在 leveldb 上使用 Riak 是否有一种有效的方法来处理数据过期/大量删除（释放 space）？
Is there an efficient way to process data expiration / massive deletion (to free space) with Riak on leveldb?
在 Riak 上：
- 有没有办法处理数据到期或将旧数据转储到释放一些space？
- 效率高吗？
编辑：感谢乔提供答案及其解决方法（向下回答）。
应该从一开始就考虑数据过期，因为它需要使用 map-reduce 算法的附加索引。
简短回答：不，没有发布商提供的到期时间。
更长的答案：在您希望过期的每个值的二级索引条目中包括写入时间，以整数表示形式（如 Unix 纪元）。 运行 一个在非高峰时段的定期作业，用于执行范围 2I 查询以获取从 0 到（现在 - TTL）的任何条目。这可以用作 map/reduce 作业的输入来执行实际删除。
至于恢复磁盘space，leveldb 在这方面非常慢。当一个值写入 leveldb 时，它从第 0 级开始，然后随着每个级别的填充，压缩将值移动到下一个级别，因此您最近最少写入的数据驻留在磁盘上的最低级别。当你删除一个值时，一个逻辑删除被写入 0 级，它掩盖了较低级别的先前值，并且当正常压缩发生时，逻辑删除将像任何其他值一样向下移动。在逻辑删除达到相同级别之前，旧值消耗的磁盘 space 不会被回收。
我写了一个小的 c++ 工具，它使用 leveldb 内部函数 CompactRange 来执行这个任务。 Here you can read the article about this.
有了这个，我们就可以删除整个存储桶（逐个键）并擦除所有墓碑。释放了 75Gb 中的 50Gb！
不幸的是，这仅在将 leveldb 用作后端时才有效。
在 Riak 上：
- 有没有办法处理数据到期或将旧数据转储到释放一些space？
- 效率高吗？
编辑：感谢乔提供答案及其解决方法（向下回答）。 应该从一开始就考虑数据过期，因为它需要使用 map-reduce 算法的附加索引。
简短回答：不，没有发布商提供的到期时间。
更长的答案：在您希望过期的每个值的二级索引条目中包括写入时间，以整数表示形式（如 Unix 纪元）。 运行 一个在非高峰时段的定期作业，用于执行范围 2I 查询以获取从 0 到（现在 - TTL）的任何条目。这可以用作 map/reduce 作业的输入来执行实际删除。
至于恢复磁盘space，leveldb 在这方面非常慢。当一个值写入 leveldb 时，它从第 0 级开始，然后随着每个级别的填充，压缩将值移动到下一个级别，因此您最近最少写入的数据驻留在磁盘上的最低级别。当你删除一个值时，一个逻辑删除被写入 0 级，它掩盖了较低级别的先前值，并且当正常压缩发生时，逻辑删除将像任何其他值一样向下移动。在逻辑删除达到相同级别之前，旧值消耗的磁盘 space 不会被回收。
我写了一个小的 c++ 工具，它使用 leveldb 内部函数 CompactRange 来执行这个任务。 Here you can read the article about this.
有了这个，我们就可以删除整个存储桶（逐个键）并擦除所有墓碑。释放了 75Gb 中的 50Gb！
不幸的是，这仅在将 leveldb 用作后端时才有效。