Kyoto Cabinet 基本规格书【转】
如果你知道 Tokyo Cabinet ,那么就应该知道 Kyoto Cabinet,因为他们都是同一个作者(平林幹雄)开发出来的 Key-Value 数据库。
Kyoto Cabinet:a straightforward implementation of DBM,主页:http://fallabs.com/kyotocabinet/ ,演示文稿:http://www.slideshare.net/estraier/kyotoproducts-5886452 。
Tokyo Cabinet:a modern implementation of DBM,主页: http://fallabs.com/tokyocabinet/
以下Tokyo Cabinet简称为TC, Kyoto Cabinet简称为KC,本文主要对KC做介绍。
KC是TC的后继者或兄弟项目,因为KC在各方面都超过了,所以作者在TC的首页上的开头向所有人推荐使用KC(我也是这个推荐才开始关注KC的)。TC为C实现,为了更好的可维护性,KC采用C++实现。
以下内容的英文原文来自:http://fallabs.com/kyotocabinet/spex.html
一、介绍
KC是一个数据库管理的 lib。数据库是一个简单的包含记录的数据文件,每个记录是一个键值对(key/value),key和value都是变长的字节序列。key和value既可以是二进制的,也可以是文本字符串。数据库中的key必须唯一。数据库既没有表的概念,也不存在数据类型。所有的记录被组织为hash表或B+树。
在数据库中,可以储存key-value记录,也可以根据key来获取和删除记录。还可以遍历访问所有的key。这些方法类似于UNIX标准中的DBM库(及后来的NDBM和GDBM)。因为KC的高性能,可以作为DBM的替代品。
Hash 数据库 的每个操作的时间复杂度是 O(1),因此理论上,性能是常量而与数据库的规模无关。在实践中,性能由内存或存储设备的速度决定。如果数据库的大小小于内存大小,性能表现为内存的速度,比STL中的std::map要快。当然数据库大小可以大于内存大小,最大上限是8EB(1024×1024×1024GB)。即使在这样的情况下,每个操作也只需要一两个存储设备的seek操作。
B+ tree 数据库的每个操作的时间复杂度是 O(log N)。因此理论上,性能是数据库规模的对数。尽管B+ tree 数据库的随机访问性能要慢于 hash数据库,但B+ tree数据库支持对 key 顺序的连续访问,这可以实现对字符串的前向匹配查找和整数的范围查找。连续访问的性能远快于随机访问。
API是基于面向对象设计的,hash数据库和B+ tree数据库都有从同一个超类继承而来的同样的方法。除了他们,还有7种数据库也继承了同样的超类。prototype hash 数据库采用标准容器 std::unordered_map 实现,prototype tree 数据库采用标准容器 std::map 实现,stash 数据库是采用naive hash map的原始实现来节省内存,cache hash 数据库是采用 LRU删除算法的双向链接 hash map 原始实现。cache tree 数据库是基于cache hash 数据库并提供B+ tree的机制。directory hash 数据库是采用文件系统的目录机制实现,每个记录存储为一个目录下的文件。directory tree 数据库基于directory hash数据库并提供B+ tree的机制。所有的数据库都有相关的事物(transaction)和游标(cursor)的实用方法。软件也包含了命令行接口的程序。
KC的运行速度非常快。例如,保存一百万记录到hash数据库中只需要0.9秒,保存到B+ tree数据库只需要1.1秒。而且数据库本身还非常小。例如,hash数据库的每个记录头只有16字节,B+ tree数据库是4字节。更进一步,KC的伸缩性非常大,数据库大小可以增长到8EB(9.22e18 bytes)。
KC是C++语言编写的,并提供C++、C、Java、Python、Ruby、Perl 和 Lua 的API。KC可以用在所有符合 C++03标准并带TR1库扩展的平台。KC是GNU General Public License的自由软件。FOSS License例外也提供用来适应其它免费和开源的licenses。另一方面也提供商业license。如果你在专有软件中使用KC,那么你需要商业license。
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