Flatdata 项目教程

Flatdata 项目教程

flatdata Write-once, read-many, minimal overhead binary structured file format. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flatdata

1. 项目介绍

Flatdata 是一个用于创建、存储和访问具有最小开销的内存映射结构化数据的库。它提供了一种简单的模式语言来定义数据格式，支持普通结构、向量和多向量。Flatdata 生成的数据结构可以高效地序列化和反序列化到磁盘上的存档文件中，并且支持零开销的随机访问。

主要特点

• 零开销随机访问：通过内存映射存储，操作系统负责数据的加载、缓存和分页，访问数据就像在内存中一样。
• 支持位和字节打包：优化数据存储，减少空间占用。
• 模式定义：使用简单的模式语言定义数据结构。
• 多语言支持：支持 C++、Rust、Python、Go 等多种编程语言。

不支持的功能

• 向后兼容的模式演进
• 可变数据集
• 可移植的浮点数序列化

2. 项目快速启动

安装 Flatdata

首先，确保你已经安装了 Python 和 Rust 环境。然后，通过以下命令安装 Flatdata：

pip install flatdata-py

创建一个简单的 Flatdata 模式

定义一个简单的模式文件 example.flatdata：

namespace example {
    struct Point {
        x: u32 : 32;
        y: u32 : 32;
    }

    archive Locations {
        pois: vector<Point>;
    }
}

生成代码

使用 Flatdata 生成器生成代码：

flatdata-generator -l python example.flatdata

使用生成的代码

在 Python 中使用生成的代码：

from example import Locations

# 创建一个 Locations 实例
locations = Locations()

# 添加一些点
locations.pois.append(Point(x=10, y=20))
locations.pois.append(Point(x=30, y=40))

# 保存到文件
locations.write("locations.archive")

# 从文件中读取
loaded_locations = Locations.read("locations.archive")

for point in loaded_locations.pois:
    print(f"Point: ({point.x}, {point.y})")

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Flatdata 适用于需要高效读取大型只读数据集的场景，例如：

• 地理信息系统 (GIS)：存储和查询地理数据。
• 机器学习数据集：存储和访问训练数据。
• 日志分析：高效存储和查询日志数据。

最佳实践

• 模式设计：在设计模式时，考虑数据的访问模式和存储效率。
• 内存映射：利用内存映射技术，减少数据加载时间。
• 多语言支持：根据项目需求选择合适的编程语言。

4. 典型生态项目

Flatdata 可以与其他开源项目结合使用，例如：

• Apache Arrow：用于高效的数据交换和内存分析。
• Pandas：用于数据分析和处理。
• Rust：用于高性能系统编程。

通过结合这些项目，可以构建高效的数据处理和分析系统。

flatdata Write-once, read-many, minimal overhead binary structured file format. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flatdata