TerarkDB 安装与配置指南
2025-04-21 19:22:44作者:昌雅子Ethen
1. 项目基础介绍
TerarkDB 是 Terark 公司的核心产品之一,它是一个基于 RocksDB 的分发版,通过 Terark 独有的算法进行增强。TerarkDB 能够在相同的硬件条件下存储更多的数据,并且访问速度比官方的 RocksDB 快很多(据称是存储容量大三倍以上,速度提高十倍以上)。TerarkDB 完全兼容官方的 RocksDB,可以直接替换使用。
该项目主要使用的编程语言是 C++。
2. 项目使用的关键技术和框架
- RocksDB: TerarkDB 基于 RocksDB 进行了优化和改进。RocksDB 是一个基于 C++ 的高性能嵌入式 key-value 存储库。
- TerarkZipTable: 这是 TerarkDB 中的一个组件,它使用了 Terark 的可搜索压缩算法,提高了数据存储的效率和访问速度。
- Terark 修改版的 RocksDB: Terark 对 RocksDB 进行了一些改动以适应其算法,但这些改动并不改变 RocksDB 的 API,也不引入额外的依赖。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
- 确保你的系统安装了 GCC 4.9 或更高版本,CMake 3.3.2 或更高版本。
- 安装依赖库:需要安装 Snappy 和 LZ4 压缩库,可以通过包管理器(如 apt-get 或 yum)进行安装。
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install liblz4-dev
安装步骤
- 克隆项目到本地
git clone https://github.com/krareT/trkdb.git
cd trkdb
- 编译项目
在项目目录下,使用 CMake 配置项目并编译。
mkdir build
cd build
cmake ..
make
- 安装(可选)
如果你需要将 TerarkDB 安装到系统路径下,可以使用 make install
命令。
sudo make install
- 验证安装
编译并运行测试来验证安装是否成功。
make test
- 使用 TerarkDB
现在你可以开始使用 TerarkDB 来存储和检索数据了。你可以查看项目的文档来了解如何使用 API。
请注意,由于 TerarkDB 使用了一些专有的核心算法,因此你无法自行编译 terark-zip-rocksdb
组件,需要下载预编译的二进制库。
以上就是 TerarkDB 的基础安装和配置指南,按照以上步骤操作,即使是编程小白也可以顺利完成安装。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
212
287

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
9
1

暂无简介
Dart
527
116

🎉 (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
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44