首页
/ WiscKey 开源项目教程

WiscKey 开源项目教程

2024-08-21 05:06:44作者:傅爽业Veleda

项目介绍

WiscKey 是一个基于 LSM-tree 的键值存储系统,它通过将值与键分离存储,显著提高了随机写入性能。WiscKey 的设计目标是在保持 LSM-tree 的高吞吐量写入优势的同时,减少写放大问题。

项目快速启动

环境准备

确保你的系统已经安装了以下工具和库:

  • Git
  • CMake
  • C++ 编译器(如 GCC 或 Clang)

克隆项目

首先,克隆 WiscKey 项目到本地:

git clone https://github.com/abhisharma7/WiscKey.git
cd WiscKey

编译项目

使用 CMake 进行编译:

mkdir build
cd build
cmake ..
make

运行示例

编译完成后,可以运行提供的示例程序:

./wisckey_example

应用案例和最佳实践

应用案例

WiscKey 适用于需要高吞吐量写入的场景,例如:

  • 实时数据分析
  • 日志存储系统
  • 高并发的键值存储服务

最佳实践

  • 合理配置存储路径:根据实际需求配置数据存储路径,以优化 I/O 性能。
  • 定期进行数据压缩:利用 WiscKey 的压缩功能,定期对数据进行压缩,减少存储空间占用。
  • 监控系统性能:通过监控工具实时监控系统性能,及时调整配置以应对不同的负载情况。

典型生态项目

WiscKey 可以与其他开源项目结合使用,构建更强大的存储解决方案。以下是一些典型的生态项目:

  • LevelDB:一个轻量级的键值存储库,可以与 WiscKey 结合使用,提供更丰富的功能。
  • RocksDB:一个高性能的嵌入式键值存储库,支持多种数据结构,与 WiscKey 结合可以进一步提升性能。
  • Prometheus:一个开源的监控系统和时间序列数据库,可以与 WiscKey 结合,实现高效的数据存储和监控。

通过结合这些生态项目,可以构建出更加稳定、高效的存储系统,满足不同场景的需求。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
504
42
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
332
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70