FrostDB使用指南

FrostDB使用指南

frostdb ❄️ Coolest database around 🧊 Embeddable column database written in Go. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/frostdb

项目介绍

FrostDB 是一款采用Go语言编写的嵌入式宽列式数据库，特别适合数据分析场景。它采用了Apache Parquet作为存储格式，并在查询时刻利用Apache Arrow来优化数据处理。FrostDB设计用于那些以写操作为主，辅以偶尔的分析性查询的应用场景，尤其适配于观测性工作负载（如监控数据存储）。该库支持半结构化数据模式，允许在运行时动态增加列，无需更新或删除数据，特别适合Go程序集成，无需依赖独立的数据库服务。

项目快速启动

要快速启动并使用FrostDB，首先你需要安装Go环境。一旦Go环境准备就绪，通过以下步骤可以开始你的FrostDB之旅：

安装FrostDB

由于FrostDB是通过源码构建的，你需要克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/polarsignals/frostdb.git
cd frostdb
make build

示例代码运行

FrostDB提供了示例代码来展示基本用法。这里我们简单看一个创建数据库、插入数据并执行查询的例子：

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/polarsignals/frostdb"
)

func main() {
	// 创建一个新的列式存储实例
	columnstore := frostdb.New()
	defer columnstore.Close()

	// 打开一个数据库
	database := columnstore.DB(context.Background(), "simple_db")

	// 定义一个简单的动态表结构
	type Simple struct {
		Names   map[string]string `frostdb:"asc"`
		Value   int64
	}
	table := frostdb.NewGenericTable[Simple](database, "simple_table", memory.DefaultAllocator)

	// 插入数据
	frederic := Simple{Names: map[string]string{"first_name": "Frederic", "surname": "Brancz"}, Value: 100}
	thor := Simple{Names: map[string]string{"first_name": "Thor", "surname": "Hansen"}, Value: 99}
	if err := table.Write(context.Background(), frederic, thor); err != nil {
		panic(err)
	}

	// 查询数据
	engine := query.NewEngine(memory.DefaultAllocator, database.TableProvider())
	err := engine.ScanTable("simple_table").
		Project(logicalplan.DynCol("names")). // 动态列投影
		Filter(logicalplan.Col("names.first_name").Eq(logicalplan.Literal("Frederic "))).
		Execute(context.Background(), func(ctx context.Context, r arrow.Record) error {
			fmt.Println(r)
			return nil
		})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
}

确保在运行此代码之前已经正确设置了Go的工作区并且路径中包含了FrostDB的源码。

应用案例与最佳实践

FrostDB的一个典型应用场景是在观察性软件中，比如性能监控或日志分析系统，其中数据主要是写密集型且需要高效的分析能力。对于这类应用，最佳实践包括充分利用其动态列特性来灵活适应变化的数据模型，同时确保所有写入数据是不可变的，以便利用其内部的优化（例如，基于LSM树的索引管理）。

典型生态项目

虽然FrostDB本身定位为一个独立的数据库解决方案，它的主要生态应用围绕观测性和数据分析领域，特别是与Parca等观测性工具集成。Parca利用FrostDB作为其底层存储，来高效地捕获和分析应用程序的性能数据。这种结合展现了FrostDB在高维数据、尤其是时间序列数据处理上的优势，强调了在Go生态系统内实现高性能、低延迟数据存储的潜力。

在集成FrostDB到自己的项目中时，开发者应考虑其设计原则——高度适应Go环境、专注于写密集型场景和动态列支持，这使得FrostDB成为构建现代数据分析服务的理想选择之一。

---

请注意，上述代码示例及说明基于FrostDB提供的功能和设计理念，具体版本的API细节可能会有所变更，建议查阅最新的官方文档或仓库中的README文件获取最新信息。

frostdb ❄️ Coolest database around 🧊 Embeddable column database written in Go. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/frostdb