内存+磁盘混合存储数据库——平衡设备的“快”与“稳”

在实时嵌入式开发中，数据管理往往面临 “两难选择”：

– 用内存数据库（IMDS）能获得极致性能，但数据易失且成本高； – 用磁盘数据库能保证持久性，但 I/O 开销会拖慢实时响应。

而 McObject 的 eXtremeDB 通过 “混合存储” 模式打破了这种对立，本文将从技术细节、实战代码到落地场景，带你全面掌握这款数据库的核心能力。

eXtremeDB 的本质是**“内存 + 磁盘” 的混合数据库**，既保留了内存数据库的高性能，又具备磁盘数据库的持久性，同时针对嵌入式场景做了极致优化。核心特性包括：

• 代码体积：仅 200K 左右，适合 RAM/ROM 有限的嵌入式设备（如物联网传感器、工业控制器）。

• 性能：微秒级事务响应（即使在低端硬件上），通过消除文件系统 I/O、冗余缓存等过程，比传统磁盘数据库快 10-100 倍。

混合存储模式：灵活控制数据存哪里

开发者可通过 schema 声明直接指定数据存储位置（内存 / 磁盘），无需额外代码：

// 内存存储（临时数据，如实时传感器读数）

transient class RealTimeSensorData {

int sensor_id; // 传感器ID

double value; // 实时值

timestamp update_time; // 更新时间

};

// 磁盘存储（持久数据，如设备配置、历史日志）

persistent class DeviceConfig {

int device_id; // 设备ID

string config_json; // 配置信息（JSON格式）

timestamp last_modify; // 最后修改时间

};

• transient类：数据仅存于内存，适合高频更新、临时使用的数据（如实时监控数据），避免磁盘 I/O 开销。

• persistent类：数据持久化到磁盘，适合需要长期保存的数据（如配置、日志），确保断电不丢失。

强大的索引与事务管理

• 多类型索引：支持哈希索引（精确匹配）、树索引（范围查询 / 排序）、R 树（地理空间）、KD 树（空间检索）等，满足不同场景的查询需求。例如，工业设备的地理分布查询可用 R 树索引：

// 为地理坐标字段创建R树索引

persistent class IndustrialDevice {

int device_id;

rect location; // 设备所在区域（矩形坐标）

index rtree_idx on location; // R树索引加速地理查询

};

• 事务与高可用：

  • 支持 MVCC（多版本并发控制），多线程 / 多核场景下无锁冲突，提升并发性能。

  • 高可用版本提供异步（1-safe）或同步（2-safe）复制，确保故障时数据不丢失（如工业控制系统的主备切换）。

实战案例：用 eXtremeDB 构建工业实时监控系统

以某国际一线电气的典型场景为例：工业生产线需要实时采集设备状态（温度、压力），并持久化保存历史数据用于故障分析。

1. 需求拆解

• 实时性：设备状态每 10ms 更新一次，需微秒级响应查询。

• 持久性：历史数据需保存 6 个月，支持按时间范围查询。

• 资源限制：控制器 RAM 仅 512MB，需控制数据库占用。

2. 实现方案

（1）定义数据模型

// 内存存储：实时设备状态（高频更新，无需持久化）

transient class DeviceRealTimeState {

int device_id;

float temperature; // 温度（℃）

float pressure; // 压力（kPa）

timestamp update_ts;

index hash_idx on device_id; // 哈希索引加速单设备查询

};

// 磁盘存储：历史数据（每5分钟汇总一次，持久化）

persistent class DeviceHistory {

int device_id;

float avg_temperature; // 5分钟平均温度

float avg_pressure; // 5分钟平均压力

timestamp start_ts; // 时间段起始

timestamp end_ts; // 时间段结束

index tree_idx on (device_id, start_ts); // 树索引支持按设备+时间范围查询

};

（2）核心操作代码（C API）

#include "mco.h"

// 初始化数据库（混合模式）

mco_db_params_t params;

mco_db_params_init(&params);

params.memory_page_size = 4096; // 页大小（根据设备内存配置）

params.disk_file = "device_db.dbs"; // 磁盘数据库文件

mco_db_open("device_db", device_schema, &params, 0);

// 插入实时数据（内存操作，微秒级）

mco_trans_start(db, MCO_READ_WRITE, MCO_TRANS_FAST, &txn);

DeviceRealTimeState state = {1, 25.3, 101.2, mco_timestamp_now()};

mco_obj_insert(txn, &state);

mco_trans_commit(txn);

// 定时将实时数据汇总到磁盘（每5分钟）

mco_trans_start(db, MCO_READ_WRITE, 0, &txn);

// 查询最近5分钟的实时数据并计算平均值（省略查询逻辑）

DeviceHistory history = {1, 25.1, 101.3, start_ts, end_ts};

mco_obj_insert(txn, &history);

mco_trans_commit(txn);

// 按时间范围查询历史数据（树索引加速）

mco_cursor_t cursor;

mco_trans_start(db, MCO_READ_ONLY, 0, &txn);

mco_cursor_init(txn, DeviceHistory::tree_idx, &cursor);

mco_cursor_set_range(&cursor, &key_start, &key_end); // key_start/end为设备ID+时间范围

while (MCO_CURSOR_OK == mco_cursor_next(&cursor, &history)) {

// 处理历史数据

}

mco_trans_commit(txn);

3. 优化要点

• 事务日志策略：对磁盘数据采用 “Redo Log”（仅记录修改），减少 I/O；内存数据关闭日志（No Logging），提升性能。

• 缓存复用：设备重启时复用磁盘缓存，无需重新加载历史数据，快速恢复监控状态。

哪些场景需要混合存储数据库？

eXtremeDB 的 “混合存储” 模式为嵌入式开发提供了终极灵活性：既可用内存榨干性能，又能用磁盘降低成本并保证持久性。

扩展阅读：

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混合存储数据库系统eXtreme Hybrid

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