Es scheint, dass Werte, die von leveldbiterkey und leveldbitervalue zurückgegeben werden, nicht korrekt sind NULL-terminierte Strings. So, die schmutzige Lösung wäre use. However, IMO ist es besser, diese Werte nach ihrer Länge zu kopieren und dann verwenden sie. Sie können in sehen Leveldbget schafft Scheibe von passender Länge Slice Key, Keylen auf L205 und kehrt Kopie der Taste CopyString auf L208.I ve überprüft Ihren Code mit valgrind und es gibt einige Speicher Lecks mit Optionen Sie sollten manuell befreien sie zB leveldbwriteoptionsdestroy für woptions leveldbget Ergebnisse lesen sollte Auch nicht befreit werden. Nicht, dass ich weiß, aber ich habe es in meinem C-Projekt verwendet Wenn Sie mit C vertraut sind, dann können Sie Ihre eigenen CLI-Wrapper sollte nicht so viel Mühe, bauen Sie es als DLL und dann Sie Kann diese DLL in dein C-Projekt wie jede andere Assembly-Referenz laden. Es gibt einen Windows-Port für leveldb und es ist ein kleines Tricky, um es in Visual Studio zu bekommen, aber wenn du Probleme hast, kann ich meine Visual Studio 2010-Lösung hochladen Ich bin 75 der Schlacht mit der ganzen Sache aufgestellt und bereit zu bauen, außer der CLI-Wrapper kann ich es auf Github oder etwas, was ich eigentlich planen, sowieso zu planen, aber ich werde es für Sie beschleunigen Sagte ich, ich habe diesen Ansatz für mein C-Projekt verwendet und es funktioniert super. Allerdings, wenn Sie wirklich hohe Leistungsanforderungen haben, dann würde ich empfehlen, Batch-up Arbeit, um die P Invokes zu reduzieren. Bitte beachten Sie, dass ich diesen Code nicht kompiliert habe , Aber ich bin einfach nur als ein Beispiel Ihre Header-Datei könnte aussehen wie diese. Ihre cpp-Datei wird sich entlang der Zeilen von. Dies sollte Sie in die richtige Richtung. Get Beispiel. OK, Get wird so aussehen. Die Quelle ist entlang der Zeilen. Hinweis, dass verschiedene Daten können unterschiedliche Codierung haben, so fühle ich mich wie der sicherste Weg, um Daten zwischen Ihrem nicht verwalteten und verwalteten Code zu übergeben ist, um Zeiger und ein UnmanagedMemoryStream verwenden Hier ist, wie Sie die Daten mit einem Schlüssel in C. Again, habe ich nicht kompiliert oder laufen den Code aber es Sollten Sie auf dem richtigen Track. Leveldb binäre Trading. These Änderungen werden nur immer an die Speicherung angehängt, nichts ist jemals mutiert, was ermöglicht sehr hohe Transaktionsraten und effiziente Replikation Dies kann entweder die vollständige Geschichte der Änderungen oder ab einem Snapshot Die die Erholungszeiten drastisch reduzieren können Leveldb Binärhandel Uk Best Binary Option Education Trading In den letzten Beiträgen habe ich LevelDB ein paar Mal eine Datenbank mit etwas ganzem Weg in diesen Daten erwähnt, indem ich die Start - und Endposition zB über die Binärsuche stelle Kompromiss in der Menge des Schreibens dies führt zu Akka Persistenz bietet auch Punkt-zu-Punkt-Kommunikation mit mindestens-einmal Message Delivery Semantik Dann habe ich Leveldbccinto eine DLL mit G kompiliert und verknüpft die mit der Datei von vorher Das Schlüsselkonzept Hinter Akka Beharrlichkeit ist, dass nur Änderungen an einem Akteur s interne Zustand bestehen bleiben, aber nie seinen aktuellen Zustand direkt mit Ausnahme von optionalen Schnappschüssen. Für Beispiel Welche Plattform hat Sie verwenden für leveldb beim Laufen unter Min GW Ich denke, wenn Sie mehr Details über den Aufbau der DLL es würde dieses Projekt viel nützlicher machen Leveldb Binärhandel Online Trading Uit Nederland Implementierung Details auf der LevelDB Speicher-Engine Backup möglich Optionen sind zu LevelDB Instanz haben Pro mysqld, pro Schema oder pro Tabelle keine Trigger, es gibt keine RBR Binärprotokollierung, etc. - die gleichen Bedingungen wie wir InfluxDB oder Influx haben, für kurze erbt viele von LevelDB s Standard-Eigenschaften Es wäre schön, eine effizientere binäre zu sehen Draht-Protokoll für Wir strukturierten den Code in einer Weise, so dass wir in der Lage sein werden, den Handel auszuführen Hier kann die Validierung alles bedeuten, von der einfachen Inspektion einer Befehlsnachricht s bis zu einer Konversation mit mehreren externen Diensten, zum Beispiel In den letzten Beiträgen, Ich habe erwähnt LevelDB ein paar Mal eine Datenbank mit etwas ganz in diesen Daten, indem Sie die Start-und End-Position zB über binäre Suche So gibt es einen Kompromiss in der Höhe von Das Schreiben dieser führt zu den staatlichen Schauspielern, die durch die Wiedergabe von gespeicherten Änderungen an diese Akteure wiederhergestellt werden, aus denen sie den internen Zustand wiederherstellen können. Akka Beharrlichkeit ist inspiriert von und der offizielle Ersatz der Ereignisse, die die Banknoten ausgegeben hat Leveldb Binärhandel Wenn die Validierung erfolgreich ist, werden Ereignisse aus dem Befehl generiert, Repräsentieren die Wirkung der Optionen Bewertungen Implementierung Details auf der LevelDB Speicher-Engine Backup möglich Optionen sind zu LevelDB Instanz pro mysqld haben, pro Schema oder pro Tabelle keine Trigger, gibt es keine RBR binäre Protokollierung, etc - die gleichen Bedingungen wie wir Level haben DB-basierte Plugins benötigen die folgende zusätzliche Abhängigkeitserklärung Die Grundidee hinter Event Sourcing ist ganz einfach Wie man das erste Geld für Webmoney in Sri Lanka verdient In den letzten Beiträgen habe ich erwähnt LevelDB ein paar Mal eine Datenbank mit etwas ganz in diesen Daten , Indem man die Start - und Endposition z. B. über die Binärsuche lokalisiert. So gibt es einen Kompromiss in der Menge des Schreibens dieses führt t O Ein persistenter Schauspieler erhält einen nicht-persistenten Befehl, der zuerst validiert wird, wenn er auf den aktuellen Zustand angewendet werden kann. Mehr Informationen über Konfiguration und Build wäre eine große Hilfe, die ich denke, wenn du mehr Details zum Aufbau der DLL stellst, würde es das machen Projekt viel nützlicher Leveldb Binärhandel Top 5 Auswählen eines Binär Optionen Broker Broker 2016 Akka Persistenz ermöglicht es staatlichen Akteuren, ihren internen Zustand zu behaupten, damit sie wiederhergestellt werden kann, wenn ein Schauspieler gestartet wird, nach einem JVM-Crash oder einem Supervisor neu gestartet oder migriert wird In einem Cluster Leveldb Binärhandel Es folgt die gleichen Konzepte und Architektur von Ereignissen, die sich aber auf API und Implementierungsebene signifikant unterscheiden. Die aktuellen Optionen sind LevelDB, RocksDB, HyperLevelDB und LMDB. Die ersten drei sind Log Das heißt, jeder Shard wird eine separate LevelDB sein Oder LMDB Level DB basierte Plugins erfordert die folgende zusätzliche Abhängigkeitserklärung Die Grundidee hinter Event Sourcing ist ganz einfach. Sie haben zu b Uild es habe ich verwendet Min GW G aus und verwendet msys als die Shell, um eine Datei zu erstellen Leveldb binären Handel Diese Ereignisse werden dann beharrt und nach erfolgreicher Beharrlichkeit verwendet, um den Schauspieler zu ändern Home Business In Amerika Liste Siehe auch Die Akka Beharrlichkeit Erweiterung kommt mit wenigen eingebauten Persistenz-Plugins, einschließlich In-Memory-Heap-basierte Journal, lokale Datei-System-basierte Snapshot-Store und Level-DB-basierte Journal Artikel Ein Einschließlich Binäre Optionen Broker Bewertungen Wenn der persistente Akteur muss wiederhergestellt werden, nur die bestanden Ereignisse werden abgespielt, von denen wir wissen, dass sie erfolgreich angewendet werden können. LevelDB ist eine schnelle Schlüsselwert-Speicherbibliothek, die bei Google geschrieben wird, die eine geordnete Zuordnung von Zeichenkettenschlüsseln zu Zeichenfolgen liefert. Keys und Werte sind beliebige Byte-Arrays. Daten werden sortiert sortiert Durch key. Callers kann eine benutzerdefinierte Vergleichsfunktion zur Verfügung stellen, um die Sortierreihenfolge zu überschreiben. Die Grundoperationen sind Put Schlüssel, Wert Get key Delete key. Multiple Änderungen können in einem atomaren Batc vorgenommen werden H. Users können einen vorübergehenden Snapshot erstellen, um eine konsistente Ansicht von data zu erhalten. Forward - und Backward-Iteration wird über die data. Data wird automatisch komprimiert mit der Snappy-Komprimierungsbibliothek. External Activity File System Operationen usw. wird über eine virtuelle Schnittstelle so Benutzer weitergeleitet Kann die Betriebssystem-Interaktionen anpassen. LevelDB Bibliothek Dokumentation ist online und gebündelt mit dem Quellcode. This ist keine SQL-Datenbank Es hat keine relationalen Daten-Modell, es unterstützt keine SQL-Abfragen, und es hat keine Unterstützung für Indizes. Only Ein einzelner Prozess, der möglicherweise Multi-Threaded auf eine bestimmte Datenbank zu einem Zeitpunkt zugreifen kann. Es gibt keine Client-Server-Unterstützung, die in der Bibliothek integriert ist Eine Anwendung, die eine solche Unterstützung benötigt, muss ihren eigenen Server um die Bibliothek wickeln. Zusammenhängen zum Leveldb-Projekt. Das leveldb-Projekt begrüßt Beiträge leveldb s primäres Ziel ist es, ein zuverlässiger und schneller Schlüsselwert zu sein. Änderungen, die im Einklang mit den beschriebenen Beschränkungen stehen Oben und erfüllen die Anforderungen unten, wird berücksichtigt. POSIX nur Wir werden in der Regel nur akzeptieren, Änderungen, die beide kompiliert und getestet auf einer POSIX-Plattform - in der Regel Linux Sehr kleine Änderungen werden manchmal akzeptiert werden, aber bedenkt, dass mehr von einer Ausnahme als Die Regel. Stable API Wir bemühen uns sehr, eine stabile API zu pflegen Änderungen, die Änderungen für Projekte mit Leveldb erfordern, können ohne ausreichenden Nutzen für das Projekt abgelehnt werden. Tests Alle Änderungen müssen von einem neuen oder geänderten Test begleitet werden oder eine ausreichende Erklärung als Warum ein neuer oder geänderter Test nicht erforderlich ist. Beenden einer Pull-Anfrage. Before jede Pull-Anforderung angenommen wird, muss der Autor zuerst unterzeichnen eine Contributor-Lizenzvereinbarung CLA at. Um die Commit-Timeline linearen Squash Ihre Änderungen bis zu einem einzigen zu halten Commit und Rebase auf Google Leveldb Master Dies hält die Commit Timeline linear und einfacher synchronisiert mit dem internen Repository bei Google Mehr Informationen bei GitHub s Über Git Rebase Seite. Hier ist ein Leistungsbericht mit Erklärungen aus dem Lauf des enthaltenen dbbench Programms Die Ergebnisse sind etwas laut, aber sollte genug sein, um eine Ballpark Performance Schätzung zu bekommen. Wir verwenden eine Datenbank mit einer Million Einträge Jeder Eintrag hat eine 16-Byte-Taste, und Ein 100-Byte-Wert Werte, die von der Benchmark verwendet werden, komprimieren auf etwa die Hälfte ihrer ursprünglichen Größe. Die Füll-Benchmarks erzeugen eine brandneue Datenbank, entweder in sequentieller oder zufälliger Reihenfolge. Der fillsync-Benchmark spült Daten von dem Betriebssystem auf die Festplatte nach jedem Vorgang der anderen Schreiben Operationen verlassen die Daten sitzen in der Betriebssystem-Puffer-Cache für eine Weile Der Überschreib-Benchmark macht zufällige schreibt, dass bestehende Schlüssel in der Datenbank zu aktualisieren. Each op oben entspricht einem Schreiben von einem einzigen Schlüssel Wert Paar I ea zufällige schreiben Benchmark geht bei etwa 400.000 schreibt pro second. Each fillsync Betrieb kostet viel weniger 0 3 Millisekunden als eine Scheibe suchen typischerweise 10 Millisekunden Wir vermuten, dass dies ist, weil die harte dis K selbst puffert das Update in seinem Speicher und antwortet, bevor die Daten auf die Platte geschrieben wurden. Dies kann oder auch nicht sicher sein, ob die Festplatte genügend Strom hat, um ihren Speicher im Falle eines Stromausfalls zu speichern. Wir listen die Leistung des Lesens sequentiell sowohl in der Vorwärts - als auch in der Rückwärtsrichtung auf, und auch die Leistung einer zufälligen Suche. Beachten Sie, dass die Datenbank, die durch den Benchmark erstellt wurde, ziemlich klein ist. Daher kennzeichnet der Bericht die Leistung von leveldb, wenn der Arbeitssatz in den Speicher passt Kosten für das Lesen eines Stückes von Daten, die nicht im Betriebssystem-Puffer-Cache vorhanden ist, wird durch die ein oder zwei Scheiben-Suchvorgänge dominiert, die benötigt werden, um die Daten von der Festplatte zu holen. Die Schreibleistung wird meistens davon unberührt, ob der Arbeitssatz in den Speicher passt oder nicht. LevelDB komprimiert seine zugrunde liegenden Speicherdaten im Hintergrund, um die Leseleistung zu verbessern. Die oben aufgeführten Ergebnisse wurden sofort nach vielen zufälligen Schreibvorgängen durchgeführt. Die Ergebnisse nach dem Kompaktieren Ionen, die in der Regel automatisch ausgelöst werden, sind besser. Einige der hohen Kosten der Lesungen kommt aus wiederholten Dekomprimierung von Blöcken von Festplatte gelesen Wenn wir genügend Cache an die leveldb liefern, damit es die unkomprimierten Blöcke im Speicher halten kann, verbessert sich die Leseleistung wieder. Siehe Für mehr Erklärung Siehe für einen kurzen Überblick über die Implementierung. Die öffentliche Schnittstelle ist in include h Anrufer sollten nicht enthalten oder verlassen sich auf die Details der anderen Header-Dateien in diesem Paket Diese internen APIs können ohne Warnung geändert werden. Führen Sie zu Header-Dateien. Include db h Hauptschnittstelle zum DB Start hier. Include Optionen h Kontrolle über das Verhalten einer ganzen Datenbank, und auch Kontrolle über das Verhalten der einzelnen Lesungen und schreibt. include Komparator h Abstraktion für benutzerdefinierte Vergleichsfunktion Wenn Sie nur bytewise wollen Vergleich der Schlüssel, können Sie den Standard-Komparator verwenden, aber Clients können ihre eigenen Komparator-Implementierungen schreiben, wenn sie eine benutzerdefinierte Bestellung wünschen, zB um verschiedene Cha zu behandeln Racter-codierungen, etc. include iterator h Schnittstelle zum Iterieren von Daten Sie können einen Iterator aus einem DB-Objekt erhalten. include writebatch h Schnittstelle zum atomaren Anwenden mehrerer Updates auf eine Datenbank. include Slice h Ein einfaches Modul für die Pflege eines Zeigers und einer Länge in Einige andere Byte-Array. include Status h Status wird von vielen der öffentlichen Schnittstellen zurückgegeben und wird verwendet, um Erfolg und verschiedene Arten von Fehlern zu melden. include env h Abstraktion der OS-Umgebung Eine Posix-Implementierung dieser Schnittstelle ist in. include Tabelle h, Include tablebuilder h Niedrigere Module, die die meisten Clients vermutlich gewonnen haben t use direct. LevelDB Storage Engine. Basic Feature list. single-Anweisung transactions. secondary indexes. HANDLER Implementierung mit Erweiterungen, um atomare Multi-Put-Art wie Multi-Statement-Transaktionen zu unterstützen. Binlog XA auf dem Master zu Crash sicher. crash-proof Slave Replikation Zustand. Fast nicht blockierendes Schema change. full Testabdeckung über mysql-test-run. possible Optionen sind, um LevelDB Instanz pro mysqld, pro Schema oder pro table. Implementation overview. One leveldb instance. We erwägen, eine LevelDB Instanz für mysqld Prozess LevelDB Schlüssel zu verwenden Wird mit oder ihren kürzeren Äquivalenten vorangestellt. Dies ermöglicht es, beliebige Anzahl von Tabellenindizes in einer LevelDB-Instanz zu speichern. Transaktionsunterstützung. Wenn du nur jene hast, gibt es keine einfache Möglichkeit, volle Transaktions-Semantik so zu unterstützen, wie es von MySQL benötigt wird Tisch-Engine. Wenn wir uns auf Single-Statement-Transaktionen beschränken, die eine begrenzte Anzahl von Zeilen berühren, könnten sie wie folgt implementiert werden. updates, die durch die Anweisung durchgeführt werden, werden in einem Batch akkumuliert. wenn die Anweisung begangen wird, wird die Charge angewendet LevelDB garantiert dies Wird eine atomare Operation sein. Wenn die Aussage zurückgerollt wird, wird die Charge einfach weggeworfen. Beachten Sie die Test-Implementierung verwendet genau diesen Ansatz Es präsentiert sich MySQL als nicht-Transaktions-Engine, die in der Lage ist, eine Anweisung zurückzusetzen. Hinweis Nach Serg Storage Engine API gibt nicht an, ob die Änderungen an Tabellendaten sofort sichtbar sein sollten oder bis zum Ende der Anweisung unsichtbar bleiben. Beide Arten von Verhalten sind erlaubt. TODO was ist, wenn zwei Transaktionen versuchen, widersprüchliche Änderungen zu machen Von ihnen bekommen einen Konflikt Ein NEIN, weil LevelDBs Operationen können nicht in Konflikt zu löschen Löschen bedeutet löschen, wenn vorhanden und Put bedeutet schreiben oder überschreiben Also keine Konflikte möglich TODO ist dies ok mehr auf dieser unten. Data Formate. LevelDB komprimiert Daten mit etwas Genannt SnappyCompressor. Wir werden darauf angewiesen, dass die Speicherkompakte Daten, die in den LevelDB s-Schlüssel gehen, in KeyTupleFormat gespeichert werden, die es ermöglicht, mysql s Lookup-Index-Befehlsfunktionen zu bearbeiten. Daten, die in den LevelDB-Wert gehen, werden in der Tabellenliste 0 gespeichert Format, außer Blobs Blobs erfordert spezielle Speicherkonvention, weil sie einen Char-Pointer in Table-Record 0 speichern. TODO ist es okay, keine Blobs in den ersten Meilen zu unterstützen Ton. Notiz-Datentypen in der bereitgestellten Benchmark sind zusammengesetzte primäre sekundäre Schlüssel, INTs und VARCHARs sind sie latin1 oder utf-8.Secondary Indexes. Unique sekundäre indexes. Unique sekundäre index wird in einer Mapping in LevelDB gespeichert, wo Index Spalten als KEY verwendet werden, und Primärschlüssel-Spalten werden als VALUE verwendet. Index-only scans sind möglich. non - index-only scan ist ein zweistufiger Prozess, der auf den Index zugreift, auf den primären index zugreifen. Wir müssen eindeutige indizes unterstützen, aber nicht im ersten milestone. Note eindeutige indizes können verhindern, dass read-before - Schreiboptimierung Es gibt eine Variable von uniquechecks, die zumindest von InnoDB verwendet wird, die verwendet werden kann, um keine Garantien schnelles Ausführen anzubieten. Nicht-eindeutige sekundäre indexes. LevelDB speichert Zuordnungen Nicht eindeutiger Index muss einige eindeutige Werte für KEY haben. Dies ist möglich, wenn Wir tun Todo überprüfen, ob leveldb null-sized Werte erlaubt. Using Primärschlüssel als Suffix macht DB Get nutzlos Stattdessen müssen wir Lookups mit. Non-Blocking Schema Änderungen. Es ist eine Anforderung, dass Schema Änderungen nicht blockieren andere Abfragen aus Running. Reclaiming Platz sofort nach einigen Teilen von Daten fallen gelassen wurde nicht wichtig. Possible Ansätze, die wir verwenden könnten. Record-Format, das mehrere Versionen unterstützen Auf diese Weise kann das Hinzufügen von modifizierenden Fallenlassen einer nicht indizierten Spalte sofort sein Hinweis, dass dies für Datensätze, Nicht key. Background-Erstellung Drop von Indizes. Hot-Backup wird außerhalb dieses Projekts gemacht werden Die Idee ist, die Dateien zu verknüpfen, so dass sie nicht durch Kompaktierung Prozess gelöscht werden können, und dann kopieren sie over. SQL Command Mapping für LevelDB. Es gibt zwei Arten von INSERTs. No-liest INSERT-oder-UPDATE, mit Semantik wie in LevelDB s DB Put operation. a echte INSERT mit SQL semantics. INSERT-oder-UPDATE niedrige Priorität. SergeiG hat darauf hingewiesen, dass SQL-Schicht bereits H Als Unterstützung für schreiboptimierte INSERTs wurde es für NDB Cluster implementiert. Wenn die Tabelle keine Trigger hat, ruft der REPLACE-Befehl den Handler-extra HAEXTRAWRITECANREPLACE auf, worauf Handler-Schriftsteller-Anrufe erlaubt sind, die Zeilen stillschweigend zu überschreiben. Die Anzahl der betroffenen Zeilen wird zurückgegeben Die Aussage ist eigentlich obere Grenze. Anmerkung TokuDB-Dokumentation erwähnt, dass sie etwas Ähnliches mit INSERTs haben Sie erlauben no-liest REPLACE und INSERT IGNORE, wenn die Tabelle keine Auslöser hat, gibt es keine RBR binäre Protokollierung, etc. - die gleichen Bedingungen wie wir haben. Es ist möglich, Multi zu batch - line REPLACE-Befehle TODO Kann nicht lesen REPLACEs scheitern überhaupt Wenn nicht, können wir die Chargengröße beschränken und ggf. mehrere Batches verwenden. Wenn ja, müssen wir dokumentieren, dass große REPLACEs in der Mitte einer Anweisung fehlschlagen können. Regular INSERT. Regular INSERT wird ein Lesen vor dem Schreiben zu tun und wird Spaltverriegelung verwenden, um sicherzustellen, dass seine DB Put-Aufruf doesn t überschreiben jemandes data. UPDATE wird ein Lesen vor dem Schreiben zu tun und wird Datensatz Sperren verwenden, um sicherzustellen, dass es nicht überschreiben Jemand anderes ändert oder nicht aktualisieren eine Zeile, die gerade gelöscht wurde. Note mysql-5 6 hat WL 5906 siehe Link auf der Unterseite lesen vor schreiben Entfernung RBWR Es ist nicht genau das, was wir brauchen, ist aber ähnlich und hässlich. Jetzt, ein DELETE-Anweisung muss eine Lesung ausführen Gelöscht durch Handler-deleterow Aufruf der Storage Engine API, die die Bedeutung hat, löschen Sie die Zeile, die gerade gelesen wurde. Es gibt zwei Arten von DELETE-Anweisung. Writ-optimierte DELETE IFEXISTS. Regular DELETE. DELETE IFEXISTS niedrige Priorität. Dies ist ein Schreiboptimierte Version Es wird eine Semantik in der Nähe von LevelDB haben. S DB Anruf löschen Wir müssen die SQL-Schicht ändern, um sie zu unterstützen. Die Syntax wird. code lang sql DELETE NOREAD VON tbl WHERE code. die Option NOREAD wird nur für unterstützt Single-Table DELETEs und wird es verlangen - die WHERE-Klausel bezieht sich nur auf Primärschlüssel-Spalten - die WHERE-Klausel erlaubt es, eine Liste der Primärschlüssel zu erstellen, die gelöscht werden soll - dort ORDER BY clause. if die obigen Bedingungen nicht erfüllt sind, die Anweisung Wird mit einem Fehler fehlschlagen, wenn sie erfüllt sind, die Anweisung in handler-deleterow Anrufe übersetzen, ohne irgendwelche read calls. mysqlaffectedrows wird eine obere Grenze zurückgeben, wie viele Zeilen gelöscht werden können. Reguläre DELETE. Regular DELETE muss Sperrung verwenden. Verwenden Sie Snapshot. SELECTs wird die Verwendung eines Snapshots zum Lesen von Daten zuweisen Auf diese Weise wird die sql-Schicht nicht wiederholt Lesevorgänge innerhalb einer Anweisung. Q ist dies erforderlich Mit Snapshots hat einige cost. Range scans. LevelDB Cursor können für Bereichs-Scans verwendet werden. DB GetApproximateSizes können verwendet werden, um Handler Datensätze zu implementieren. Es gibt nichts für recperkey Indexstatistik. ALTER TABLE. MySQL 5 6 sollte Online-ALTER TABLE-Operationen unterstützen, da InnoDB jetzt unterstützt. TODO was muss die Speicher-Engine zu tun, um die SQL zu informieren Layer, dass es eine lange DDL-Änderung, die nicht verhindert, dass andere auswählt Updates aus laufen. Binlog XA auf Master. This geht es darum, binlog und LevelDB synchronisieren auf dem Master MySQL tut es wie folgt. vorbereiten Transaktion in der Speicher-Engine. write Es in die binlogmit es in der engine. If Transaktionen gruppiert sind, sind sie in der gleichen Reihenfolge begangen wie sie wurden in die binäre log geschrieben. Recovery geht wie folgt. Lesen Sie die letzte Binlog-Datei und notieren Sie XIDs von Transaktionen, die dort sind. für jede Speicher-Engine. scan die engagierten Transaktionen und vergleichen ihre XIDs mit denen, die wir in der binlog. If Transaktion ist die binlog-Commit, ansonsten - Roll it zurück. Beachten Sie, dass die Reihenfolge, in der die Transaktionen angewendet werden, aus dem Motor entnommen wird, nicht aus dem binlog. TODO-Vorschlag, wie PREPARE COMMIT Recovery für LevelDB arbeiten sollte, bekam einige Ideen nach der Diskussion mit Kristian, müssen sie aufschreiben. Crash-proof Slave. MySQL 5 6 speichert Informationen, die früher in InnoDB waren. Auf diese Weise sind InnoDB und aka binlog Position immer in sync. It scheint, Umstellung auf die Speicherung in einer LevelDB-Tabelle genügt für Crash-Slave-Note dies impliziert, dass Semantik der Operationen über LevelDB-Tabelle ist genügend nah an dem einer regulären MySQL-Speicher-Engine, wie innodb. Other Details. Die Zielversion ist MySQL 5 6 gut, weil LevelDB API verwendet STL und 5 6-basierte Versionen unterstützen Kompilieren mit STL. It ist ok zu machen Änderungen an LevelDB selbst. Es gibt eine Test-Implementierung bei. Task Tracking für dies ist hier getan MDEV-3841.Wir können dies auschecken Es wird in 5 6 gedrückt.
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