UnQLite 的表现如何？它与 SQLite 相比如何（在性能方面）？答案

【问题标题】：How well does UnQLite perform? How does it compare to SQLite (in performance)?UnQLite 的表现如何？它与 SQLite 相比如何（在性能方面）？
【发布时间】：2015-06-22 04:47:01
【问题描述】：

我已经研究了有关 SQLite 和 UnQLite 的信息，但仍有一些问题尚未得到解答。 UnQLite 似乎是在过去几年内发布的，这将归因于缺乏基准。 “性能”（读/写速度、查询、显着减速之前的平均数据库大小等）比较在这里可能有点苹果对橘子。

从我所看到的一切来看，两者相比起来几乎没有什么区别，即 SQLite 是一个关系数据库，而 UnQLite 是一个键值对和文档（通过 Jx9）数据库。它们都是可移植的、跨平台的和 32/64 位友好的，并且可以具有单写和多读连接。在 UnQLite 基准测试中可以找到的东西很少，而 SQLite 有很多跨各种（脚本）语言的不同实现。 SQLite 在in-memory databases、indexed data 和read/write modes with varying data size 上有一些不同的性能。总体而言，SQLite 看起来既快速又可靠。

我在 UnQLite 上能找到的只有 unreliable 和 confusing。我似乎找不到任何东西有帮助。 UnQLite 的读取/写入速度似乎达到了峰值？使用 UnQLite 时推荐（不）哪些语言？有哪些已知的缺点和错误？

如果它有助于解释我的阴谋，我正在开发一个网络实用程序，它将通过网络接口之间的热交换读取和处理数据包。由于连接速度虽然不太可能达到 1 Gbps，但将有大量原始数据写入数据库。它仍处于开发的早期阶段，我必须找到一种平衡性能的方法。有很多因素，例如丢失的数据包，每次写入的大小，处理和移动数据的速度，需要多少组织，需要多少表，如果我可以实现多处理，每个有多依赖数据库在 HDD 速度等方面。我的数据将需要表格，但我是否必须将它们存储为关系仍然悬而未决。看到这两者如何与各自的优缺点相叠加（除了通常的 KVP 与关系辩论）可能会将我推向其中一个，或者，如果我足够疯狂的话，两者兼而有之

【问题讨论】：

你也应该看看BerkeleyDB。安装它并进行自己的基准测试真的那么难吗？
@MikeSherrill'CatRecall' 我很惊讶看到有人对此做出回应，因为它现在有多“古老”。本周我将研究 BerkeleyDB。感谢您的建议！
BDB 是个好建议。 Kyotocabinet 也是一个不错的键/值存储，具有出色的性能。
虽然没有直接解决您的问题，但我会质疑是否需要直接写入数据库 - 会考虑将数据转储到一系列文件/目录中（如果带宽是一个问题，可能分布在多个驱动器上)，然后根据需要后处理到数据库中。

标签： sqlite database-performance unqlite

【解决方案1】：

我使用我写的python bindings 对 UnQLite 做了一些鬼混。 Python 绑定使用cython 并且非常快。

我从实验中发现，UnQLite 的键/值 API 非常快，可与其他 DBM 相媲美。不过，当您开始使用 Jx9 和文档存储时，事情会慢一些。

基本上看你需要什么...

如果您需要 SQL 和临时查询，我建议您使用 SQLite。它非常快速且非常灵活。

如果您只需要键和值，我会使用 leveldb 或 Rocksdb 之类的东西。

如果您想要一个轻量级的 JSON 文档存储，或带有一点“额外”的键/值，那么 UnQLite 可能是一个不错的选择。

【讨论】：

感谢您的回复。自从我一个月前发布这篇文章以来，我被要求开发的软件已经收到了很多请求。 SQLite 不会根据数据库的大小以及需要“映射”的信息量以及要存储的数据类型来削减它。我很快会再次查看数据库，所以我会再次检查一下
SQLite 的限制并不是数据大小（高达几十 GB）或复杂性（它比那里的大多数其他 DBMS 更强大），主要限制是同时写入操作的数量（只有一个在 SQLite 中）。
上面没有提到的一点，就是对所用平台的适用性。我已经在内存占用很小（代码和数据）的嵌入式系统中成功使用了 SQLite（所以我想 UnQLite 会很相似），而我认为，考虑到它的背景，例如 RocksDB 在服务器上运行会更快乐。
@coleifer 对于 2017 年用于便携式 Python 应用程序的快速 k-v，您有什么建议？ LevelDB/sophia 不支持 Windows，所以我觉得它们不太相关，但 LMDB 和 UnQLite 支持，而且它们的 Python 包看起来很完整。很高兴听到您目前的意见。