tokyo-cabinet

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교토 캐비닛 (KB)에 동일한 키를 여러 값으로 저장할 수 있는지 알려 주시기 바랍니다. 동일한 키에 대해 여러 값을 가질 수있는 큰 데이터 청크에 대해 빠른 인덱싱 메커니즘을 구현해야하며이를 위해 KB를 테스트하려고합니다. 감사합니다. - 아비

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python : tokyo cabinet store의 값을 늘리십시오.

큰 키 - 값 저장소를 보유하려면 tcdb을 사용하고 있습니다. 키가 사용자 ID를 나타내는 문자열, 숫자가 형태 매장 COORD 노드, 방법 및 관계 객체를 갖는 데이터 파일에 걸쳐 순회를 충전 {'coord':0,'node':0,'way':0,'relation':0} 특정 사용자에 연결된 각각의 dicts이다. 다음은 필드를 증가시키기위한 코드입니다

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이것은 TokyoCabinet의 버그입니까?

이 해시에 대한 첫번째 검색은 그것의 여부를 결정하는 이진 트리 기본적이다 left 또는 right : 여기 if(hash > rec.hash){ off = rec.left; entoff = rec.off + (sizeof(uint8_t) + sizeof(uint8_t)); } else if(hash < rec.hash){ of

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tokyocabinet 메모리 내 해시 테이블 데이터베이스를 파일로 덤프하는 방법은 무엇입니까?

tokyocabinet in-memory 데이터베이스를 파일로 간단히 덤프 할 수 있습니까? 나는 tokyo 문서에서 그걸 발견하지 못했습니다. 누군가 이런 종류의 것을 제공하는 다른 nosql 데이터베이스를 알고 있습니까? 나는 매우 효율적인 메모리 해시 테이블 데이터베이스를 찾고 있는데, 약 80000 레코드/초를 삽입 할 수있다. 파일 덤프는 10 초

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C에서 tokyo 캐비닛을 사용하여 값별로 맞춤 정렬

tokyo 캐비닛을 사용하여 btree를 구현하고 있지만 정렬 된 값을 유지할 수 있는지 알고 싶습니다. tcbdbsetcmpfunc을 사용하여 키에 대한 사용자 지정 비교 함수를 설정할 수 있지만 값에 대해서는 확실하지 않습니까? 대부분의 경우 내 값이 정렬되어 있다고 가정하고 처음 1000 개의 레코드 만 필요하기 때문에이 질문을드립니다. 그렇지 않으면

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해시 맵 공간 및 성능 관련 문제

내 HashMultiMap에 키 값 100 개 이상을 저장해야합니다 (키는 여러 값을 가질 수 있음). 1) Berkeley DB 2) Tokyo Cabinet 3) H2 4) EhCache 5) 또는 anyothers : 사람이 하나가 빠르게 모두 저장 및 검색을위한 인 저를 도와 줄 수 또 다른 요점은 약 i의 성능입니다. 치명적인 인 - 메모리 해시지

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tokyo cabinet : .tcb 파일과 함께 .tcb.wal 파일이 생성되었습니다. 레코드를 삭제하는 동안 Db 크기가 줄어들지 않습니다.

조회 데이터베이스를 만들기 위해 tokyo cabinets B + tree API를 사용하고 있습니다. 리눅스 환경에서 실제 .tcb 데이터베이스 파일과 함께 생성 된 .tcb.wal 파일을 볼 수 있습니다. 이 파일의 크기는 0입니다. 동기화에 도움이되는 잠금 파일인지 여부가 궁금합니다. 또한 데이터베이스에서 레코드를 삭제할 때 파일 크기가 줄어들지 않습

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TokyoTyrant - 깨끗한 데이터 저장소로 다시 시작

TokyoTyrant로 깨끗한 데이터 저장소로 다시 시작하는 올바른 방법은 무엇입니까? 리눅스 커맨드 라인을 통해 할 수 있습니까? 저는 TokyoTyrant와 Solr를 모두 다시 시작해야하는 프로젝트를 진행하고 있습니다.

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KyotoCabinet 및 여러 프로세스?

필자는 문서를 읽고 단일 kyotocabinet 데이터베이스에 액세스하는 여러 프로세스 (독자 및 작성자)에 대해 거의 알지 못했습니다. 여러 독자를 만들 수 있지만 ONOLOCK을 지정하지 않으면 여러 작성자가 db 열기를 차단합니다. 어떻게 작동하는지 또는 가능하다면 누구 에게라도 비춰 줄 수 있습니까? 나는 KyotoTycoon이 하나의 선택이지만,

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교토 내각과 동경 내각은 사망 했습니까?

이 프로젝트는 흥미롭게 들리지만 활성화 된 개발이 보이지 않으며 코드 기반은 구식인 소프트웨어 (GLIBC_2.14 ...)에 달려 있습니다. 잘못된 장소를보고 있습니까?