RocksDB 5.4.6 发布,可持久化 key-value 存储系统

简介:

RocksDB 5.4.6 发布了,RocksDB 是一个来自 Facebook 的可嵌入式的支持持久化的 key-value 存储系统,也可作为 C/S 模式下的存储数据库,但主要目的还是嵌入式。RocksDB 基于 LevelDB 构建。本次更新如下:

Bug 修复

  • Fix db_bench with lite build.

文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

相关文章
|
消息中间件 存储 cobar
用了8年MQ!聊聊消息队列的技术选型,哪个最香! 下
用了8年MQ!聊聊消息队列的技术选型,哪个最香! 下
|
数据采集 小程序 Python
搞定短视频!批量下载快手视频(附源码)
相信大家都接触了短视频平台,比如某音、某手等平台,竟然大家都熟悉了,那么今天辰哥分享的技术是:在某手上搜索视频,并实现下载!
1639 0
|
Ubuntu 开发工具 Python
Ubuntu apt-get和pip国内源更换
Ubuntu apt-get和pip源更换 更新数据源为国内,是为了加速安装包的增加速度。 更换apt-get数据源 输入:sudo -s切换为root超级管理员; 执行命令:vim /etc/apt/sources.
13691 0
|
6月前
|
人工智能 并行计算 监控
在AMD GPU上部署AI大模型:从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型(LLM)推理环境的全流程。以RX 7900XT为例,通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI,实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战,但凭借高性价比(如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090),AMD方案成为经济实用的选择。测试显示,不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等,满足交互需求。随着ROCm不断完善,AMD生态将推动AI硬件多元化发展,为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
2433 1
在AMD GPU上部署AI大模型:从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
|
9月前
|
机器学习/深度学习 监控
DeepSeek进阶开发与应用3:DeepSeek中的模型调优技术
本文深入探讨了DeepSeek框架中的模型调优技术,涵盖超参数优化、正则化方法及回调函数的应用。通过学习率调整、网格搜索、L1/L2正则化、Dropout、提前停止和模型检查点等具体示例,帮助读者掌握提升模型性能和防止过拟合的方法。文中还介绍了如何使用回调函数监控和调整训练过程,确保模型在大规模数据集上高效训练。
|
存储 缓存 NoSQL
数据缓存,可以尝试用RocksDB了
`shigen`,一个专注于Java、Python、Vue和Shell的博主,探讨了为何在学习阿里云DRM产品时选择RocksDB而非Redis或Guava。RocksDB是一个高速、可配置的存储系统,适用于Flash和HDFS,支持数据压缩。与Redis相比,RocksDB在高速存储和灵活性上更具优势。在尝试使用RocksDB与SpringBoot集成时遇到问题,目前尚未解决。他还对比了RocksDB、Redis和Guava Cache的特性,强调RocksDB适合大规模、高性能场景,而Redis适合内存存储和实时性需求。
375 0
数据缓存,可以尝试用RocksDB了
|
安全 Java 数据库
SpringSecurity实现多种登录方式,如邮件验证码、电话号码登录
SpringSecurity实现多种登录方式,如邮件验证码、电话号码登录
2900 2
|
Kubernetes Cloud Native 虚拟化
云原生|kubernetes|minikube的部署安装完全手册(修订版)
云原生|kubernetes|minikube的部署安装完全手册(修订版)
2214 1