Python读写LMDB文件「建议收藏」

Python读写LMDB文件「建议收藏」LMDB的全称是LightningMemory-MappedDatabase,它的文件结构简单,包含一个数据文件和一个锁文件。LMDB文件可以同时由多个进程打开,具有极高的数据存取速度,访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LMDB库,访问时给文件路径即可。让系统访问大量小文件的开销很大,而LMDB使用内存映射的方式访问文件,使得文件内寻址的开销非常小,使…

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LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database,它的文件结构简单,包含一个数据文件和一个锁文件。

LMDB文件可以同时由多个进程打开,具有极高的数据存取速度,访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LMDB库,访问时给文件路径即可。

让系统访问大量小文件的开销很大,而LMDB使用内存映射的方式访问文件,使得文件内寻址的开销非常小,使用指针运算就能实现。数据库单文件还能减少数据集复制/传输过程的开销。

python中使用lmdb: linux中,可以使用指令‘pip install lmdb’ 安装lmdb包。

1. 生成一个空的lmdb数据库文件

import lmdb  
  
# 如果train文件夹下没有data.mbd或lock.mdb文件,则会生成一个空的,如果有,不会覆盖  
# map_size定义最大储存容量,单位是kb,以下定义1TB容量  
env = lmdb.open("./train",map_size=1099511627776)  
env.close()  

2. LMDB数据的添加、修改、删除

import lmdb  
  
# map_size定义最大储存容量,单位是kb,以下定义1TB容量  
env = lmdb.open("./train", map_size=1099511627776)  
  
txn = env.begin(write=True)  
  
# 添加数据和键值  
txn.put(key = '1', value = 'aaa')  
txn.put(key = '2', value = 'bbb')  
txn.put(key = '3', value = 'ccc')  
  
# 通过键值删除数据  
txn.delete(key = '1')  
  
# 修改数据  
txn.put(key = '3', value = 'ddd')  
  
# 通过commit()函数提交更改  
txn.commit()  
env.close()  

3. 查询lmdb数据库内容

import lmdb  
  
env = lmdb.open("./train")  
  
# 参数write设置为True才可以写入  
txn = env.begin(write=True)  
############################################添加、修改、删除数据  
  
# 添加数据和键值  
txn.put(key = '1', value = 'aaa')  
txn.put(key = '2', value = 'bbb')  
txn.put(key = '3', value = 'ccc')  
  
# 通过键值删除数据  
txn.delete(key = '1')  
  
# 修改数据  
txn.put(key = '3', value = 'ddd')  
  
# 通过commit()函数提交更改  
txn.commit()  
############################################查询lmdb数据  
txn = env.begin()  
  
# get函数通过键值查询数据  
print txn.get(str(2))  
  
# 通过cursor()遍历所有数据和键值  
for key, value in txn.cursor():  
    print (key, value)  
      
############################################  
  
  
env.close()  

4. 读取已有lmdb文件内容

import lmdb  
  
env_db = lmdb.Environment('trainC')  
# env_db = lmdb.open("./trainC")  
  
txn = env_db.begin()  
  
# get函数通过键值查询数据,如果要查询的键值没有对应数据,则输出None  
print txn.get(str(200))  
  
for key, value in txn.cursor():  #遍历  
    print (key, value)  
  
env_db.close()  

 

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