在过去数年,边缘网络中传感器的数量急剧增长。物联网设备不仅扮演着数据的生产者,同时也扮演着数据的消费者。在当前以云计算为主的网络架构下,边缘数据需要跨越地理限制远距离传输,极容易发生网络波动和网络延时,难以满足边缘应用对实时性的需求。因此,直接在边缘端处理数据的边缘计算成为热门课题,为了存储和管理位于边缘端的数据,诞生了一种新的存储方式:边缘存储。边缘存储和传统云存储有很大不同。首先,边缘存储的主流存储介质和云存储不同。边缘设备的外存介质主要以闪存为主,而传统云存储的存储介质主要是机械硬盘。闪存对写入放大极度敏感,会因为过量写入耗尽寿命,但边缘场景中,每天都会有大量的传感器数据写入到闪存。此外,相对传统工业场景,边缘数据的写入频率远高于读取频率,边缘存储对写入性能有较高要求。因此,本文基于现有的高写入性能的数据库LevelDB,采用键值分离的存储架构对其重构,实现了一种为闪存优化的键值分离数据存储系统Sardine Core。Sardine Core仅将键和指向值的唯一地址写入到LSM树中,大幅度降低了外存中数据的不必要移动,因而大幅度降低了数据库的写入放大。之后,本文基于分治的方法实现了Sardine Core的垃圾回收方式,有效地降低了Sardine Core的垃圾回收工作负担,使其能够应用到边缘存储之中。最后,基于Sardine Core,我们实现了高性能的数据库系统SardineDB。SardineDB集成了去中心化数据同步,云边同步,时序服务,RESP服务等多种功能,具有很高的实用性和兼容性,能够满足物联网应用和物联网传感器数据的需求。通过实验评估,Sardine Core表现出比LevelDB更好的写入性能和随机读取性能,SardineDB的写入性能和随机读取性能相对现有的边缘数据库也具有很大优势。综上,SardineDB能够充分适应边缘网络环境,满足边缘设备和边缘数据的需求,且具有较高的性能。