上一个开源技术教程：《》（Let's Build a Simple Database）。

上一个开源技术教程：《》（Let's Build a Simple Database）。 作者将基于 C 语言，手把手构建一个类 SQLite 数据库，让你进一步了解数据库的工作原理，比如： - 数据的保存格式； - 数据从内存移动到磁盘的时机； - 一张表为何只能有一个主键？ - 回滚事务的工作原理； - 索引的格式化原理

usql 是 PostgreSQL、MySQL、Oracle 数据库、SQLite3、Microsoft SQL Server

usql 是 PostgreSQL、MySQL、Oracle 数据库、SQLite3、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库（包括 NoSQL 和非关系数据库）的通用命令行界面。 usql 受 PostgreSQL 的 psql 启发，通过命令行提供了一种使用 SQL 和 NoSQL 数据库的简单方法。 usql 支持大多数核心 psql 功能，例如变量、反引号和命令，并具有 psql 不具备的其他功能，例如语法突出显示、基于上下文的完成和多数据库支持。 喜欢在非 PostgreSQL 数据库中使用 psql 之类的工具的数据库管理员和开发人员会发现 usql 直观、易于使用，并且可以很好地替代其他数据库的命令行客户端/工具。 usql使用Go构建时，默认情况下仅启用 PostgreSQL、MySQL、SQLite3 和 Microsoft SQL Server 的驱动程序。可以通过为其数据库驱动程序指定构建标记来启用其他数据库。此外，themost和allbuild 标记分别包括大多数和所有 SQL 驱动程序 | #命令行

一个叫dataset的Python数据库，将关系型数据库包装为NoSQL使用方式，非常方便快捷。

一个叫dataset的Python数据库，将关系型数据库包装为NoSQL使用方式，非常方便快捷。 底层基于SQLAlchemy，因此支持多种数据库SQLite、PostgreSQL、MySQL。 | #数据库

：用200行Rust代码写一个向量搜索数据库

：用200行Rust代码写一个向量搜索数据库 由于人工智能/机器学习的快速发展，向量数据库随处可见。虽然它们可以支持复杂的人工智能/机器学习应用，但向量搜索本身在概念上并不那么困难。 这篇文章描述了Vector数据库的工作原理，并用不到 200 行 Rust 代码构建一个简单的 Vector Search 库。所有代码都可以在这个 Github repo中找到。 在这里使用的方法基于流行的库annoy中使用的称为“局部敏感散列”的一系列算法。本文的目的不是介绍一种新奇的算法/库，而是描述矢量搜索如何使用真实的代码片段进行工作。

作为库的 SQL 数据库引擎

作为库的 SQL 数据库引擎 GlueSQL是一个用Rust编写的SQL数据库的库。 它提供了一个解析器 （）、执行层和打包到单个库中的可选存储（sled）。 开发人员可以选择使用 GlueSQL 构建自己的 SQL 数据库，或使用默认存储引擎作为嵌入式 SQL 数据库

从零开始写数据库：500行代码实现 LSM 数据库

从零开始写数据库：500行代码实现 LSM 数据库 LSM-Tree 是很多 NoSQL 数据库引擎的底层实现，例如 LevelDB，Hbase 等。本文基于《数据密集型应用系统设计》中对 LSM-Tree 数据库的设计思路，结合代码实现完整地阐述了一个迷你数据库，核心代码 500 行左右，通过理论结合实践来更好地理解数据库的原理