Python中是否有B树数据库或框架？

Question

我听说B-Tree数据库比Hash表更快，所以我想到为我的项目使用B-Tree数据库。 python中是否存在允许我们使用此类数据结构的现有框架，还是必须从头开始编写代码？

Answer 1

在内存中或使用块存储（如在数据库中）中选择B-Tree而不是哈希表的唯一原因是支持除了相等的查询。 b树允许您执行具有良好性能的范围查询。但是，许多键值存储（例如berkley db）不会使外部可见，因为它们仍然会对键进行散列，但这仍然可以让您快速稳定地迭代整个数据集（即使有添加，迭代器仍然有效）或删除，或树必须重新平衡。）

如果你不需要范围查询，并且你不需要并发迭代，那么你不需要b-trees，使用哈希表，它会在任何规模上更快。

编辑：我有机会让上述事实真实;为此，blist包似乎是已排序容器库的最完整实现。

Answer 2

首先编制您要执行的操作，然后根据需要进行优化。周期。

编辑：

http://pypi.python.org/pypi/blist

替换python的内置列表。

Answer 3

你应该看看zodb。 http://www.zodb.org/en/latest/

我做了很长时间的专题论文，尽管它是用西班牙文http://sourceforge.net/projects/banta/files/Labs/zodb/Monografia%20-%20ZODB.pdf/download

英语信息到处都是。

Answer 4

SQLite3在内部使用B + Trees，但听起来你可能想要一个键值存储。试试Berkeley DB吧。如果您不需要交易，请尝试HDF5。如果你想要一个分布式键值存储，还有http://scalien.com/keyspace/，但这是一个服务器 - 客户端类型系统，它将打开各种NoSQL键值存储。

所有这些系统都将是O（log（n））用于插入和检索，因此它们可能比您当前使用的哈希表要慢。

Kyoto Cabinet提供了一个哈希树，所以你可能会更多地看到它，因为它应该是O（1）用于插入和检索，但如果你需要那么你不能进行有序遍历（虽然你现在正在使用哈希树，但这应该不是问题。）

http://fallabs.com/kyotocabinet/

如果您正在寻找性能，则需要使用编译语言实现速度关键项，然后在Python中使用包装器API。

Answer 5

您可能需要查看mxBeeBase，它是eGenix mx Base Distribution的一部分。它包括一个快速的磁盘B + Tree实现，并提供存储类，允许在Python中构建磁盘上的字典或数据库。

Answer 6

Here有一个很好的btree纯python实现。如果需要，您可以对其进行调整。