商业公链之区块链技术使用的常见库(四)------Go语言内存数据库 "github.com/tidwall/buntdb"

Golang实现一个事务型内存数据库 MossDB的实现细节已经分析完成,支持了事务、持久化、Watch与过期删除等特性,后续可能会支持HTTP API、存储快照等功能。 阅读详情

BuntDB是纯Go开发的、低层级的(low-level)的、可嵌入的key/value内存数据库(IMDB),数据持久化存储,遵从ACID,支持自定义索引和地理空间 数据。BuntDB旨在给用户提供可靠稳定高效的数据库。

特点:

1.因为是内存数据库,所以支持快速的读和写

2.可采用简单的API,实现数据库嵌入功能

3.20维以下的空间索引;对地理空间数据有用

4.支持创建任何数据类型的自定义索引,JSON文档中的索引字段,支持多值索引;类似于SQL多列索引

5.支持String, Uint, Int, Float等内置类型,数据的灵活迭代;升序、降序和范围

6.紧密的代码库,在1K LOC使用CLOC命令

7.具有数据库的可靠性恢复和回滚机制,支持 ACID

用法:

1.安装buntdb数据库:go get -u github.com/tidwall/buntdb

2.引入buntdb数据库:import "github.com/tidwall/buntdb"

3.依据数据库路径打开数据库,没有则创建一个数据库:db, _ := buntdb.Open("data.db")

 或者在内存建立一个临时数据库,不做持久化存储:db, _ := buntdb.Open(":memory:")

4.以只读模式读取数据库:

err := db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

...

return nil

})

以读写模式读取数据库:

err := db.Update(func(tx *buntdb.Tx) error {

...

return nil

})

5.以读写模式存储键值"mykey", "myvalue":

err := db.Update(func(tx *buntdb.Tx) error {

_, _, err := tx.Set("mykey", "myvalue", nil)

return err

})

以只读模式读取键"mykey"对应值,如果不存在键则返回错误ErrNotFound:

err := db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

val, err := tx.Get("mykey")

if err != nil{

return err

}

fmt.Printf("value is %s\n", val)

return nil

})

6.以只读模式迭代Ascend读取全部键值,同样还有AscendGreaterOrEqual, AscendLessThan, AscendRange, AscendEqual, Descend, DescendLessOrEqual, DescendGreaterThan, DescendRange, 和DescendEqual,具体用法查看文档:

err := db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

err := tx.Ascend("", func(key, value string) bool {

fmt.Printf("key: %s, value: %s\n", key, value)

})

return err

})

7.创建自定义索引,索引名name,*代表匹配任何格式,索引对应值排序为与大小写无关字母string排序:db.CreateIndex("names", "*", buntdb.IndexString)

插入索引和其对应的键值:

db.Update(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Set("user:0:name", "tom", nil)

return nil

})

只读模式读取索引name对应的键值:

db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Ascend("names", func(key, val string) bool {

fmt.Printf(buf, "%s %s\n", key, val)

return true

})

return nil

})

只有具有前缀user:的键的项才会添加到名称索引中:db.CreateIndex("names", "user:*", buntdb.IndexString)

8.除了indexstring之外,还有indexint、indexuint和indexfloat。这些是用于索引的内置类型。因此,要创建一个以数字顺序排列在年龄键上的索引,我们可以使用:

db.CreateIndex("ages", "user:*:age", buntdb.IndexInt)

添加值:

db.Update(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Set("user:0:age", "35", nil)

return nil

})

读取值,输出结果年龄数字从小到大排序:

db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Ascend("ages", func(key, val string) bool {

fmt.Printf(buf, "%s %s\n", key, val)

return true

})

return nil

})

9.创建空间位置索引,例如索引fleet对应结构"fleet:*:pos"经纬度矩形值:db.CreateSpatialIndex("fleet", "fleet:*:pos", buntdb.IndexRect),该IndexRect函数使用不同的格式进行渲染,例如众所周知的文本或geojson。

插入经纬度

db.Update(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Set("fleet:0:pos", "[-115.567 33.532]", nil)

return nil

})

Intersects函数读取 "[-117 30],[-112 36]"对应矩形内的值:

db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Intersects("fleet", "[-117 30],[-112 36]", func(key, val string) bool {

...

return true

})

return nil

})

Nearby函数,由 "[-113 33]"近到远排序读取值:

db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Nearby("fleet", "[-113 33]", func(key, val string, dist float64) bool {

...

return true

})

return nil

})

10.创建json格式索引last_name,按照last进行排序:db.CreateIndex("last_name", "*", buntdb.IndexJSON("name.last"))

插入json格式键值:

db.Update(func(tx *buntdb.Tx) error {

tx.Set("1", `{"name":{"first":"Tom","last":"Johnson"},"age":38}`, nil)

return nil

})

读取last_name对应键值,以last属性进行升序排序:

db.View(func(tx *buntdb.Tx) error {

fmt.Println("Order by last name")

tx.Ascend("last_name", func(key, value string) bool {

fmt.Printf("%s: %s\n", key, value)

return true

})

return nil

})

11.使用buntdb,可以在一个索引上联接多个值。这类似于传统SQL数据库中的多列索引。

在本例中,我们在“name.last”和“age”上创建多值索引,即先进行last排序,若相同再进行age排序:db.CreateIndex("last_name_age", "*", buntdb.IndexJSON("name.last"), buntdb.IndexJSON("age"))

12.Buntdb当前不支持在迭代过程中删除密钥。作为解决方法,您需要在迭代器完成后删除键:

var delkeys []string

tx.AscendKeys("object:*", func(k, v string) bool {

if someCondition(k) == true {

delkeys = append(delkeys, k)

}

return true // continue

})

for _, k := range delkeys {

if _, err = tx.Delete(k); err != nil {

return err

}

}

13.关闭数据库:defer db.Close()

示例源码:阅读原文,用法文档:https://godoc.org/github.com/tidwall/buntdb#ex-package--DescKeys

希望大家关注我的微信公众号,日更一篇区块链技术博客不易,有疑问可以后台留言。

buntdb:BuntDB是用于Go的可嵌入的内存中键值数据库,具有自定义索引和地理空间支持 BuntDB是纯Go中的低级内存中键/值存储。 它持久保存到磁盘,符合ACID,并为多个读取器和一个写入器使用锁定。 它支持自定义索引和地理空间数据。 对于需要可靠数据库并且在速度上胜于数据量的项目,它是理想的选择。 产品特点 内存数据库,用于 可通过嵌入 多达20个维度的; 对地理空间数据有用 文档中的索引字段 使用可选的来 为任何数据类型创建 支持; 类似于SQL多列索引 易于启动和运行的; 字符串,整数,整数,浮点数 灵活的数据; 上升,下降和范围 格式,可持久化 可选择将TTL的旧物品逐出 紧密的代码库,使用cloc命令在2K loc下 具有锁定ACID语义支持回滚 入门 正在安装 要 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Go中国 2823

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Golang优秀开源项目汇总: 按照监控系统, 容器技术, paas工具, 大数据, 数据库技术, 分布式系统等等分类,汇总了比较众多知名的go语言开源项目。 在开源社区, go的开发者用go技术栈开发了不少优秀的工具 。 把这些工具进行归类, 一来方便自己在开发的时候能够迅速找到一个好的轮子来用, 避免重复造轮子, 二来也是方便自己在业余时间学习借鉴这些优秀的项目。

hackstoic的博客 6万+

从零开始----nosql数据库(golang )

目录从零开始写数据库(golang)数据库的需求学习路线nustdb源码分析小结(编写数据库需要什么知识) 从零开始写数据库(golang) 数据库的需求 学习路线 我们首先不先讲,什么理论知识,这些东西会感觉很抽象。现在的开源社区这么多的项目,这些项目就是好的学习资源。这里先由我通过分析开源项目的远端码,来一步一步剖析,编写一个简单的数据库需要什么准备。 nustdb源码分析 https://g...

会游泳的小鸡的博客 676

从零到精通:项目式学习的终极指南,快速掌握编程实战技能

你是否厌倦了枯燥的编程理论课程?是否想通过动手实践真正掌握编程技能?项目式学习(Project-Based Learning)正是为你量身定制的学习方式!这个开源项目集合了400+个实战编程教程,覆盖20+种编程语言,让你通过构建真实项目来学习编程,告别纸上谈兵的困境。 ## 为什么传统学习方法总是失败? 很多编程学习者都有这样的经历:学了一大堆语法和概念,但面对实际项目时却无从下手。传统的"

gitblog_00098的博客 906

PostgreSQL-gis Redis-geo BuntDB 性能比拼

PostgreSQL Redis geo BuntDB 性能比拼 文章目录PostgreSQL Redis geo BuntDB 性能比拼PostgreSQL(pg)搭建pg redis buntdb 性能比较(单条命令时间查询)pg 查询redis 设置 slowlog 并查询时间buntdb 查询使用 wrk 压测比较 Qps首先测试保证 redis&pg 执行后的结果是一致的redispg每次 conn 一个连接进行压测对测试的数据进行加锁压测buntdb 测试基础测试修改源码后测试系统资源

马艺诚的博客 1870

Ubuntu go语言的安装卸载

以前使用apt-get install 安装的版本太过旧了,所以卸载安装新的版本 1.sudo rm  -rf /usr/local/go     sudo rm -rf /usr/bin/go 2.wget https://dl.google.com/go/go1.10.4.linux-amd64.tar.gz sudo tar -xzf go1.10.4.linux-amd64.tar...

Rcvisual的博客 1万+

区块链技术入门 | 区块链开发技术栈

如果你想要从事区块链行业,那么当前区块链技术开发划分必然值得一看。 大概我所了解的在区块链开发的分为区块链底层开发、区块链Dapp开发、区块链生态开发这三类。 如果想要从事与区块链底层开发,需要做以下三步: 1.Go语言基础,掌握流行区块链开发用到的Go库。 2.简单区块链搭建,掌握区块链基本概念与简单算法。 3.阅读商业级别区块链源码,了解区块链技术流行设计与最新技术。 最后要...

Rcvisual的博客 5531
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