Berkeley DB XML and python --SQLite 中文社区-- http://www.sqlite.com.cn/

Berkeley DB XML是一种原生的XML数据库，它允许将XML文档内容直接存储在数据库中。

由此，我想可以用它来存储一些简单的、不经常更新的、但是要求快速查询的数据。

我们通过一个简单的例子来说明，如何针对Berkeley DB XML来存储XML文档:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from bsddb.db import *
from dbxml import *
mgr = XmlManager()
uc = mgr.createUpdateContext()
container = mgr.openContainer("demo.dbxml", DB_CREATE)
filename = 'demo'
fileContents = """<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<result>OK</result>
"""
container.putDocument(filename, fileContents, uc)

在这个例子中，会创建一个名为demo.dbxml的数据库文件。

相应的，我们读取刚刚存储的内容，可以使用：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from bsddb.db import *
from dbxml import *
mgr = XmlManager()
container = mgr.openContainer("demo.dbxml")
container.addAlias("demo")
qc = mgr.createQueryContext()
results = mgr.query("collection('demo')/result", qc)
for value in results:
document = value.asDocument()
print document.getName(), "=", value.asString()

在实际应用过程中，发现当大量数据同时插入的时候，会产生类似以下的错误：
Traceback (most recent call last): File "D:\robots\collection\tag_to_dbxml.py", line 27, in ? tagdb.savebydbxml(ls[3], [ cate_id , cate_name]) File "D:\robots\collection\mgRobots\mgTags.py", line 49, in savebydbxml self.container.putDocument(filename, fileContents, self.uc) File "C:\Python24\Lib\site-packages\dbxml.py", line 259, in putDocument def putDocument(*args): return _dbxml.XmlContainer_putDocument(*args) _dbxml.XmlDatabaseError: (5, 'Error: DB_PAGE_NOTFOUND: Requested page not found' )
后来发现，需要在
container.putDocument(filename, fileContents, uc)
后面增加
container.sync()
究其原因，我想可能是没有同步造成页面文件（或者索引文件）没有生成的原因。不过，发现增加该语句后虽然能够不断增加新的数据，但是几百K的数据写入的速度非常慢。]

使用索性提高性能
正常情况下查询我做的TAGS列表样例数据库的时候，发现查询速度居然在2657.04ms到1443.64ms之间，但是在建立索引之后，居然提高到5.477ms到3.581ms，感觉提升的也太夸张了。

具体操作方法如下（使用dbxml命令行实现）：

dbxml> openContainer tags4house.dbxml
dbxml> setVerbose 2 2
dbxml> addIndex "" context unique-node-element-equality-string
dbxml> query 'collection()/tag[context="a"]/context'

其中：

打开数据库文件
设置显示处理的过程（这样才能看到运行时间）
添加索引，具体可以参考安装后参考文档中的《Chapter 7. Using BDB XML Indices》中的内容；
查询

参考书籍
《Getting Started with XQuery》Part1 , Part2