问题标签 [tokyo-cabinet]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
java - 什么是京都内阁数据库的“物理同步”?
函数begin_transaction接受一个布尔参数,指示应该进行什么类型的同步;真时是物理的,假时是逻辑的。
当它提到“物理”或硬同步时,它是什么意思?
java - java.lang.UnsatisfiedLinkError - 加载多个 lib 文件?
起初,这个错误对我来说看起来很正常,但在尝试了所有已知的事情之后,我仍然无法运行我的程序。所以请让我详细解释一下。
我正在尝试在 Ubuntu 上使用 TC 的 java api 运行 TC(TokyoCabinet) 示例。TC 和 Tc-java 都已正确构建并安装在我的主目录中。(不是 /usr/local/lib)。
我正在运行程序,例如-
并得到以下错误 -
现在,此错误与符号“tcversion”有关。于是我跑了——
这意味着 tcversion 不存在。
实际上 tcversion 在主 TC 库中
现在,问题是,我怎样才能让这些库连接起来?
nosql - 东京暴君中的bnum到底是什么意思
bnum在tokyo tyrant中到底是什么意思,有人可以举个例子解释一下吗?
如果tch数据文件大小超过2GB,怎么办?
database - 东京内阁运作良好的最大尺寸是多少?
我在一篇名为“Hands-on Cassandra”的文章中读到,东京内阁不适合大数据。为什么?TC 需要存储多少字节才能开始工作不好?是否可以确定一个近似值?
mysql - 存储大量属于列表的对象
我正在使用 rails 并且有以下场景:用户有多个列表,每个列表包含许多单词,每个单词都有自己的定义。列表显示视图显示以 30 的倍数分页的所有单词。我担心 b/ca 列表可能会增长到超过 4,000 个单词,如果需要订购列表,这似乎对数据库进行分页会很昂贵按字母顺序。我想知道最快的方法是什么。也许在单词上添加索引?
我考虑在列表中保存一个字符串,其中包含列表中由空格分隔的所有单词。然后我可以在这个字符串上做一个 split(" ") 并在这个数组上使用分页,但是我需要使用正则表达式来添加和删除这个列表中的单词以及一个单词对象保存。
我还考虑过某种键值对存储,例如东京内阁。看起来 B-Tree 索引可以工作。
cygwin - 东京内阁不能在 cygwin 上编译
我是 cygwin 的新手,我正在尝试编译 tokyo cabinet 我收到以下错误,无法弄清楚为什么我有这个冲突有人可以帮我吗?
谢谢
database - 这是自动建议数百万数据的有效数据库
我需要知道对于一个拥有大约 8000 万条记录的自动搜索数据库来说,哪个是最好的数据库......
tokyo-cabinet - 为什么在 tchdbout 某些项目后 tchdb 文件大小一直变大?
我在服务器中使用 tchdb 来存储一些数据。并使用另一个程序来清理一些旧的和无用的数据。但执行此操作后cleaner
,文件大小没有改变,并且在服务器仍在运行时继续变大。我做错了吗?执行清理程序后,我应该在服务器中执行其他操作吗?
tchdbopen 的打开模式是HDBOREADER | HDBOWRITER | HDBOCREAT | HDBONOLCK
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database - 为什么不能创建大于 1.8GB 的定长 tokyo cabinet 数据库?
当我尝试使用参数 limsiz 为 1900000000 (1.9GB) 的 tcfdbtune 创建数据库,然后尝试运行 tcfdbopen 时,它失败并出现“内存错误”,我不知道为什么。
当我创建一个 1.8 GB 的数据库时,该过程也会占用大量内存。这是为什么?
database - 用于大量条目的最佳 C 语言键/值数据库
我正在尝试创建一个键/值数据库,其中包含 300,000,000 个键/值对,每个键/值对 8 个字节(用于键和值)。要求是有一个非常快的键/值机制,每秒可以查询大约 500,000 个条目。
我尝试过 BDB、Tokyo DB、Kyoto DB 和 levelDB,但在这种规模的数据库中,它们的表现都非常糟糕。(他们的表现甚至不接近他们在 1,000,000 个条目的基准率)。
由于硬件限制(32 位软件),我无法将数据库存储在内存中,因此无法使用 memcached。
我也不能使用外部服务器软件(只有一个数据库模块),根本不需要多用户支持。当然,服务器软件无论如何都无法每秒处理来自单个端点的 500,000 次查询,因此 Redis、Tokyo tyrant 等就被排除在外了。