Backend BerkeleyDB para DURUS

[Pepe Aracil]

> Osea, DURUS no es un servidor de bases de datos, es un sistema de
> PERSISTENCIA. No confundas una cosa con otra.
> 
No, si eso lo tengo muy claro. ;-D


> 
> Chachi. Entonces te lo tienes que currar todo tú, serializando y
> deserializando objetos, etc. Eso es justo lo que te proporciona DURUS.

Hombre, si es un diccionario y no está muy cargado (20 variables de sesión), 
pues me parece bastante sencillo picklearlo en un campo memo.

Ahora, si estamos hablando de un arbol de objetos voluminoso, está claro que es 
impracticable el hecho de picklear todo el arbol, a no ser que solo se picklee 
cada objeto del arbol que haya cambiado, para lo cual ya esta DURUS.

Por cierto, el hecho de usar tu backend de BerkleyDB me parece recomendable 
desde el principio y no solo para uso intensivo, ya que segun he leido el 
fichero no crece siempre que se hace un commit, ya que la berkleyDB reutiliza el 
espacio libre ¿No?


> En cuanto a las consultas, te construyes la consulta que te de la gana
> con python, como debe ser.
> 
Hombre, una consulta con varios JOINS y ordenada por varios campos de distintas 
tablas, no te digo que no puedas montartelo con listas comprensivas recorriendo 
BTrees , pero no me negaras que para ciertas consultas SQL es más facilito ¿No?

> Si te refieres a la BerkeleyDB, no tiene nada que ver con SQL. Si no
> conoces BerkeleyDB te recomiendo que le eches un vistazo :p

Si, ya sé que no es SQL ;-D

> 
> Tu programas en python de toda la vida. Creas estructuras en memoria que
> te de la gana. Matas el proceso. Lo relanzas. Tus estructuras siguen
> ahí, en memoria (o eso te parece :-). En ningún momento has grabado nada
> en ningún sitio, ni te has tenido que preocupar de serializar objetos y
> lo que sea.
> 

Por cierto... ¿los objetos en DURUS se "unpicklean" bajo demanda o se arma todo 
el arbol en ram cuando se accede al objeto root?



Saludos.




------------ próxima parte ------------
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