redis很火，最近大家用的多。從兩年前開始，memcached轉向redis逐漸成為潮流；
而berkeley db可能很多朋友還很陌生，首先，我們簡單的介紹一下。
簡單、小巧、可靠、高效能。
db庫和應用執行在同一程序空間，介面為api形式，應用通過api訪問db；
mysql 5.1版之前的資料事務儲存引擎使用的是berkeley db；（5.1版之後不再使用更多的可能是出於商業的原因，因為berkeley db被oracle收購了）
google accounts選用的berkeley db作為儲存引擎；
除了速度，berkeley db的最大的優勢是支援多索引（次級索引）；支援多索引，使得從關係型db中移植到記憶體db更容易，可有效避免資料膨脹及自行處理索引之間的對映關係；
eg：一張學生資訊表，以學號為主鍵（唯一性索引）建立了索引可以查詢到指定的學生記錄；如果再希望以姓名來查詢，可以以姓名為鍵建立次級索引來查詢；
在查詢條件比較複雜的情況下，可組合建立多個次級索引來找到同乙份資料；
想進一步了解次級索引如何使用，可參考這篇文章：《berkeley db多索引查詢》
使用環境：
cpu:intel core 2 duo p9*** 2.0g
mem:16g
os:red hat enterprise linux server release 6.3 (santiago) x86_64
a表記錄：506622條記錄：每條記錄：96個位元組
b表記錄：2478條記錄；每條記錄：10個位元組；
c表記錄：107221條記錄；每條記錄：82個位元組；
重建記憶體資料庫 bdb用4s，redis 20s；
更新記憶體資料庫，bdb和redis的實驗結果都比較理想
查詢記錄時，bdb比redis基本快乙個數量級；
快取、重建整個表操作，bdb效能明顯優於redis；這是因為bdb提供批量讀取所有資料的介面，而redis沒有提供類似的介面；
為了將資料從oracle中移植出來，我們需要對比關係型資料庫和berkeley db的查詢效率：
首先，我們使用唯一性索引作為berkeley db的主鍵，並因此查詢來和oracle對比；
資料規模：
實驗資料；1112516條記錄：
大小2.8g；
sql查詢：
select * from table_a
where (date=to_date(:v, 'yyyymmdd') and a =:a and b =:b and c>=:c and d>=:d) and ( e=:e) and (f=:f) and (g=:g) and h!='c' and n='n'";
其中》= 、 !=操作無法編入索引，在索引查處資料後需應用再進行篩選過濾；
最終的查詢結果為一條記錄；
1. 全記憶體操作；資料都在記憶體中；
2. db與應用在同乙個程序位址空間中；這樣，就沒有額外的網路開銷。
當然，我們會意識到使用berkerley db就必須在每個應用物理節點上都開闢一大塊記憶體，來存放berkerley db的資料。這方面，分布式的redis則顯得更為實惠。
如果這篇文章讓你對berkeley db產生了興趣，如果你也想著效率那點事，想著將關聯式資料庫轉到nosql，試著上手吧。傳送門：《berkeley db入門篇》。
posted by: 大cc | 31oct,2013
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