Engula 是一款全新的存储引擎，旨在帮助工程师们更加从容地构建可靠、高性价比的数据库。设计目标如下：
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云原生，把存储引擎的计算、缓存、日志和文件等组件分离，使得各个组件能够按需使用云上的弹性资源
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智能化，根据业务负载对底层的存储结构进行自我优化
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可扩展，提供灵活的 API 让用户更加方便地实现自己的业务逻辑
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平台中立，支持灵活的部署方式，在物理机、私有云和公有云环境都能很好的运行
Engula 是用于下一代数据基础架构的云原生存储引擎。旨在以最低的成本在云平台上提供可靠和高性能的服务。云平台提供可以按需配置的弹性资源，这为重新构建存储引擎以利用它提供了广泛的机会。为了实现这一目标，Engula 从头开始设计，以充分利用这些平台上的弹性资源。
Engula 将经典存储引擎的组件拆分为单一功能单元。例如，有些单元负责数据存储，有些单元负责命令执行。每个单元都是一个轻量级的容器，运行在一个节点上，并在该节点上拥有一定数量的资源。节点由运行平台提供，构成统一的资源池为单元提供服务。也就是说，Engula 可以看作是一个整体提供存储服务的单元编排系统。
Engula的设计原则如下：
- 首先使其简单可靠，然后使其具有成本效益和高性能。
- 使其足够智能，只需最少的操作和配置。
- 避免平台未内置的外部依赖项。
目前 Engula 还处于非常早期的阶段；可查看路线图以了解更多详情。
use std::sync::Arc;
use engula::{
Database, FileSystem, JobRuntime, LocalFileSystem, LocalJobRuntime, LocalJournal, LocalStorage,
Options, StorageOptions,
};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box> {
let options = Options {
memtable_size: 1024,
};
let storage_options = StorageOptions::default();
let dirname = "/tmp/engula";
let fs = LocalFileSystem::new(dirname)?;
let fs: Arc> = Arc::new(Box::new(fs));
let job = LocalJobRuntime::new(fs.clone());
let job: Arc> = Arc::new(Box::new(job));
let storage = LocalStorage::new(storage_options, fs, job)?;
let journal = LocalJournal::new(dirname, false)?;
let db = Database::new(options, Box::new(journal), Box::new(storage)).await;
for i in 0..1024u64 {
let v = i.to_be_bytes().to_vec();
db.put(v.clone(), v.clone()).await?;
let got = db.get(&v).await?;
assert_eq!(got, Some(v.clone()));
}
Ok(())
}
