python中使用berkeley db的经验总结

1.选bdb的理由

业务场景是：1个writer进程，多个reader进程，writer实时写数据到db文件中，其他reader实时读取db

存储结构：key值采用的是以时间戳，可以说是有序的，故采用btree 

bdb的优点正好满足需求：

   （1）.直接嵌入应用程序，没有client-server的开销；

   （2）.关键还是稳定，对大数据的存储并发访问的稳定口碑很好

   （3）.被oracle收购了，相关的文档非常完善，靠谱

2.使用bdb中的注意事项：

    由于bdb中没有database manager 这个东西，在读写db文件中，是通过其api直接调用的，就拿简单的对于最简单的1写1读，数据同步、加锁是怎么处理的呢？bdb中采用“ENV”来模拟一个database manager，所有试图访问该db的程序，都应该在使用该环境后，再尝试对db写、读，查找等操作。

3.示例

下面是writer的写db的示例：

    dbenv = bsddb.db.DBEnv()
    dbenv.open(file_path, bsddb.db.DB_CREATE |bsddb.db.DB_INIT_CDB| bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
    db = bsddb.db.DB(dbenv)
    filename = file_path + '/'+ 'tag.db'
    db.open(filename, bsddb.db.DB_BTREE, bsddb.db.DB_CREATE, 0660)
    db['test_key1'] = 'test_data1'
    db['test_key2'] = 'test_data2'
    db.sync()
    db.close()
    dbenv.close()

      

注意：writer进程中必须要声明bsddb.db.DB_INIT_CDB

该变量是并发访问时必须加上的，详情可参见：

reader的示例代码：

ddb.db.DBEnv()
dbenv.open(file_path, bsddb.db.DB_CREATE |bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
db = bsddb.db.DB(dbenv)
filename = file_path + '/'+ 'tag.db'
db.open(filename, bsddb.db.DB_BTREE, bsddb.db.DB_RDONLY, 0660)

print db.get('test_key1')
print db.get('test_key2')

cur=db.cursor()
cur.set_range(prefix+'metadatatag')

firstTag = cur.next()

db.close()
dbenv.close()

读者的环境变量中就不用再加bsddb.db.DB_INIT_CDB 了，否则会出现死锁的问题

参考：

python中对bdb api接口移植的参考手册：

Berkeley DB Concurrent Data Store Applications

python_使用Berkeley DB数据库

http://blog.csdn.net/xiaocaiju/article/details/6992043

python模块之bsddb: bdb高性能嵌入式数据库 1.基础知识

http://blog.csdn.net/zhaoweikid/article/details/1665741