为什么有NutsDB

对于现状或多或少的不满

我想找一个用纯go编写，尽量简单（方便二次开发、研究）、高性能（读写都能快一点）、内嵌型的（减少网络开销）数据库，最好支持事务。因为我觉得对于数据库而言，数据完整性很重要。如果能像Redis一样支持多种数据结构就更好了。 而像Redis一般用作缓存，对于事务支持也很弱。

找到几个备选项：

• BoltDB

BoltDB是一个基于B+ tree，有着非常好的读性能，还支持很实用的特性：范围扫描和按照前缀进行扫描。有很多项目采用了他。虽然现在官方不维护，由etcd团队在维护 他也支持ACID事务，但是他的写性能不是很好。如果对写性能要求不高也值得尝试。

• GoLevelDB

GoLevelDB是google开源的leveldb的go语言版本的实现。他的性能很高，特别是写性能，他基于LSM tree实现。可惜他不支持事务(他的README没有提到，其实doc有api的)。

• Badger

Badger同样是基于LSM tree，不同的是他把key/value分离。据他官网描述是基于为SSD优化。同是他也支持事务。但是我自己测试发现他的写性能没我想象中高，具体见我的benchmark。

此外，以上DB都不支持多种数据结构例如list、set等。

好奇心的驱使

对于如何实现kv数据库的好奇心吧。数据库可以说是系统的核心，了解数据库的内核或者自己有实现，对更好的用轮子或者下次根据业务定制轮子都很有帮助。

基于以上两点，我决定尝试开发一个简单的kv数据库，性能要好，功能也要强大（至少他们好的功能特性都要继承）。

如上面的选项，我发现大致基于存储引擎的模型分：B+ tree和LSM tree。基于B+ tree的模型相对后者成熟。一般使用覆盖页的方式和WAL（预写日志）来作崩溃恢复。而LSM tree的模型他是先写log文件，然后在写入MemTable内存中，当一定的时候写回SSTable，文件会越来越多，于是他一般作法是在后台进行合并和压缩操作。 一般来说，基于B+ tree的模型写性能不如LSM tree的模型。而在读性能上比LSM tree的模型要来得好。当然LSM tree的模型也可以优化，比如引入BloomFilter。 但是这些模型还是太复杂了。我喜欢简单，简单意味着好实现，好维护，相对不容易出错。

直到我找到bitcask这种模型，他其实本质上也算LSM tree的范畴吧。 他模型非常简单很好理解和实现，很快我就实现了一个版本。但是他的缺点是不支持范围扫描。我尝试去优化他，又开发一个版本，基于B+ tree作为索引，满足了范围扫描的问题。现在这个版本基本上都实现上面提到的数据库的一些有用的特性，包括支持范围扫描和前缀扫描、包括支持bucket、事务等，还支持了更多的数据结构（list、set、sorted set）。

天下没有银弹，NutsDB也有他的局限，比如随着数据量的增大，索引变大，启动会慢,只想说NutsDB还有很多优化和提高的空间，由于本人精力以及能力有限。所以把这个项目开源出来。更重要的是我认为一个项目需要有人去使用，有人提意见才会成长。

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