十個著名的開源嵌入式單文件數據庫
單文件數據庫是一種將數據存儲在單個文件中的數據庫。特別適合嵌入式系統、邊緣設備、移動端設備的數據庫應用、管理和部署。例如：SQLite、RocksDB、DuckDB、TinyDB等。
這種數據庫比較適用于輕量級客戶端程序、IoT應用、移動應用和嵌入式系統，因為這類系統對數據庫的簡單性和易用性要求更多，具有較好的可靠性，性能，并且開箱即用。
下面是幾個著名的開源嵌入式單文件數據庫。
1.SQLite
https://github.com/sqlite/sqlite
SQLite是一個獨立的、無服務器的、零配置的數據庫引擎。它是一個實現輕量級、基于磁盤的數據庫的C庫。SQLite因其簡單性和效率而被廣泛使用，使其成為嵌入式系統、移動的設備和小規模應用的理想選擇。
特點：符合ACID，支持大多數SQL標準，零配置，跨平臺。
場景：移動的應用程序、嵌入式系統、應用程序的本地存儲。
2.LiteDB
https://github.com/mbdavid/LiteDB
LiteDB是一個輕量級的、開源的NoSQL數據庫，專為.NET應用程序設計。它將數據存儲在單個文件中，并使用BSON格式。LiteDB是無服務器的，易于部署，并支持LINQ查詢。它適用于中小型應用程序，為開發人員提供快速性能、ACID事務和簡單的API。
特性：ACID事務，LINQ支持，無需配置，BSON格式。
場景：.NET應用程序、中小型數據存儲、原型設計。
3.Realm
https://github.com/realm
Realm是一個移動的數據庫，旨在實現簡單性和速度。它支持iOS和Android，提供實時數據同步。Realm易于使用，具有豐富的面向對象的API，并且不需要ORM。它適用于離線優先的應用程序，并有效地處理復雜的數據結構。Realm兼容多種編程語言，如：Java、JavaScript、C#等，這使其成為iOS、Android、React和Xamarin等開發平臺的首選數據庫。
特點：面向對象，跨平臺（iOS、Android、.NET），實時同步功能。
場景：移動的應用程序、實時數據應用程序、離線應用程序。
4.UnQLite
https://github.com/symisc/unqlite
UnQLite是一個嵌入式NoSQL數據庫引擎。它支持鍵值存儲和文檔存儲模型。UnQLite是無服務器的，輕量級的，需要最少的設置，使其成為需要快速數據存儲的嵌入式系統和應用程序的理想選擇。它無需單獨的服務器進程即可運行，并提供高性能和靈活性。
特性：鍵/值存儲，文檔存儲，ACID事務，零配置。
場景：嵌入式系統、物聯網設備、簡單的Key-Value數據存儲的應用。
5.H2 Database
https://github.com/h2database/h2database
H2數據庫是基于Java的SQL數據庫。它可以嵌入或運行在客戶端/服務器模式。H2是快速、輕量級的，并且支持標準SQL，提供內存和基于磁盤的表。因此特別適用于Java應用程序。
特點：支持內存和持久存儲，占用空間小，全面的SQL支持。
場景：Java應用程序、開發和測試環境、輕量級生產系統。
Java Maven：
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<version>2.3.230</version>
</dependency>6.LowDB
https://github.com/typicode/lowdb
LowDB是一個小型的，基于JavaScript的JSON數據庫，用于Node.js和瀏覽器。它使用一個簡單的基于文件的存儲系統，并通過一個簡單的API支持查詢和數據操作。LowDB是原型設計、小型項目和低開銷應用程序的理想選擇。
特性：內存或持久化存儲，簡單快速的API，模式靈活。
用例：小型項目、配置存儲、輕量級本地數據庫。
7.RocksDB
https://github.com/facebook/rocksdb
RocksDB是Facebook開發的高性能嵌入式鍵值存儲。它基于LevelDB，并針對數據的快速存儲和檢索進行了優化。RocksDB支持事務、列族和微調性能選項等高級功能，使其適合高吞吐量和低延遲應用程序。它廣泛用于需要高效存儲解決方案的數據密集型系統和應用程序。
特性：優化快速存儲，支持鍵值對，高級配置進行性能調整。
場景：需要高性能讀寫操作的應用程序，大型數據集。
8.DuckDB
https://github.com/duckdb/duckdb
DuckDB是一個進程內、列式SQL OLAP數據庫管理系統。它旨在實現快速的分析查詢性能，并可以嵌入到應用程序中。
DuckDB支持復雜查詢、ACID事務，并與數據科學工具集成良好。它適用于小型和大型數據集上的分析工作負載，提供高性能和易用性。
特性：支持復雜查詢，列式存儲，單文件存儲，SQL支持。
場景：分析工作負載、數據科學、應用內分析。
//使用SQL導入文件數據
SELECT * FROM 'myfile.csv';
SELECT * FROM 'myfile.parquet';9.PouchDB
https://github.com/pouchdb/pouchdb
PouchDB是一個開源的JavaScript數據庫，設計用于在瀏覽器中運行。它使應用程序能夠在本地存儲數據，并與CouchDB或兼容的服務器同步。PouchDB支持離線功能，在設備之間復制數據，并使用簡單的API。它非常適合需要離線功能和實時數據同步的Web和移動的應用程序。
特點：與CouchDB等兼容服務器同步，支持本地存儲，基于JSON。
場景：離線優先應用程序、需要同步功能的Web和移動的應用程序。
10.TinyDB
https://github.com/msiemens/tinydb
TinyDB是一個輕量級的，面向文檔的數據庫，用純Python編寫。它將數據存儲在JSON文件中，并提供簡單易用的API來管理數據。TinyDB是無模式的，允許靈活的數據存儲，并支持查詢，索引和基本的CRUD操作。
特性：輕量級、開發人員友好的API、無模式設計、最小依賴、可擴展
場景：小型應用、原型設計、配置、物聯網和桌面應用
# python
from tinydb import TinyDB, Query
db = TinyDB('path/to/db.json')
User = Query()
db.insert({'name': 'John', 'age': 22})
db.search(User.name == 'John')
[{'name': 'John', 'age': 22}]TinyDB & SQLite如何選擇？
如果你需要一個快速、簡單的數據存儲解決方案，TinyDB可能是一個更好的選擇，特別是對于小型項目和不需要復雜查詢的應用。如果你需要處理復雜的數據關系、執行復雜的查詢，或者需要數據庫具有事務處理能力，那么SQLite將是一個更合適的選擇，尤其適用于大型企業級應用和需要高數據完整性的場景。
以上每一種數據庫產品都具有獨特的優勢，適用于各種應用場景，在移動應用、邊緣節點、物聯網等場景應用中，可根據實際技術架構進行選型。
