berkeleyWord文档格式.docx
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关键字可以为任意的数据结构。
HASH算法：
DB中实际使用的是扩展线性HASH算法（extendedlinearhashing），可以根据HASH表的增长进行适当的调整。
Recno算法：
要求每一个记录都有一个逻辑纪录号，逻辑纪录号由算法本身生成。
实际上，这和关系型数据库中逻辑主键通常定义为intAUTO型是同一个概念。
Recho建立在B+树算法之上，提供了一个存储有序数据的接口。
记录的长度可以为定长或不定长。
Queue算法：
和Recno方式接近,只不过记录的长度为定长。
数据以定长记录方式存储在队列中，插入操作把记录插入到队列的尾部，相比之下插入速度是最快的。
对算法的选择首先要看关键字的类型，如果为复杂类型，则只能选择B+树或HASH算法，如果关键字为逻辑记录号，则应该选择Recno或Queue算法。
当工作集关键字有序时，B+树算法比较合适；
如果工作集比较大且基本上关键字为随机分布时，选择HASH算法。
Queue算法只能存储定长的记录，在高的并发处理情况下，Queue算法效率较高；
如果是其它情况，则选择Recno算法，Recno算法把数据存储为平面文件格式。
创建句柄：
DB*dbp;
/*DBstructurehandle*/
intret;
/*functionreturnvalue*/
/*db_create（）相当于C++接口中的构造函数*/
ret=db_create（&
dbp,NULL,0）;
/*Initializethestructure.This
*databaseisnotopenedinanenvironment,
*sotheenvironmentpointerisNULL.*/
打开数据库：
ret=dbp->
open（dbp,
/*DBstructurepointer*/
NULL,
/*Transactionpointer*/
"
test.db"
/*On-diskfilethatholdsthedatabase.*/
/*Optionallogicaldatabasename*/
DB_BTREE,
/*Databaseaccessmethod*/
flags,
/*Openflags*/
0）;
/*Filemode（usingdefaults）*/
常用的flags有DB_CREATE、DB_EXCL、DB_RDONLY、DB_TRUNCATE
删除数据库：
dbp->
remove（dbp,
/*Databasepointer*/
/*Databasefiletoremove*/
/*Databasetoremove.Thisis
*NULLsotheentirefileis
*removed.*/
/*Flags.Noneused.*/
更名数据库：
rename（dbp,
/*Databasefiletorename*/
/*Databasetorename.Thisis
*NULLsotheentirefileis
*renamed.*/
newname.db"
/*Newdatabasefilename*/
注：
删除、更名数据库后不能打开，否则会段错误
错误处理：
printf（"
%s\n"
db_strerror（ret））;
/*db_strerror（）*/
打开环境：
DB_ENV*myEnv;
/*Envstructurehandle*/
u_int32_tdb_flags;
/*databaseopenflags*/
u_int32_tenv_flags;
/*envopenflags*/
ret=db_env_create（&
myEnv,0）;
/*Createanenvironmentobject*/
env_flags=DB_CREATE|
/*Iftheenvironmentdoesnotexist,
createit.*/
DB_INIT_MPOOL;
/*Initializethein-memorycache.*/
ret=myEnv->
open（myEnv,
/*DB_ENVptr*/
/export1/testEnv"
/*envhomedirectory*/
env_flags,
/*Filemode（default）*/
dbp,myEnv,0）;
增加记录：
DBTkey,data;
floatmoney=122.45;
char*description="
Grocerybill."
;
/*ZeroouttheDBTsbeforeusingthem.*/
memset（&
key,0,sizeof（DBT））;
data,0,sizeof（DBT））;
key.data=&
money;
key.size=sizeof（float）;
data.data=description;
data.size=strlen（description）+1;
ret=my_database->
put（my_database,NULL,&
key,&
data,DB_NOOVERWRITE）;
/*如果不指定DB_NOOVERWRITE，将覆盖记录*/
if（ret==DB_KEYEXIST）{
printf（"
Putfailedbecausekey%falreadyexists"
money）;
}
获取记录：
floatmoney;
char*description;
/*InitializetheDBTs*/
key.ulen=sizeof（float）;
key.flags=DB_DBT_USERMEM;
/*只有在指定了DB_DBT_USERMEM时，ulen才有效，否则，data将指向BerkeleyDB分配的缓冲区，ulen为用户的缓冲区大小，要大于等于实际记录的长度*/
/*Databaseretrievalcodegoeshere*/
/*
*Moneyissetintothememorythatwesupplied.
*/
description=data.data;
my_database->
get（my_database,NULL,&
data,0）;
删除记录：
del（my_database,NULL,&
key,0）;
/*如果支持重复记录，将删掉key的所有记录，此时，可使用游标删除单条记录*/
清空数据库：
DB->
truncate（）
truncate（dbp,NULL,&
count,0）;
/*可能只是将记录数改为0，因为文件大小没变，数据通过VI也可以看出来*/
数据恢复：
verify（）;
/*检查数据库是否完整*/
如果没有使用事务，在程序意外崩溃或机器崩溃时，可以用db_dump工具恢复数据。
打开游标：
DB*my_database;
DBC*cursorp;
cursor（my_database,NULL,&
cursorp,0）;
关闭游标：
if（cursorp!
=NULL）
cursorp->
c_close（cursorp）;
搜索记录：
cursorp->
c_get（）;
/*InitializeourDBTs.*/
/*Iterateoverthedatabase,retrievingeachrecordinturn.*/
while（（ret=cursorp->
c_get（cursorp,&
data,DB_NEXT））==0）{
/*DointerestingthingswiththeDBTshere.*/
if（ret!
=DB_NOTFOUND）{
/*Errorhandlinggoeshere*/
c_get（）的执行标志：
DB_NEXT：
从头到尾，遍历数据库
DB_PREV：
从尾到头，遍历数据库
DB_SET：
指向等于key的记录集
DB_SET_RANGE：
指向大于等于key的记录集（如按字母排序）
DB_GET_BOTH：
指向既等于key，又等于data的记录
DB_GET_BOTH_RANGE：
指向等于key，大于等于data的记录集
DB_NEXT_NODUP：
遍历但跳过相同key的记录
DB_PREV_NODUP：
插入记录：
c_put（）;
c_put（）的执行标志：
DB_NODUPDATA：
如果相同key的记录已存在，则返回DB_KEYEXIST错误。
该标志只有在数据库支持重复记录时才有效（即创建数据库时，指定DB_DUPSORT标志）
DB_KEYFIRST：
如果数据库不支持重复记录，则覆盖相同key的记录，如果支持重复记录，则插入到相同key的记录集开头。
DB_KEYLAST：
与DB_KEYFIRST作用相反
c_del（）;
/*Iterateoverthedatabase,deletingeachrecordinturn.*/
key,
&
data,DB_SET））==0）{
c_del（cursorp,0）;
更新记录：
c_put（cursorp,&
data,DB_CURRENT）;
/*用DB_CURRENT标志，这个做法对重复记录可能存在一些问题，因此可以使用先删除，后增加的方式来更新记录。
副数据库：
/*Nowassociatethesecondarytotheprimary*/
associate（dbp,
/*Primarydatabase*/
/*TXNid*/
sdbp,
/*Secondarydatabase*/
get_sales_rep,
/*Callbackusedforkeycreation.Not
*definedinthisexample.Seethenext
*section.*/
/*Flags*/
回调函数：
int
get_sales_rep（DB*sdbp,
/*secondarydbhandle*/
constDBT*pkey,
/*primarydbrecord'
skey*/
constDBT*pdata,
sdata*/
DBT*skey）
/*secondarydbrecord'
{
return0;
副数据库只能手工查找、删除记录，不能修改或增加记录，若需要修改记录，直接修改主数据库中的记录，然后通过回调函数自动完成对副数据库的修改。
数据库管理：
获取数据库统计信息：
stat（）
设置页大小：
set_pagesize（），BTree型数据库的页大小最好至少能够容纳4笔记录，因为跨页取记录开销很大。
锁：
多线程或多进程访问时，会使用到锁，而数据库一般提供的是页级锁（Queue型数据库除外），而不是记录锁。
一个页容纳的记录数越多，访问同一页的概率就越大，锁的概率越大，最终性能就越低，因此页的大小要综合考虑。
锁的统计信息：
DB_ENV->
lock_stat（）
IO效率：
磁盘一般以块存取，当块大小与页大小相同时，效率最高。
设置缓冲区大小：
set_cachesize（）或DB_ENV->
set_cachesize（）
BTree细节：
设置比较函数：
set_bt_compare（），默认用字典顺序比较
默认不支持重复记录，相同的记录采用覆盖掉现有的记录。
BerkeleyDB
像mysql这类基于c/s结构的关系型数据库系统虽然代表着目前数据库应用的主流，但却并不能满足所有应用场合的需要。
有时我们需要的可能只是一个简单的基于磁盘文件的数据库系统。
这样不仅可以避免安装庞大的数据库服务器，而且还可以简化数据库应用程序的设计。
berkeleydb正是基于这样的思想提出来的。
berkeleydb简介
berkeleydb是一个开放源代码的内嵌式数据库管理系统，能够为应用程序提供高性能的数据管理服务。
应用它程序员只需要调用一些简单的api就可以完成对数据的访问和管理。
与常用的数据库管理系统（如mysql和oracle等）有所不同，在berkeleydb中并没有数据库服务器的概念。
应用程序不需要事先同数据库服务建立起网络连接，而是通过内嵌在程序中的berkeleydb函数库来完成对数据的保存、查询、修改和删除等操作。
berkeleydb为许多编程语言提供了实用的api接口，包括c、c++、java、perl、tcl、python和php等。
所有同数据库相关的操作都由berkeleydb函数库负责统一完成。
这样无论是系统中的多个进程，或者是相同进程中的多个线程，都可以在同一时间调用访问数据库的函数。
而底层的数据加锁、事务日志和存储管理等都在berkeleydb函数库中实现。
它们对应用程序来讲是完全透明的。
俗话说：
“麻雀虽小五脏俱全。
”berkeleydb函数库本身虽然只有300kb左右，但却能够用来管理多达256tb的数据，并且在许多方面的性能还能够同商业级的数据库系统相抗衡。
就拿对数据的并发操作来说，berkeleydb能够很轻松地应付几千个用户同时访问同一个数据库的情况。
此外，如果想在资源受限的嵌入式系统上进行数据库管理，berkeleydb可能就是惟一正确的选择了。
berkeleydb作为一种嵌入式数据库系统在许多方面有着独特的优势。
首先，由于其应用程序和数据库管理系统运行在相同的进程空间当中，进行数据操作时可以避免繁琐的进程间通信，因此耗费在通信上的开销自然也就降低到了极低程度。
其次，berkeleydb使用简单的函数调用接口来完成所有的数据库操作，而不是在数据库系统中经常用到的sql语言。
这样就避免了对结构化查询语言进行解析和处理所需的开销。
基本概念
berkeleydb简化了数据库的操作模式，同时引入了一些新的基本概念，从而使得访问和管理数据库变得相对简单起来。
在使用berkeleydb提供的函数库编写数据库应用程序之前，有必要先了解以下这些基本概念。
关键字和数据
关键字（key）和数据（data）是berkeleydb用来进行数据库管理的基础，由这两者构成的key/data对（见表1）组成了数据库中的一个基本结构单元，而整个数据库实际上就是由许多这样的结构单元所构成的。
通过使用这种方式，开发人员在使用berkeleydb提供的api来访问数据库时，只需提供关键字就能够访问到相应的数据。
key
data
sport
football
fruit
orange
drink
beer
表1key/data对
如果想将第一行中的“sport”和“football”保存到berkeleydb数据库中，可以调用berkeleydb函数库提供的数据
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