有哪些替代品可以相比于hamsterdb？

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维多

10月25日发表在 hamsterdb 嵌入式数据库阅读 12 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Hamsterdb 是一个嵌入式数据库库，但由于其开发已经停止，许多人可能会寻找其替代方案。以下是一些可替代 Hamsterdb 的嵌入式数据库：

SQLite: 这是最受欢迎的嵌入式数据库之一，具有丰富的功能集、可靠性和广泛的应用支持。
LevelDB: 这是由 Google 开发的一个键值对存储库，提供高性能读写操作，特别适合在磁盘上存储大量的键值对数据。
Berkeley DB: 这是 Oracle 提供的一个成熟的嵌入式数据库，支持键值存储和其他复杂的数据结构。
RocksDB: 基于 LevelDB 构建，RocksDB 是一个为快速存储环境（尤其是闪存设备）优化的键值数据库。
LMDB (Lightning Memory-Mapped Database): 这是一种快速和低延迟的嵌入式数据库，支持 ACID 事务，并且消耗内存非常低。
ForestDB: 由 Couchbase 开发，ForestDB 是一个键值存储引擎，专为高速读取操作而优化。
UnQLite: 它提供了一个简单的、单文件的嵌入式数据库，支持类似 SQLite 的查询语言。
BadgerDB: 这是一个用 Go 编写的键值数据库，特别适用于存储高性能的用例。

选择何种替代品通常取决于具体的应用要求，比如需要支持的语言、数据模型的复杂性、空间和速度优化需求等。建议在寻找替代品时进行深入调研和测试，以确保选择的数据库符合项目需求。

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20条评论

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最终幻想

11月04日

了解了多个替代品，SQLite是个不错的选择，易用性和文档支持都非常好。像下面这样用SQLite直接连接数据库： python import sqlite3 conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor()

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两手空： @最终幻想

在探讨数据库替代品时，SQLite确实是一个值得考虑的选择。除了易用性和良好的文档支持，SQLite还具备轻量级和跨平台的优势，对于小型项目或嵌入式应用尤其适合。可以使用Python轻松上手，以下是一个简单的示例：

import sqlite3

# 创建一个新的数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
conn.commit()

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
print(cursor.fetchall())

# 关闭连接
conn.close()

除了SQLite，还有一些其他值得关注的替代品，比如LevelDB和RocksDB，这两者在高性能场景中表现较好，适合需要处理大规模数据的应用。更多关于这些数据库的比较，可以访问Database Comparison获取深入了解。

总的来说，选择数据库时需要综合考虑项目的需求与未来扩展性。

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前路荆棘

11月10日

LevelDB在高并发写入场景下性能优越，如果你的应用需要快速读写，可以考虑。创建和使用LevelDB示例： ```go package main import ( "github.com/google/leveldb/leveldb" )

func main() { db, _ := leveldb.OpenFile("/path/to/db", nil) defer db.Close() }```

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半生缘： @前路荆棘

对于高并发写入场景，LevelDB确实是一个不错的选择。值得一提的是，除了LevelDB，还有一些其他的替代方案可以考虑。例如，RocksDB是一个基于LevelDB的改进版本，提供了更好的写入性能和更丰富的特性，特别适合大规模数据处理。一个简单的RocksDB示例代码如下：

package main

import (
    "github.com/tecbot/gorocksdb"
)

func main() {
    opts := gorocksdb.NewOptions()
    defer opts.Destroy()
    opts.SetCreateIfMissing(true)

    db, err := gorocksdb.OpenDb(opts, "/path/to/db")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer db.Close()
}

像RocksDB这样的选项在处理复杂的读写操作时可能会显示出更好的性能。此外，对于需要事务支持的场景，还可以考虑使用BerkleyDB或BadgerDB，它们都提供了强大的功能。可以参考这些库的官方文档了解更多信息，比如RocksDB文档。选择合适的数据库依赖于具体的应用场景和需求，值得在不同方案之间进行评估和实验。

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风雨蓝砂

6天前

对于需要ACID事务支持的应用，LMDB是个好的选择。其内存映射特性提升了性能，使用例子：

#include <lmdb.h>
MDB_env *env;
mdb_env_create(&env);
mdb_env_open(env, "example", 0, 0664);

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枫红： @风雨蓝砂

对于ACID事务支持的需求，LMDB的确是一个很好的选择，尤其是在处理大规模数据时，其内存映射的特性能够显著提升性能。不过，除了LMDB，还有其他一些选项值得考虑，例如SQLite和Berkeley DB。

SQLite是一种轻量级的数据库，支持ACID事务且非常易于使用。在某些场景下，SQLite的嵌入式特性使得它成为了一个合适的替代选择。相关示例：

#include <sqlite3.h>
sqlite3 *db;
sqlite3_open("example.db", &db);
// 执行数据库操作
sqlite3_close(db);

而Berkeley DB同样提供了强大的ACID属性，适合需要复杂事务支持的应用场景。Berkeley DB的API也非常灵活，便于与其他系统集成。

可以参考这些网址，了解更多选项和比较： - SQLite - Berkeley DB

在选择数据库时，可以根据具体的项目需求、性能预期和社区支持来进行综合考虑。

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韦凌霄

前天

RocksDB在处理大量数据时表现优秀，需配置合适的压缩选项来优化性能。参考资料：官方文档。创建数据库示例：

#include <rocksdb/db.h>
rocksdb::DB* db;
rocksdb::Options options;
options.create_if_missing = true;
rocksdb::Open(options, "exampledb", &db);

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情歌： @韦凌霄

针对RocksDB的表现，尤其是在处理大量数据时的优化，确实有许多可以考虑的策略。除了配置压缩选项，合理设置内存和写入缓冲区的大小也能显著提升性能。例如，设置合适的memtable大小和write_buffer_size可能会使写入性能更为出色。

另外，可以通过设置max_open_files来优化文件句柄的使用，这在面对高并发访问时尤为重要。以下是一个简化的示例，展示了如何设置这些选项：

#include <rocksdb/db.h>
rocksdb::DB* db;
rocksdb::Options options;
options.create_if_missing = true;

// 配置内存和缓冲选项
options.write_buffer_size = 64 * 1024 * 1024; // 64MB
options.max_open_files = 1000; // 最大打开文件数
options.level_compaction_dynamic_level_bytes = true; // 使得动态调整层级字节大小

rocksdb::Status status = rocksdb::DB::Open(options, "exampledb", &db);
if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Unable to open/create test database: " << status.ToString() << std::endl;
}

对于希望更深入了解RocksDB性能 optimizations 的开发者，可以参考官方文档中的性能调整部分：RocksDB Performance Tuning。

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独自

昨天

在考虑Key-Value存储时，BadgerDB非常合适，尤其是用Go语言开发的场景。 ```go import ( "github.com/dgraph-io/badger/v3" )

func main() { db, _ := badger.Open(badger.DefaultOptions("/path/to/db")) defer db.Close() }```

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凡尘清心： @独自

在选择Key-Value存储方案时，BadgerDB的确是一个值得关注的选项，尤其在Go语言环境中表现良好。其快速的性能和简单的接口无疑给开发人员提供了更多灵活性。同时，不同场景下的存储需求可能会导致人们考虑多种选择。

另外，可以考虑使用RocksDB，它同样为Key-Value存储提供了高效的解决方案，尤其是在需要高写入吞吐量的场景中。下面是一个简单的RocksDB的使用示例：

import (
    "github.com/tecbot/gorocksdb"
)

func main() {
    opts := gorocksdb.NewDefaultOptions()
    db, err := gorocksdb.OpenDb(opts, "/path/to/db")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer db.Close()
}

此外，如果需要更复杂的查询能力，可以考虑使用BoltDB，它也是Go语言中一个优秀的Key-Value数据库，支持ACID事务。其使用方法同样简洁明了，非常适合嵌入式开发。

可以查阅 RocksDB用户文档以及 BoltDB的GitHub页面以获取更多使用示例和最佳实践，帮助在不同的开发环境中选择更合适的数据库。

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最后

刚才

UnQLite提供了更灵活的文档存储，与传统的关系型数据库相比，使用方式更加轻量。创建数据库示例：

#include "unqlite.h"
unqlite* pDb;
unqlite_open(&pDb, "example.db", UNQLITE_OPEN_CREATE);

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其名为鲲逆鳞： @最后

UnQLite确实提供了一种轻量级的文档存储选项，适合那些需要快速开发且不想依赖重型数据库的场景。除了创建数据库，UnQLite的嵌入式特性也使得在移动设备或者小型项目中使用变得更加方便。

例如，可以使用以下代码插入和读取数据：

#include "unqlite.h"

void insert_data(unqlite *pDb) {
    const char *key = "example_key";
    const char *data = "example_value";
    unqlite_kv_store(pDb, key, -1, data, -1);
}

void retrieve_data(unqlite *pDb) {
    const char *key = "example_key";
    char buffer[256];
    unqlite_int64 buffer_size = sizeof(buffer);
    unqlite_kv_fetch(pDb, key, -1, buffer, &buffer_size);
    printf("Retrieved data: %s\n", buffer);
}

这种简易的方法让数据操作变得直观，特别是在需要快速实现时。此外，UnQLite的单文件数据库格式简化了部署的步骤。

如果有兴趣了解更多关于UnQLite的使用示例，可以访问 UnQLite官网。

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韦开亮

刚才

ForestDB比较适合极高读取需求的场景，特别是在Couchbase的生态系统中非常有用。具体用法可以参考它的Github页面。

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空白： @韦开亮

在考虑替代 hamsterdb 时，ForestDB 无疑是一个值得关注的选项，尤其是在对读取性能要求极高的应用场景中。其在 Couchbase 生态系统中的表现确实让人印象深刻。针对高并发的读操作，ForestDB 的内存管理和压缩策略能够有效提升性能。

可以尝试以下代码片段，来了解如何在项目中利用 ForestDB 进行基本的读写操作：

#include <forestdb/forestdb.h>

void example_forestdb() {
    fdb_file_handle *file;
    fdb_kvs_handle *kvs;
    fdb_status status;

    // 打开数据库文件
    status = fdb_open(&file, "example.fdb", NULL);

    // 创建 Key-Value Store
    status = fdb_kvs_open_default(file, &kvs);

    // 插入数据
    const char *key = "exampleKey";
    const char *value = "exampleValue";
    status = fdb_set(kvs, key, strlen(key), value, strlen(value));

    // 读取数据
    char *retrieved_value;
    size_t value_len;
    status = fdb_get(kvs, key, strlen(key), retrieved_value, &value_len);

    // 处理 retrieved_value 

    // 关闭 KVS 和数据库文件
    fdb_kvs_close(kvs);
    fdb_close(file);
}

在实际应用中，调优 ForestDB 的参数（如内存分配、日志配置等）可以显著提高性能。可以参考官方文档以获取更详细的信息和最佳实践。

考虑到数据安全性和持久性，建议在使用前仔细评估项目需求。ForestDB 提供的灵活性与性能能够在特定的场合中为用户提供极大的便利。

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痴心错付

刚才

原文提到的Berkeley DB非常稳定，适合用在具有高安全性和可靠性需求的项目中。提供的接口也相对强大。

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往昔伤： @痴心错付

在评估数据库解决方案时，Berkeley DB的确是一种值得考虑的选择，尤其是在对安全性和可靠性有较高需求的项目中。它提供的强大接口，例如对ACID事务的支持，可以极大地增强数据的完整性和一致性。

举个例子，如果需要在一个高并发环境中处理大量数据，使用Berkeley DB的事务控制可能会比hamsterdb更具优势。以下是一些基本的代码示例，展示如何在Berkeley DB中处理简单的键值对存储：

#include <db.h>

int main() {
    DB *dbp;
    int ret;

    // 创建数据库
    ret = db_create(&dbp, NULL, 0);
    if (ret != 0) {
        // 错误处理
    }

    ret = dbp->open(dbp, NULL, "example.db", NULL, DB_BTREE, DB_CREATE, 0);
    if (ret != 0) {
        // 错误处理
    }

    // 插入数据
    DBT key, data;
    memset(&key, 0, sizeof(DBT));
    memset(&data, 0, sizeof(DBT));
    char *key_data = "example_key";
    char *value_data = "example_value";

    key.data = key_data;
    key.size = strlen(key_data) + 1;

    data.data = value_data;
    data.size = strlen(value_data) + 1;

    dbp->put(dbp, NULL, &key, &data, 0);

    // 关闭数据库
    dbp->close(dbp, 0);
    return 0;
}

可以参考Berkeley DB官方文档来获取更多的使用信息与示例。这样，不仅可以在项目中确保数据的高度安全性，也可以利用其灵活性来满足不同的需求。

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浅调子

刚才

比较不同嵌入式数据库时，个人觉得使用的语言和技术栈相当重要。SQLite在多种平台下都有良好的支持。

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我有的是钱： @浅调子

在探讨嵌入式数据库的替代品时，确实应考虑所用语言和技术栈的兼容性。SQLite的广泛应用和强大的跨平台支持，使其成为一个颇具吸引力的选择。对于开发者来说，易用性和可移植性能够显著提升项目效率。

比如，使用SQLite进行简单的数据存储可以如下实现：

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30)")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 35)")

# 提交事务
conn.commit()

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
print(cursor.fetchall())

# 关闭连接
conn.close()

在选择嵌入式数据库时，也可以考虑其他选项如LevelDB或RocksDB，尤其是在对性能有较高要求的场景中。此外，针对特定需求，例如支持JSON数据格式，可以看看DuckDB，因其在分析任务中的表现颇为突出。

更多关于嵌入式数据库的信息可以参考：DB-Engines网站，以便找到适合自己项目的最佳解决方案。

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冷锋

刚才

上述列举的替代品中，实用性和社区支持是关键考量。虽然不一定选择发布停止的HamsterDB，但可以利用这些替代品来获取更好的性能和稳定性。

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心安： @冷锋

在考虑替代HamsterDB时，实用性和社区支持的确是至关重要的因素。对于开发者来说，选择一个活跃的库或数据库可以带来更好的文档支持和更新频率，帮助快速解决问题。例如，可以考虑SQLite，虽然它不是完全的替代品，但因其轻量级和良好的社区支持，成为许多项目的首选。

在具体实现时，可以采用以下示例代码，来看如何使用SQLite：

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建一个表
conn.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL
);
''')

# 插入数据
conn.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
conn.commit()

# 查询数据
cursor = conn.execute("SELECT * FROM users")
for row in cursor:
    print(f'User ID: {row[0]}, Name: {row[1]}')

# 关闭连接
conn.close()

另外，不妨也看一下PostgreSQL，其强大的功能和生态系统也很适合需要复杂查询和高并发的应用场景。总的来说，选择替代品时不妨多做对比，利用在线资源和社区的力量来进行决策。

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