原文:https://www.jb51.net/article/142985.htm
LMDB的全稱是Lightning Memory-Mapped Database(快如閃電的內存映射數據庫),它的文件結構簡單,包含一個數據文件和一個鎖文件:
LMDB文件可以同時由多個進程打開,具有極高的數據存取速度,訪問簡單,不需要運行單獨的數據庫管理進程,只要在訪問數據的代碼里引用LMDB庫,訪問時給文件路徑即可。
讓系統訪問大量小文件的開銷很大,而LMDB使用內存映射的方式訪問文件,使得文件內尋址的開銷非常小,使用指針運算就能實現。數據庫單文件還能減少數據集復制/傳輸過程的開銷。
在python中使用lmdb: linux中,可以使用指令‘pip install lmdb' 安裝lmdb包。
1. 生成一個空的lmdb數據庫文件
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import lmdb 3 4 # 如果train文件夾下沒有data.mbd或lock.mdb文件,則會生成一個空的,如果有,不會覆蓋 5 # map_size定義最大儲存容量,單位是kb,以下定義1TB容量 6 env = lmdb.open("./train",map_size=1099511627776) 7 env.close()
2. LMDB數據的添加、修改、刪除
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import lmdb 3 4 # map_size定義最大儲存容量,單位是kb,以下定義1TB容量 5 env = lmdb.open("./train", map_size=1099511627776) 6 7 txn = env.begin(write=True) 8 9 # 添加數據和鍵值 10 txn.put(key = '1', value = 'aaa') 11 txn.put(key = '2', value = 'bbb') 12 txn.put(key = '3', value = 'ccc') 13 14 # 通過鍵值刪除數據 15 txn.delete(key = '1') 16 17 # 修改數據 18 txn.put(key = '3', value = 'ddd') 19 20 # 通過commit()函數提交更改 21 txn.commit() 22 env.close()
3. 查詢lmdb數據庫內容
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import lmdb 3 4 env = lmdb.open("./train") 5 6 # 參數write設置為True才可以寫入 7 txn = env.begin(write=True) 8 ############################################添加、修改、刪除數據 9 10 # 添加數據和鍵值 11 txn.put(key = '1', value = 'aaa') 12 txn.put(key = '2', value = 'bbb') 13 txn.put(key = '3', value = 'ccc') 14 15 # 通過鍵值刪除數據 16 txn.delete(key = '1') 17 18 # 修改數據 19 txn.put(key = '3', value = 'ddd') 20 21 # 通過commit()函數提交更改 22 txn.commit() 23 ############################################查詢lmdb數據 24 txn = env.begin() 25 26 # get函數通過鍵值查詢數據 27 print txn.get(str(2)) 28 29 # 通過cursor()遍歷所有數據和鍵值 30 for key, value in txn.cursor(): 31 print (key, value) 32 33 ############################################ 34 35 env.close()
4. 讀取已有.mdb文件內容
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import lmdb 3 4 env_db = lmdb.Environment('trainC') 5 # env_db = lmdb.open("./trainC") 6 7 txn = env_db.begin() 8 9 # get函數通過鍵值查詢數據,如果要查詢的鍵值沒有對應數據,則輸出None 10 print txn.get(str(200)) 11 12 for key, value in txn.cursor(): #遍歷 13 print (key, value) 14 15 env_db.close()