由Bolt去帮你完成。
// 只读事务 只读事务和读写事务不应该相互依赖,一般不应该在同一个例程中同时打开。
// 这可能会导致死锁,因为读写事务需要定期重新映射数据文件,
// 但只有在只读事务处于打开状态时才能这样做。
// 批量读写事务.每一次新的事物都需要等待上一次事物的结束,
// 可以通过DB.Batch()批处理来完
err = db.Batch(func(tx *bolt.Tx) error {
return nil
})
//只读事务在db.View函数之中:在函数中可以读取,但是不能做修改。
db.View(func(tx *bolt.Tx) error {
//要检索这个value,我们可以使用 Bucket.Get() 函数:
//由于Get是有安全保障的,所有不会返回错误,不存在的key返回nil
b := tx.Bucket([]byte("MyBucket"))
//tx.Bucket([]byte("MyBucket")).Cursor() 可这样写
v := b.Get([]byte("answer"))
id, _ := b.NextSequence()
fmt.Printf("The answer is: %s %d \n", v, id)
//游标遍历key
c := b.Cursor()
fmt.Println("\n游标遍历key")
for k, v := c.First(); k != nil; k, v = c.Next() {
fmt.Printf("key=%s, value=%s\n", k, v)
}
//游标上有以下函数:
//First() 移动到第一个健.
//Last() 移动到最后一个健.
//Seek() 移动到特定的一个健.
//Next() 移动到下一个健.
//Prev() 移动到上一个健.
//Prefix 前缀扫描
fmt.Println("\nPrefix 前缀扫描")
prefix := []byte("a")
for k, v := c.Seek(prefix); k != nil && bytes.HasPrefix(k, prefix); k, v = c.Next() {
fmt.Printf("key=%s, value=%s\n", k, v)
}
return nil
})
//如果你知道所在桶中拥有键,你也可以使用ForEach()来迭代:
db.View(func(tx *bolt.Tx) error {
fmt.Println("\nForEach()来迭代")
b := tx.Bucket([]byte("MyBucket"))
b.ForEach(func(k, v []byte) error {
fmt.Printf("key=%s, value=%s\n", k, v)
return nil
})
return nil
})
//事务处理
// 开始事务
tx, err := db.Begin(true)
if err != nil {
return err
}
defer tx.Rollback()
// 使用事务...
_, err = tx.CreateBucket([]byte("MyBucket"))
if err != nil {
return err
}
// 事务提交
if err = tx.Commit(); err != nil {
return err
}
return err
//还可以在一个键中存储一个桶,以创建嵌套的桶:
//func (*Bucket) CreateBucket(key []byte) (*Bucket, error)
//func (*Bucket) CreateBucketIfNotExists(key []byte) (*Bucket, error)
//func (*Bucket) DeleteBucket(key []byte) error
}
BoltDB的性能测试这里就不再做阐述,和LevelDB正好相反,它在写性能上存在瓶颈,而读性能上非常有优势,这两者我们需要根据场景来选择使用。
光锥极客 2019-11-28 阅读量:5338