Cozo 数据库

🎉🎉🎉 新版本发布 🎉🎉🎉

CozoDB v0.6 已发布！本版本在 Datalog 内引入了带有 HNSW 索引的向量搜索，可以与即席连接、递归 Datalog 和经典的整个图算法等强大功能无缝集成。这显著扩展了 CozoDB 的可能性。 详情见此。

简介

[ 中文文档 | English ]

Cozo是一个事务型关系型数据库：

• 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}

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}

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]

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

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[])

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

安装 Cozo

建议先学习，再安装。当然反过来我们也不反对。

Cozo 可以安装在一大堆不同的语言与环境中：

“存储引擎”列中各个字母的含义：

• M: 基于内存的非持久性存储引擎
• Q: 基于 SQLite 的存储引擎
• R: 基于 RocksDB 的存储引擎
• S: 基于 Sled 的存储引擎
• T: 基于 TiKV 的分布式存储引擎

Cozo 的 Rust API 文档（英文）中有一些额外的关于存储选择的建议。

你也可以尝试为其它平台、语言、引擎自行编译 Cozo。可能需要调整一些代码，但总体来说不难。

优化基于 RocksDB 的存储引擎

RocksDB 有五花八门的选项以供用户进行性能调优。但是调优这个问题太复杂了，就连 RocksDB 他们自己也搞不定，所以实际生产中他们用的是强化学习来自动调优。对于 95% 的用户来说，费这个劲根本不值得，尤其是 Cozo “开箱”的设置就已经相当快、足够快了。

如果你坚信你是剩下那 5% 里面的：当你用 RocksDB 引擎创建 CozoDB 实例时，你提供过一个存储数据的目录路径。如果在这个目录里创建一个名为options的文件，RocksDB 引擎便会将其解读为 RocksDB 选项文件 并应用其中的设置。如果使用的是独立的 cozo 程序，激活此功能时会有一条提示日志。

每次 RocksDB 引擎启动时，存储目录下的 data/OPTIONS-XXXXXX 文件会记录当前应用设置。你可以把这个文件拷贝出来，在其基础上修改。如果你不是 RocksDB 的专家，建议只改动那些你大概知道什么意思的数字型选项。设置不当可能会搞乱、搞坏数据库。

Cozo 的架构

Cozo 数据库有三个上下游部分组成，其中每部分只调用下游部分的接口。

存储引擎

在存储引擎这一部分里，Cozo 定义了一个存储接口（Rust 中的 trait），这个接口的功能是对二进制数据的键值进行存储及范围扫描。目前这个接口有以下官方实现：

• 基于内存的非持久性存储引擎
• 基于 SQLite 的存储引擎
• 基于 RocksDB 的存储引擎
• 基于 Sled 的存储引擎
• 基于 TiKV 的分布式存储引擎

不是所有的二进制包都包含以上所有引擎。这些引擎中，SQLite 引擎具有特殊地位：Cozo 使用它的文件作为备份文件，用以在不同引擎的 Cozo 之间交换数据。Rust 使用者可以轻松实现自己的引擎（不是说写一个引擎很轻松，这里意思是把现有的引擎接入到 Cozo 里很轻松）。

Cozo 使用 面向行 而非 面向列 的二进制存储格式。在这个格式中，对键的存储通过 memcomparable 的方法将复合键存储为一个字节数组，而直接对这些字节数组按照字节顺序排序就能得到正确的语义排序。这也意味着直接用 SQL 查询在 SQLite 引擎中存储的数据得到的结果看起来像是乱码。实现存储引擎本身的接口并不需要了解这个格式。

查询引擎

查询引擎部分实现了以下功能：

• 各种函数、聚合算子、算法的实现
• 表单数据结构的定义（schema）
• 数据库查询事务（transaction）
• 查询语句的编译
• 查询的执行

这部分包含 Cozo 项目的大部分代码。关于查询的执行，文档中有一整章来详细介绍。

Cozo 的 Rust API 实际上就是查询引擎的公共接口。

语言、环境封装

Cozo 的 Rust 以外的所有语言、环境都只是对 Rust API 的进一步封装。例如，在独立服务器（cozo）中，Rust API 被封装为了 HTTP 端点，而在 Cozo-Node 中，同步的Rust API 被封装为基于 JavaScript 运行时的异步 API。

封装 Rust API 不难，如果你想让 Cozo 在其它语言上跑起来可以试试。Rust 有一些现成的库用来与其它语言交互。如果你想用某个语言而没有现成的交互库，我们建议你直接封装 Cozo 的 C 语言 API。官方支持的 Go 库就是这么实现的（通过 cgo）。

项目进程

Cozo 一开始预想的功能已经实现得不少了，但是项目仍然年轻得很。欢迎各界朋友使用并提出宝贵意见。

Cozo 1.0 之前的版本不承诺语法、API 的稳定性或存储兼容性。

许可证和贡献

Cozo 以 MPL-2.0 或其更高版本授权。如果你有兴趣为该项目贡献代码，请看这里。