python tinydb 源码阅读

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TinyDB是一个小型，简单易用，面向文档的数据库；代码仅1800行，纯python编写。TinyDB项目大小刚好，学习它可以了解NOSQL数据库的实现，本文包括下面几部分:

TinyDB 项目结构简介

本次阅读采用的版本号是 4.0.0， 项目结构如下:

文件 描述
database database的实现
middlewares 中间件实现，包括cache
operations 对database的一些操作方法
queries 查询功能实现
storages 存储功能实现
table 文档;表/集合功能实现
utils 工具类
version 版本号

项目的类图：

tinydb类图

从类图可以看到，代码主要集中在database，table和query三个部分。

TinyDB API 设计

TinyDB的使用示例:

from tinydb import TinyDB
from tinydb import Query
from tinydb import JSONStorage
from tinydb.middlewares import CachingMiddleware
db = TinyDB('cache_db.json', storage=CachingMiddleware(JSONStorage))
db.purge_tables()  # 重置数据
db.insert({'int': 1, 'char': 'a'})  # 插入数据
db.insert({'int': 2, 'char': 'b'})
table = db.table('user')
table.insert({'name': "shawn", "age": 18})
table.insert({'name': "shelton", "age": 28})
print(table.all())  # [{'name': 'shawn', 'age': 18}, {'name': 'shelton', 'age': 28}]
User = Query()
table.update({'name': 'shawn', 'age': 19}, User.name == 'shawn')  # 修改数据
print(table.search(User.name == 'shawn'))  # [{'name': 'shawn', 'age': 19}]
table.remove(User.name == 'shawn')  # 删除数据
db.close()

上面的示例演示了数据库的CRUD等基础功能，可见tinydb的api非常简洁直观:

从下面的数据文件cache_db.json，可以看到每个文档都有一个int型id，标识doc的唯一性。


{
    "_default": {
        "9": {
            "int": 1,
            "char": "a"
        },
        "10": {
            "int": 2,
            "char": "b"
        }
    },
    "user": {
        "2": {
            "name": "shelton",
            "age": 28
        }
    }
}

storage 实现

storages 包括下面3个类:

先看简单的 MemoryStorage 实现:

class MemoryStorage(Storage):

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.memory = None

    def read(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, Any]]]:
        return self.memory

    def write(self, data: Dict[str, Dict[str, Any]]):
        self.memory = data

storage的实现就是每次更换数据全量，这里的data是整个database的数据。

再看默认的 JSONStorage 实现:

class JSONStorage(Storage):
    """
    Store the data in a JSON file.
    """

    def __init__(self, path: str, create_dirs=False, encoding=None, **kwargs):
        super().__init__()
        touch(path, create_dirs=create_dirs)  # 创建文件及目录
        self.kwargs = kwargs
        self._handle = open(path, 'r+', encoding=encoding)  # 文件读写

    def close(self) -> None:
        self._handle.close()  # 文件存储，需要合法的关闭

    def read(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, Any]]]:
        self._handle.seek(0, os.SEEK_END)
        size = self._handle.tell()  # 判断文档内容大小

        if not size:
            return None
        else:
            self._handle.seek(0)
            return json.load(self._handle)  # 加载数据

    def write(self, data: Dict[str, Dict[str, Any]]):
        self._handle.seek(0)
        serialized = json.dumps(data, **self.kwargs)  # json序列化

        self._handle.write(serialized)
        self._handle.flush()
        os.fsync(self._handle.fileno())  # 强制写入磁盘，保存数据

        self._handle.truncate()  # 截断原始数据

JSONStorage 主要就是文件的操作，然后进行json数据序列化和反序列化。官方的参考文档中还有扩展的 YAMLStorage ，大家可以通过参考链接自行去查看。

document && table 实现

document是普通字典+doc_id属性，非常简单

class Document(dict):

    def __init__(self, value: Mapping, doc_id: int):
        super().__init__(value)
        self.doc_id = doc_id

Table的实现代码较多，先看构造方法:

class Table:

    document_class = Document  # 存储数据类，可以被扩展
    document_id_class = int  # 数据主键，默认int，可以被扩展
    query_cache_class = LRUCache  # 查询缓存
    default_query_cache_capacity = 10  # 查询缓存容量

    def __init__(
        self,
        storage: Storage,
        name: str,
        cache_size: int = default_query_cache_capacity
    ):
        self._storage = storage  # 存储的引用
        self._name = name  # 表名
        self._query_cache = self.query_cache_class(capacity=cache_size) \
            # type: LRUCache[Query, List[Document]]
        self._next_id = None  # 主键记录

Table主要包括读和写两部分，我们先看写的代表 search 方法

def search(self, cond: Query) -> List[Document]:
    if cond in self._query_cache:  # 优先从查询缓存获取
        docs = self._query_cache.get(cond)
        if docs is not None:
            return docs[:]

    docs = [doc for doc in self if cond(doc)]  # 使用Query判断数据是否符合条件

    self._query_cache[cond] = docs[:]  # 缓存下次使用

    return docs

table 对象可以迭代，是因为实现了 iter 方法

def __iter__(self) -> Iterator[Document]:
        """
        Iterate over all documents stored in the table.

        :returns: an iterator over all documents.
        """

        # Iterate all documents and their IDs
        for doc_id, doc in self._read_table().items():  # 读取所有数据
            # Convert documents to the document class
            yield self.document_class(doc, doc_id)  # 包装Document对象

重点之一在 read_table 方法实现:

def _read_table(self) -> Dict[int, Mapping]:
    tables = self._storage.read()  # 从storage读取数据
    ...
    table = tables[self.name]  # 获取当前表
    ...
    return {
        self.document_id_class(doc_id): doc
        for doc_id, doc in table.items()
    }  # 生成全部数据

查询中还有一个重点在于查询条件的处理，这是由Query实现的，稍后再介绍。继续查看插入数据方法 insert 的实现:

def insert(self, document: Mapping) -> int:

    ...
    doc_id = self._get_next_id()  # 获取自增ID

    def updater(table: dict):  
        ...
        table[doc_id] = dict(document)  # 插入数据

    self._update_table(updater)  # 抽象的更新表方法

    return doc_id

主键自增的 get_next_id 方法

def _get_next_id(self):
    if self._next_id is not None:  # 第一条记录
        next_id = self._next_id
        self._next_id = next_id + 1
        return next_id  # 快速返回

    table = self._read_table()  # 从存储中读取数据
    if not table:  # 空表
        next_id = 1
        self._next_id = next_id + 1
        return next_id

    # 查找已有数据的最大主键
    max_id = max(self.document_id_class(i) for i in table.keys())
    self._next_id = max_id + 1 # 主键自增
    return self._next_id

更新数据最重要的 update_table :

def _update_table(self, updater: Callable[[Dict[int, Mapping]], None]):
    tables = self._storage.read()  # 载入已有database数据

    if tables is None:
        # The database is empty
        tables = {}
    try:
        raw_table = tables[self.name] # 读取table数据
    except KeyError:
        # The table does not exist yet, so it is empty
        raw_table = {}
   # 转换document对象
    table = {
        self.document_id_class(doc_id): doc
        for doc_id, doc in raw_table.items()
    }
    updater(table) # 更新数据
    tables[self.name] = {
        str(doc_id): doc
        for doc_id, doc in table.items()
    }  # 封装document

    self._storage.write(tables)  # 写入数据

    self.clear_cache()  # 数据变动，清空查询缓存

可以看到更新数据模版主要步骤是：

query 实现

query是可以进行布尔运算和算术运算的conditon，由QueryInstance父类和Query子类两级实现。QueryInstance定义了布尔运算的规则，Query定义了算术运算的规则。

class QueryInstance:

    def __init__(self, test: Callable[[Mapping], bool], hashval: Tuple):
        self._test = test  # 计算函数
        self._hash = hashval  # hash值

    def __call__(self, value: Mapping) -> bool:  # 执行获取布尔值
        return self._test(value)

    def __hash__(self):
        return hash(self._hash)

    def __repr__(self):
        return 'QueryImpl{}'.format(self._hash)

    def __eq__(self, other: object):
        if isinstance(other, QueryInstance): # 类型和hash相同
            return self._hash == other._hash
        return False

QueryInstance使用hash值确定对象的唯一性，布尔运算 and, or 和 not 也都是基于对象的hash判断。frozenset 是给对象计算hash值的关键函数，在utils中提供。

def __and__(self, other: 'QueryInstance') -> 'QueryInstance':
    return QueryInstance(lambda value: self(value) and other(value),
                         ('and', frozenset([self._hash, other._hash])))

def __or__(self, other: 'QueryInstance') -> 'QueryInstance':
    return QueryInstance(lambda value: self(value) or other(value),
                         ('or', frozenset([self._hash, other._hash])))

def __invert__(self) -> 'QueryInstance':
    return QueryInstance(lambda value: not self(value),
                         ('not', self._hash))

Query子类中定义了算术运算的函数，包括：

算术运算和布尔运算不同，是基于Query对象的条件进行判断：

def _generate_test(
            self,
            test: Callable[[Any], bool],
            hashval: Tuple,
    ) -> QueryInstance:

        def runner(value):
            try:
                # Resolve the path
                for part in self._path:
                    value = value[part]  # 字典取值
            except (KeyError, TypeError):
                return False
            else:
                return test(value)

        return QueryInstance(
            lambda value: runner(value),
            hashval
        )

    def __eq__(self, rhs: Any):
        """
        Test a dict value for equality.

        >>> Query().f1 == 42

        :param rhs: The value to compare against
        """
        return self._generate_test(
            lambda value: value == rhs,  # 判断逻辑，使用匿名函数
            ('==', self._path, freeze(rhs))
        )

query对象的条件是这样设置的：

# Query().f1 == 42

def __getattr__(self, item: str):
        # Generate a new query object with the new query path
        # We use type(self) to get the class of the current query in case
        # someone uses a subclass of ``Query``
        query = type(self)()  # 新生成query对象

        # Now we add the accessed item to the query path ...
        query._path = self._path + (item,)

        # ... and update the query hash
        query._hash = ('path', query._path)

        return query

query还提供了一些api：exists, matches, search, test, any, all 和 one_of 进行集合判断。

database 实现

database只是维护表的集合和存储，整体实现很简单:

class TinyDB:
    table_class = Table
    default_table_name = '_default'
    default_storage_class = JSONStorage  # 默认存储实现，可以扩展

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        storage = kwargs.pop('storage', self.default_storage_class)
        self._storage = storage(*args, **kwargs)  # 准备存储实现
        self._opened = True
        self._tables = {}   # 支持多表

    def __getattr__(self, name):
     return getattr(self.table(self.default_table_name), name)

    # db.insert({'int': 1, 'char': 'a'}) # insert语法通过getattr透传到default-table

cache 实现

cache是数据库的重要实现，tinydb提供了2种cache。一种是table的query-cache, 比如之前的search查询:

def search(self, cond: Query) -> List[Document]:
    if cond in self._query_cache:
        docs = self._query_cache.get(cond)
        if docs is not None:
            return docs[:]
    ...

查询缓存使用LRU实现，LRU全称Least Recently Used：最近最少使用淘汰算法。同类的还有，LFU全称Least Frequently Used），最不经常使用淘汰算法。LFU是淘汰一段时间内，使用次数最少的数据；LRU是淘汰最长时间没有被使用的数据，更多说明请见参考链接。

class LRUCache(abc.MutableMapping, Generic[K, V]):
    def __init__(self, capacity=None):
        self.capacity = capacity  # 缓存容量
        self.cache = OrderedDict()  # 有序字典

    def get(self, key: K, default: D = None) -> Optional[Union[V, D]]:
        value = self.cache.get(key)  # 从换成获取
        if value is not None:
            del self.cache[key]
            self.cache[key] = value  # 更新缓存顺序
            return value
        return default

    def set(self, key: K, value: V):
        if self.cache.get(key):
            del self.cache[key]  
            self.cache[key] = value # 更新缓存顺序及值
        else:
            self.cache[key] = value
            if self.capacity is not None and self.length > self.capacity:
                self.cache.popitem(last=False)  # 淘汰最古老的数据

虽然LRUCache的实现比较简单，容量无法字典增长，数据每次淘汰一条比较低效，但是也体现了缓存实现的主要特点:

  1. 设置容量上限，防止无限增长
  2. 有序存储数据，每次获取或者修改都要更新一下数据的排序
  3. 达到容量上限后进行数据淘汰

另外一种cache是，数据写入的cache。默认的storage中，每次有数据更新都要写入磁盘，这样效率较低，cachemiddleware中对数据进行缓存，变成N次数据变动后一次写入：

class CachingMiddleware(Middleware):
    WRITE_CACHE_SIZE = 1000  # 变动上限

    def __init__(self, storage_cls):
        super().__init__(storage_cls)
        self.cache = None
        self._cache_modified_count = 0  # 变动计数

    def read(self):
        if self.cache is None:
            self.cache = self.storage.read()  # 初始化
        return self.cache

    def write(self, data):
        self.cache = data  # 缓存数据
        self._cache_modified_count += 1  # 计数增长
        # 判读是否需要写入磁盘
        if self._cache_modified_count >= self.WRITE_CACHE_SIZE:
            self.flush()

    def close(self): # 安全关闭
        self.flush() 
        self.storage.close()

小结

我们可以简单小结一下文档型数据库的实现:

小技巧

python 抽象类在 ABC 模块中提供，使用 abstractmethod 配合 NotImplementedError 异常定义：

class Storage(ABC):

    @abstractmethod
    def read(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, Any]]]:
        raise NotImplementedError('To be overridden!')

    @abstractmethod
    def write(self, data: Dict[str, Dict[str, Any]]) -> None:
        raise NotImplementedError('To be overridden!')

    def close(self) -> None:
        pass

python3 支持数据类型的 annotation ，比如read方法约定了返回值是一个字典嵌套字典的参数或者None，所以是 Optional类型；write方法的数据也是字典嵌套，没有返回值。

from typing import Dict, Any, Optional

@abstractmethod
def read(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, Any]]]:
    pass

@abstractmethod
def write(self, data: Dict[str, Dict[str, Any]]) -> None:
    pass

类型注释还支持自引用：

def __and__(self, other: 'QueryInstance') -> 'QueryInstance':  # 自引用的类型注释，当前QueryInstance类还未创建
    return QueryInstance(lambda value: self(value) and other(value),
                         ('and', frozenset([self._hash, other._hash])))

自定义对象的hash

class FrozenDict(dict):

    def __hash__(self):
        # 转换为元祖，利用元祖不可变的特性计算hash值
        return hash(tuple(sorted(self.items())))

    def _immutable(self, *args, **kws):
        raise TypeError('object is immutable')

    # Disable write access to the dict
    __setitem__ = _immutable
    __delitem__ = _immutable
    clear = _immutable
    setdefault = _immutable
    popitem = _immutable

    def update(self, e=None, **f):
        raise TypeError('object is immutable')

    def pop(self, k, d=None):
        raise TypeError('object is immutable')

def freeze(obj):
    """
    使用递归方式一个对象转换成可以hash的对象
    """
    if isinstance(obj, dict):
        # Transform dicts into ``FrozenDict``s
        return FrozenDict((k, freeze(v)) for k, v in obj.items())
    elif isinstance(obj, list):
        # Transform lists into tuples
        return tuple(freeze(el) for el in obj)
    elif isinstance(obj, set):
        # Transform sets into ``frozenset``s
        return frozenset(obj)
    else:
        # Don't handle all other objects
        return obj

tinydb项目使用 poetry 进行虚拟环境管理，关于poetry的使用请看Python虚拟环境指南2020版 ；使用 pytest 进行测试用例管理。

参考链接

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