Cozo事务型关系型数据库-轻识

Cozo 是事务型关系型数据库，使用 Datalog 作为查询语言的高性能·关系型·可嵌入式·图数据库。

一个 可嵌入 的数据库；
一个使用 Datalog 作为查询语句的数据库；
一个专注于 图数据、图算法 的数据库；
一个可进行 历史穿梭 查询的数据库；
一个支持 高性能、高并发 的数据库。

“可嵌入”是什么意思？

如果某个数据库能在不联网的手机上使用，那它大概就是嵌入式的。举例来说，SQLite 是嵌入式的，而 MySQL、Postgres、Oracle 等不是（它们是客户端—服务器（CS）架构的数据库）。

如果数据库与你的主程序在同一进程中运行，那么它就是 嵌入式 数据库。与此相对，在使用 客户端—服务器 架构的数据库时，主程序需要通过特定的接口（通常是网络接口）访问数据库，而数据库也可能运行在另一台机器或独立的集群上。嵌入式数据库使用简单，资源占用少，并可以在更广泛的环境中使用。

Cozo 同时也支持以客户端—服务器模式运行。因此，Cozo 是一个 可嵌入 而不是仅仅是 嵌入式 的数据库。在客户端—服务器模式下，Cozo 可以更充分地发挥服务器的性能。

“图数据”有什么用？

从本质上来说，数据一定是相互关联、自关联的，而这种关联的数学表达便是图（也叫网络）。只有考虑这些关联，才能更深入地洞察数据背后的逻辑。

大多数现有的 图数据库 强制要求按照属性图（property graph）的范式存储数据。与此相对，Cozo 使用传统的关系数据模型。关系数据模型有存储逻辑简单、功能强劲等优点，并且处理图数据也毫无问题。更重要的是，数据的洞察常常需要挖掘隐含的关联，而关系数据模型作为关系代数（relational algebra）可以很好地处理此类问题。比较而言，因为其不构成一个代数，属性图模型仅仅能够将显性的图关系作为图数据处理，可组合性很弱。

“Datalog”好在哪儿？

Datalog 1977 年便出现了，它可表达所有的 关系型查询，而它与 SQL 比起来的优势在于其对递归的表达。由于执行逻辑不同，Datalog 对于递归的运行，通常比相应的 SQL 查询更快。Datalog 的可组合性、模块性都很优秀，使用它，你可以逐层、清晰地表达所需的查询。

递归对于图查询尤其重要。Cozo 使用的 Datalog 方言叫做 CozoScript，其允许在一定条件下混合使用聚合查询与递归，从而进一步增强了 Datalog 的表达能力。同时，Cozo内置了图分析中常用的一些算法（如 PageRank 等），调用简单。

对 Datalog 有进一步了解以后，你会发现 Datalog 的规则类似于编程语言中的函数。规则的一大特点是其可组合性：将一个查询分解为多个渐进的规则可使查询更清晰、易维护，且不会有效率上的损失。与此相对的，复杂的 SQL 查询语句通常表达为多层嵌套的“select-from-where”，可读性、可维护性都不高。

历史穿梭？

在数据库中，“历史穿梭”的意思是记录数据的一切变化，以允许针对某一时刻的数据进行执行查询，用来窥探历史。

在某种意义上，这使数据库成为 不可变 数据库，因为没有数据会被真正删除。

每一项额外的功能都有其代价。如果不使用某个功能，理想的状态是不必为这个功能的代价埋单。在 Cozo 中，不是所有数据表都自动支持历史穿梭，这就把是否需要此功能、是否愿意支付代价的选择权交到了用户手里。

这个关于历史穿梭的小故事可能启发出一些历史穿梭的应用场景。

“高性能、高并发”，有多高？

我们在一台 2020 年的 Mac Mini 上，使用 RocksDB 持久性存储引擎（Cozo 支持多种存储引擎）做了性能测试：

对一个有 160 万行的表进行查询：读、写、改的混合事务性查询可达到每秒 10 万次，而只读查询可达到每秒 25 万次。在此过程中，数据库使用的内存峰值仅为50MB。
备份数据的速度为每秒约 100 万行，恢复速度为每秒约 40 万行。备份、恢复的速度不随表单数据增长而变慢。
分析查询：扫描一个有 160 万行的表大约需要 1 秒（根据具体查询语句大约有上下 2 倍以内的差异）。查询所需时间与查询所涉及的行数大致成比例，而内存使用主要决定于返回集合的大小。
对于一个有 160 万个顶点，3100 万条边的图数据表，“两跳”图查询（如查询某人的朋友的朋友都有谁）可在 1 毫秒内完成。
Pagerank 算法速度：1 万个顶点，12 万条边：50 毫秒以内；10 个万顶点，170 万条边：1 秒以内；160 万个顶点，3100 万条边：30秒以内。

更多的细节参见此文。

学习 Cozo

你得先安装一个数据库才能开始学，对吧？不一定：Cozo 是“嵌入式”的，所以我们直接把它通过 WASM 嵌入到浏览器里了！打开这个页面，然后：

Cozo 入门教程

当然也可以一步到位：先翻到后面了解如何在熟悉的环境里安装原生 Cozo 数据库，再开始学习。

一些示例

通过以下示例，可在正式开始学习之前对 Cozo 的查询先有个感性认识。

假设有个表，名为 *route，含有两列，名为 fr 和 to，其中数据为机场代码（如 FRA 是法兰克福机场的代码），且每行数据表示一个飞行航线。

从 FRA 可以不转机到达多少个机场：

?[count_unique(to)] := *route{fr: 'FRA', to}

count_unique(to)
310

从 FRA 出发，转机一次，可以到达多少个机场：

?[count_unique(to)] := *route{fr: 'FRA', to: 'stop},
                       *route{fr: stop, to}

count_unique(to)
2222

从 FRA 出发，转机任意次，可以到达多少个机场：

reachable[to] := *route{fr: 'FRA', to}
reachable[to] := reachable[stop], *route{fr: stop, to}
?[count_unique(to)] := reachable[to]

count_unique(to)
3462

从 FRA 出发，按所需的最少转机次数排序，到达哪两个机场需要最多的转机次数：

shortest_paths[to, shortest(path)] := *route{fr: 'FRA', to},
                                      path = ['FRA', to]
shortest_paths[to, shortest(path)] := shortest_paths[stop, prev_path],
                                      *route{fr: stop, to},
                                      path = append(prev_path, to)
?[to, path, p_len] := shortest_paths[to, path], p_len = length(path)

:order -p_len
:limit 2

to	path	p_len
YPO	`["FRA","YYZ","YTS","YMO","YFA","ZKE","YAT","YPO"]`	8
BVI	`["FRA","AUH","BNE","ISA","BQL","BEU","BVI"]`	7

FRA 和 YPO 这两个机场之间最短的路径以及其实际飞行里程是多少：

start[] <- [['FRA']]
end[] <- [['YPO]]
?[src, dst, distance, path] <~ ShortestPathDijkstra(*route[], start[], end[])

src	dst	distance	path
FRA	YPO	4544.0	`["FRA","YUL","YVO","YKQ","YMO","YFA","ZKE","YAT","YPO"]`

当查询语句有错时，Cozo 会提供明确有用的错误信息：

?[x, Y] := x = 1, y = x + 1

eval::unbound_symb_in_head

  × Symbol 'Y' in rule head is unbound
   ╭────
 1 │ ?[x, Y] := x = 1, y = x + 1
   ·      ─
   ╰────
  help: Note that symbols occurring only in negated positions are not considered bound

更多信息请参见软件网址及文档。