什麼是Embedded Database？
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Embedded Database是一種緊密整合到應用程式中的 DBMS，它在同一個程序中執行。與傳統的 Client-Server 資料庫不同，Embedded Database 不需要單獨的伺服器來管理查詢和交易。這使得它們對於需要快速、本機資料儲存且沒有網路通訊的 overhead的應用程式來說，效率非常高。

上述圖片引用自 @erhwenkuo 的 rocksdb-lab

RocksDB 簡介
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目前最受歡迎的Embedded Database之一是 RocksDB，它是由 Facebook 開發的開源、高效能Key-Value儲存。RocksDB 基於 LevelDB，但針對更好的寫入效能、更低的延遲和高擴展性進行了優化。

RocksDB 的主要特性
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Log-Structured Merge (LSM) 樹: RocksDB 使用 LSM 樹來優化寫入操作，並實現快速的資料導入。
針對 SSD 優化: 它利用現代 SSD 儲存來實現高效的讀/寫操作。
可配置壓縮: 支援多種壓縮演算法，如 Zstandard 和 Snappy，以優化儲存。
高並發: 支援多個讀寫操作同時進行，而不會降低效能。
點查詢和範圍查詢: 允許個別Key-Value檢索和高效的範圍掃描。

RocksDB 的容錯能力
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RocksDB 的設計具有彈性，可應對故障，並提供多種功能來確保資料持久性和復原：

Write-Ahead Logging (WAL): 透過在提交變更之前記錄變更，確保資料完整性。
Snapshots: 透過捕捉特定時刻的資料庫狀態，實現時間點復原。
自動復原: 重新啟動後，RocksDB 可以偵測到不一致並從 WAL 中復原資料。
Replication: 可以配置 RocksDB 進行複寫，以在分散式系統中提供更高的可用性。

RocksDB 的應用場景
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RocksDB 廣泛應用於需要高速資料處理和高效儲存解決方案的應用程式中，其中大多數將 RocksDB 作為storage engine：

Real-time streaming: 整合到 Apache Kafka Streams 等系統中，用於狀態管理。
Real-time stateful stream processing: 用於 Apache Flink 等系統中，進行 stateful stream processing。
Distributed object storage: 用於 Apache Ozone 等系統中，用於 Distributed object storage 中的metadata儲存。

RocksDB Users and Their Use Cases

範例：在 Python 中使用 RocksDB
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讓我們看一個在 Python 中使用 RocksDB 儲存和檢索Key-Value Pair的簡單範例。

Note:
對於 RocksDB 本身，它提供 C++ 和 Java API，但對於 Python，可以使用 rocksdict 套件，它提供了 RocksDB 的 Pythonic 介面。

安裝
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使用 uv 安裝 RocksDB 的 Python bindings:

uv pip install rocksdict

RocksDict

Sample Code
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import rocksdict

# 開啟 RocksDB 資料庫
db = rocksdict.Rdict("./testdb")

# 插入資料
db[b"name"] = b"Alice"
db[b"age"] = b"25"

# 檢索資料
print(db[b"name"].decode())  # 輸出: Alice
print(db[b"age"].decode())   # 輸出: 25

# 關閉資料庫
db.close()