HadiDB: Python中的轻量级可水平扩展数据库

概述

HadiDB是一个专为Python设计的轻量级数据库系统，具有水平扩展能力，适合需要简单但可扩展数据存储解决方案的应用场景。

主要特性

1. 轻量级设计：最小化资源占用，适合嵌入式或资源受限环境
2. 水平扩展：支持通过添加节点来扩展数据库容量和性能
3. Python原生集成：提供直观的Python API，易于集成到现有项目中
4. 内存优先架构：优先使用内存提高性能，可选持久化到磁盘
5. 简单键值存储：提供基本的键值操作接口

安装方法

pip install hadidb

基本用法

from hadidb import HadiDB

# 创建/连接数据库
db = HadiDB('mydatabase')

# 基本CRUD操作
db.set('key1', 'value1')
value = db.get('key1')  # 返回 'value1'
db.delete('key1')

# 批量操作
db.batch_set({'key2': 'value2', 'key3': 'value3'})

水平扩展配置

# 配置分布式节点
config = {
    'nodes': [
        {'host': '192.168.1.100', 'port': 8000},
        {'host': '192.168.1.101', 'port': 8000},
        {'host': '192.168.1.102', 'port': 8000}
    ],
    'replication_factor': 2
}

db = HadiDB('cluster_db', config=config)

高级功能

1. 数据分片：自动将数据分布到不同节点
2. 一致性哈希：优化数据分布和节点扩展
3. 故障转移：节点故障时自动重新分配数据
4. TTL支持：设置键的生存时间

# 设置带TTL的键
db.set('temp_key', 'temp_value', ttl=3600)  # 1小时后过期

# 启用持久化
db.enable_persistence('backup.db')

性能优化建议

1. 批量操作减少网络往返
2. 合理设置分片大小
3. 根据数据访问模式调整缓存策略
4. 监控节点负载均衡

适用场景

• 需要简单键值存储的Python应用
• 快速原型开发
• 中小规模数据存储需求
• 需要水平扩展能力的项目

限制

• 不支持复杂查询和事务
• 不适合需要强一致性的场景
• 文档和索引功能有限

HadiDB为Python开发者提供了一个简单但可扩展的数据存储解决方案，特别适合需要从单机扩展到分布式环境的应用场景。