RegulusDB

RegulusDB 是一个用 Rust 编写的高性能嵌入式数据库，支持内存存储和持久化存储两种模式。它提供了类 SQL 的 API 查询构建器、B+ 树索引、事务支持以及 WAL（预写日志）+ 快照的持久化机制。

特性

• 多种数据类型: Null, Integer, Real, Text, Blob, Boolean, Date, Datetime
• 灵活的存储引擎:
  • MemoryEngine: 纯内存存储，适用于临时数据和缓存场景
  • PersistedEngine: 持久化存储，支持崩溃恢复
• WAL + 快照持久化:
  • 预写日志（WAL）确保数据持久性
  • 定期快照（Snapshot）优化恢复速度
  • 自动检查点（Checkpoint）机制（WAL > 10MB 时触发）
• 查询构建器:
  • SELECT, UPDATE, DELETE 操作
  • 比较操作符：=, !=, <, <=, >, >=, IN, LIKE
  • 聚合函数：COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
  • ORDER BY, LIMIT, OFFSET
  • GROUP BY 和 HAVING 子句
  • INNER JOIN, LEFT JOIN
• B+ 树索引:
  • 单列索引和复合索引
  • 唯一索引支持
  • 自动索引选择优化查询
• 事务支持: ACID 语义的事务操作

安装

将以下依赖添加到你的 Cargo.toml:

[dependencies]
regulus-db = "0.1.0"

快速开始

内存模式

use regulus_db::{Database, Column, DataType, DbValue};
use std::path::Path;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 内存模式
    let db = Database::new();

    // 创建表
    db.create_table("users", vec![
        Column::new("id", DataType::integer()).primary_key(),
        Column::new("name", DataType::text()),
        Column::new("age", DataType::integer()),
    ])?;

    // 插入数据
    db.insert("users", vec![
        ("id", DbValue::integer(1)),
        ("name", DbValue::text("Alice")),
        ("age", DbValue::integer(25)),
    ])?;

    // 查询数据
    let results = db.query("users")
        .eq("age", DbValue::integer(25))
        .execute()?;

    for row in results {
        println!("Name: {:?}", row.get("name"));
    }

    Ok(())
}

持久化模式

use regulus_db::{Database, Column, DataType, DbValue};
use std::path::Path;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 打开持久化数据库
    let db = Database::open(Path::new("./data"))?;
    // 或创建新数据库（如果已存在则覆盖）
    let db = Database::create(Path::new("./data"))?;

    // 创建表
    db.create_table("users", vec![
        Column::new("id", DataType::integer()).primary_key(),
        Column::new("name", DataType::text()),
        Column::new("age", DataType::integer()),
    ])?;

    // 插入数据（自动记录 WAL）
    db.insert("users", vec![
        ("id", DbValue::integer(1)),
        ("name", DbValue::text("Alice")),
        ("age", DbValue::integer(25)),
    ])?;

    // 查询数据（持久化模式同样支持完整的查询构建器）
    let results = db.query("users")
        .ge("age", DbValue::integer(18))
        .execute()?;

    // 更新数据
    db.update("users")
        .eq("id", DbValue::integer(1))
        .set("age", DbValue::integer(26))
        .execute()?;

    // 删除数据
    db.delete("users")
        .eq("id", DbValue::integer(1))
        .execute()?;

    Ok(())
}

数据类型

查询构建器

基本查询

// 查询所有用户
let all = db.query("users").execute()?;

// 条件查询
let adults = db.query("users")
    .ge("age", DbValue::integer(18))
    .execute()?;

// 多个条件
let result = db.query("users")
    .ge("age", DbValue::integer(18))
    .eq("active", DbValue::boolean(true))
    .execute()?;

比较操作符

db.query("users").eq("id", DbValue::integer(1));      // =
db.query("users").ne("id", DbValue::integer(1));      // !=
db.query("users").lt("age", DbValue::integer(18));    // <
db.query("users").le("age", DbValue::integer(18));    // <=
db.query("users").gt("age", DbValue::integer(18));    // >
db.query("users").ge("age", DbValue::integer(18));    // >=
db.query("users").in_list("id", vec![DbValue::integer(1), DbValue::integer(2)]);  // IN
db.query("users").contains("name", "Ali");            // LIKE (包含)

排序和分页

// 按年龄降序排序
let sorted = db.query("users")
    .order_by("age", Order::Desc)
    .execute()?;

// 分页：每页 10 条，第 3 页
let page = db.query("users")
    .order_by("id", Order::Asc)
    .limit(10)
    .offset(20)  // 跳过前 20 条
    .execute()?;

聚合函数

use regulus_db::Aggregate;

// COUNT
let count = db.query("users")
    .select_with_aggregates(&[Aggregate::count("*")])
    .execute()?;

// AVG
let avg_age = db.query("users")
    .select_with_aggregates(&[Aggregate::avg("age")])
    .execute()?;

// SUM, MAX, MIN
let stats = db.query("orders")
    .select_with_aggregates(&[
        Aggregate::sum("amount"),
        Aggregate::max("amount"),
        Aggregate::min("amount"),
    ])
    .execute()?;

GROUP BY 和 HAVING

use regulus_db::Aggregate;

// 按部门分组，统计每部门人数
let grouped = db.query("employees")
    .select(&["department"])
    .select_with_aggregates(&[Aggregate::count("*")])
    .group_by(&["department"])
    .execute()?;

// HAVING 子句过滤分组
let high_departments = db.query("employees")
    .select(&["department"])
    .select_with_aggregates(&[Aggregate::avg("salary")])
    .group_by(&["department"])
    .having(Aggregate::avg("salary").gt(DbValue::real(50000.0)))
    .execute()?;

JOIN 操作

// INNER JOIN
let results = db.query("users")
    .inner_join("orders", "users.id", "orders.user_id")
    .execute()?;

// LEFT JOIN
let results = db.query("users")
    .left_join("orders", "users.id", "orders.user_id")
    .execute()?;

// 带字段选择和过滤
let results = db.query("users")
    .inner_join("orders", "users.id", "orders.user_id")
    .select(&["users.name", "orders.product", "orders.amount"])
    .gt("orders.amount", DbValue::integer(100))
    .order_by("orders.amount", Order::Desc)
    .execute()?;

更新和删除

UPDATE

// 更新单个字段
db.update("users")
    .eq("id", DbValue::integer(1))
    .set("age", DbValue::integer(26))
    .execute()?;

// 更新多个字段
db.update("users")
    .eq("id", DbValue::integer(1))
    .set("age", DbValue::integer(26))
    .set("name", DbValue::text("Alicia"))
    .execute()?;

DELETE

// 删除单条
let deleted = db.delete("users")
    .eq("id", DbValue::integer(1))
    .execute()?;

// 批量删除
let deleted = db.delete("users")
    .lt("age", DbValue::integer(18))
    .execute()?;

事务中的更新和删除

在事务中，update 和 delete 使用函数式 API：

db.transaction(|tx| {
    // 更新：table, 条件闭包，更新字段列表
    tx.update("users",
        |row| row.get("id").and_then(|v| v.as_integer()) == Some(1),
        vec![("age", DbValue::integer(26))],
    )?;

    // 删除：table, 条件闭包
    tx.delete("users",
        |row| row.get("active").and_then(|v| v.as_boolean()) == Some(false),
    )?;

    Ok(())
})?;

索引

创建索引

// 单列索引
db.create_index("users", "name")?;

// 复合索引
db.create_composite_index("users", &["last_name", "first_name"])?;

// 唯一复合索引
db.create_unique_index("users", &["email"])?;

删除索引

// 删除单列索引
db.drop_index("users", "name")?;

// 删除复合索引
db.drop_composite_index("users", &["last_name", "first_name"])?;

检查索引

if db.has_index("users", "name") {
    println!("索引存在");
}

if db.has_composite_index("users", &["last_name", "first_name"]) {
    println!("复合索引存在");
}

事务

事务支持原子性操作和回滚功能：

// 基本事务
db.transaction(|tx| {
    // 插入数据
    tx.insert("users", vec![
        ("id", DbValue::integer(1)),
        ("name", DbValue::text("Alice")),
    ])?;

    tx.insert("users", vec![
        ("id", DbValue::integer(2)),
        ("name", DbValue::text("Bob")),
    ])?;

    // 查询事务内的数据
    let rows = tx.query_all("users")?;
    println!("事务内用户数：{}", rows.len());

    Ok(())  // 提交事务
})?;

// 回滚示例
db.transaction(|tx| {
    tx.insert("users", vec![
        ("id", DbValue::integer(3)),
        ("name", DbValue::text("Charlie")),
    ])?;

    // 手动回滚
    tx.rollback()?;
    Ok(())  // Charlie 不会被插入
})?;

持久化机制

文件结构

RegulusDB 使用两个文件进行持久化：

恢复流程

1. 加载 data.rdb 快照到内存
2. 重放 data.rdb.wal 中的所有操作
3. 数据恢复完成

检查点（Checkpoint）

• 自动触发: 当 WAL 文件大小超过 10MB 时自动触发
• 手动触发: 调用 engine.force_checkpoint()?
• 过程: 保存快照 → 截断 WAL → 重置计数器

use regulus_db::{PersistedEngine, StorageEngine};

let mut engine = PersistedEngine::open(Path::new("./data"))?;

// 执行一些操作...

// 手动触发检查点
engine.force_checkpoint()?;

// 检查是否需要检查点
if engine.wal_size() > 0 {
    println!("WAL 大小：{} bytes", engine.wal_size());
}

测试

运行所有测试：

cargo test

运行特定测试：

cargo test test_persisted_recovery

运行基准测试：

cargo bench

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

致谢

RegulusDB 的设计受到了以下数据库的启发：

• SQLite: WAL 模式和 B+ 树索引
• Redis: RDB 快照和 AOF 日志
• PostgreSQL: MVCC 和事务处理