Linux编程：使用 CSV 与 UnQLite 进行数据存储的比较分析

本文主要是介绍Linux编程：使用 CSV 与 UnQLite 进行数据存储的比较分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

0. 引言

在前文 Linux编程： C++程序线程CPU使用率监控与分析小工具 中，我们设计了两种数据存储方案：CSV 文件存储和UnQLite 数据库存储。两种方案各有特点，本文将通过一个示例代码演示 CSV 和 UnQLite 的存储差异。

详细的代码实现请查看代码仓库 thread-monitor。

1. CSV 文件存储方案

首先来看一个简单的 C++ 程序，它使用 CSV 文件来存储 CPU 使用数据。

cpu_monitor_csv.cpp

#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>
#include <thread>
#include <vector>
#include <chrono>// 模拟的 CPU 数据结构
struct CpuUsageData {int thread_id;int user_percent;int kernel_percent;
};// 模拟 CPU 数据采集函数
std::vector<CpuUsageData> getCpuUsageData() {// 实际使用中，这些数据应从 /proc 文件系统读取return {{1, 10, 20}, {2, 15, 25}, {3, 5, 10}};
}// 将 CPU 数据写入 CSV 文件
void writeToCsv(const std::string &filename, const std::vector<CpuUsageData> &data) {std::ofstream file(filename, std::ios::app);if (!file.is_open()) {std::cerr << "无法打开文件: " << filename << std::endl;return;}for (const auto &entry : data) {file << entry.thread_id << "," << entry.user_percent << "," << entry.kernel_percent << "\n";}file.close();
}int main() {const std::string csv_filename = "cpu_usage.csv";// 创建并初始化 CSV 文件的表头std::ofstream file(csv_filename);file << "Thread ID,User %,Kernel %\n";file.close();while (true) {auto data = getCpuUsageData();  // 获取 CPU 数据writeToCsv(csv_filename, data); // 写入 CSV 文件std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 每秒采样一次}return 0;
}

2. UnQLite 数据库存储方案

接下来是一个使用 UnQLite 数据库来存储 CPU 使用数据的示例。

cpu_monitor_unqlite.cpp

#include <iostream>
#include <string>
#include <thread>
#include <vector>
#include <chrono>
#include "unqlite.h"// 模拟的 CPU 数据结构
struct CpuUsageData {int thread_id;int user_percent;int kernel_percent;
};// 模拟 CPU 数据采集函数
std::vector<CpuUsageData> getCpuUsageData() {// 实际使用中，这些数据应从 /proc 文件系统读取return {{1, 10, 20}, {2, 15, 25}, {3, 5, 10}};
}// 将数据存储到 UnQLite 数据库
void storeToUnqlite(const std::string &db_filename, const std::vector<CpuUsageData> &data) {unqlite *pDb;int rc = unqlite_open(&pDb, db_filename.c_str(), UNQLITE_OPEN_CREATE);if (rc != UNQLITE_OK) {std::cerr << "无法打开 UnQLite 数据库: " << db_filename << std::endl;return;}for (const auto &entry : data) {std::string key = "thread_" + std::to_string(entry.thread_id);std::string value = std::to_string(entry.user_percent) + "," + std::to_string(entry.kernel_percent);rc = unqlite_kv_store(pDb, key.c_str(), -1, value.c_str(), value.size());if (rc != UNQLITE_OK) {std::cerr << "无法存储数据到 UnQLite 数据库: " << key << std::endl;}}unqlite_close(pDb);
}int main() {const std::string db_filename = "cpu_usage.db";while (true) {auto data = getCpuUsageData();            // 获取 CPU 数据storeToUnqlite(db_filename, data);        // 存储到 UnQLite 数据库std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 每秒采样一次}return 0;
}

3. CSV 和 UnQLite 的优缺点分析

通过这两个示例程序，我们可以看到 CSV 和 UnQLite 存储 CPU 使用数据的主要区别：

CSV 的优缺点

优点：

• 简单易用：CSV 是一种纯文本格式，易于读取和编写。使用标准的 C++ 库即可实现，不需要额外的依赖。
• 跨平台兼容：CSV 文件是文本文件，可以在不同的平台和系统之间轻松共享和读取。

缺点：

• 数据冗余和效率问题：对于大量数据，CSV 文件会变得非常大，读取和写入速度较慢。
• 缺乏查询能力：CSV 文件仅支持简单的顺序访问，不具备复杂的查询和检索功能。
• 管理复杂性：数据量较大时，需要进行文件轮换（如文件大小超过 10MB 时），增加了代码复杂性和管理负担。

UnQLite 的优缺点

优点：

• 高效存储和检索：作为嵌入式 NoSQL 数据库，UnQLite 能够高效地存储和检索数据，非常适合嵌入式设备或资源受限的环境。
• 支持复杂数据结构：UnQLite 支持多种数据类型（如字符串、二进制数据、JSON 对象等），适合存储和管理复杂的数据结构。
• 自动化数据管理：UnQLite 提供自动化的数据管理能力，例如无需手动轮换日志文件，降低了文件管理的复杂性。

缺点：

• 依赖外部库：使用 UnQLite 需要额外的库支持，这增加了程序的复杂性和维护成本。
• 跨平台支持问题：虽然 UnQLite 是跨平台的，但在每个目标平台上都需要编译和链接库文件。

4. 总结

选择 CSV 还是 UnQLite，取决于具体的应用需求。如果只是简单地存储和查看数据，CSV 是一个轻量级的选择；如果需要高效存储和快速检索数据，UnQLite 是更好的选择。

这篇关于Linux编程：使用 CSV 与 UnQLite 进行数据存储的比较分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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