一個 Go 語言實現的數據庫

本篇文章介紹粉絲開源的 GitHub 項目：rosedb

rosedb 是一個穩定、高性能、快速、內嵌的 k-v 數據庫，支持多種數據結構，包含 String、List、Hash、Set、Sorted Set，接口名稱風格和 Redis 類似。

rosedb 數據文件佈局基於 LSM Tree 和 WAL，純 Golang 實現，易於使用、擴展。我們的願景是打造一個高效的 k-v 存儲引擎，你可以給我們提任何建議，也請給我們一個 start ✨ 吧，非常感謝！

項目地址：https://github.com/roseduan/rosedb

特性

介紹

一個 rosedb 實例，其實就是系統上的一個文件夾，在這個文件夾中，除了一些配置外，最主要的便是數據文件。一個實例中，只會存在一個活躍的數據文件進行寫操作，如果這個文件的大小達到了設置的上限，那麼這個文件會被關閉，然後創建一個新的活躍文件。

其餘的文件，我稱之爲已歸檔文件，這些文件都是已經被關閉，不能在上面進行寫操作，但是可以進行讀操作。

所以整個數據庫實例就是當前活躍文件、已歸檔文件、其他配置的一個集合：

在每一個文件中，寫數據的操作只會追加到文件的末尾，這保證了寫操作不會進行額外的磁盤尋址。寫入的數據是以一個個被稱爲 Entry 的結構組織起來的，Entry 的主要數據結構如下：

因此一個數據文件可以看做是多個 Entry 的集合：

當寫入數據時，如果是 String 類型，爲了支持 string 類型的 key 前綴掃描和範圍掃描，我將 key 存放到了跳錶中，如果是其他類型的數據，則直接存放至對應的數據結構中。然後將 key、value 等信息，封裝成 Entry 持久化到數據文件中。

如果是刪除操作，那麼也會被封裝成一個 Entry，標記其是一個刪除操作，然後持久化到數據文件中，這樣的話就會帶來一個問題，數據文件中可能會存在大量的冗餘數據，造成不必要的磁盤空間浪費。爲了解決這個問題，我寫了一個 reclaim 方法，你可以將其理解爲對數據文件進行重新整理，使其變得更加的緊湊。

reclaim 方法的執行流程也比較的簡單，首先建立一個臨時的文件夾，用於存放臨時數據文件。然後遍歷整個數據庫實例中的所有已歸檔文件，依次遍歷數據文件中的每個 Entry，將有效的 Entry 寫到新的臨時數據文件中，最後將臨時文件拷貝爲新的數據文件，原數據文件則刪除。

這樣便使得數據文件的內容更加緊湊，並且去除了無用的 Entry，避免佔據額外的磁盤空間。

開始使用

命令行操作

切換目錄到 rosedb/cmd/server，運行 server 目錄下的 main.go

打開一個新的窗口，切換目錄到 rosedb/cmd/cli，運行目錄下的 main.go

內嵌使用

在項目中 import 我的項目：

import "github.com/roseduan/rosedb"

然後打開數據庫並執行相應的操作：

package main

import (
  "github.com/roseduan/rosedb"
  "log"
)

func main() {
  config := rosedb.DefaultConfig()
  db, err := rosedb.Open(config)
  
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  
  // 別忘記關閉數據庫哦！
  defer db.Close()
  
  //...
}

數據結構

目前 rosedb 支持五種數據結構：String、List、Hash、Set、ZSet。

說明

rosedb 項目代碼簡潔優雅，註釋清晰，用來學習和鞏固 Go 語言，是非常不錯的項目！作者還在 B 站錄製了對應的教學視頻，幫助你快速瞭解項目基本結構以及具體代碼實現。

如果你是 k-v 存儲愛好者，也可以加入 rosedb ，參與貢獻，共同打造一個生產級的 k-v 開源項目！

地址：https://github.com/roseduan/rosedb。

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/NTUA6czZBwAqRIWwCLrMzg

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