SPHiveDB: 基于 sqlite 的数据库服务器
在 share nothing 的架构中，如果数据规模很大，为了提高可用性，通常采用数据库分片（database sharding）的策略。常见的分片策略是按主键把数据分散到不同的数据库中。在使用常规的 RDBMS 的场景中，分片策略中使用的数据库个数通常在100以下。在某些特殊的场景中，可能希望采用更极端的分片方法，比如在类似地址本这种应用中，可以为每个用户创建一个数据库。SPHiveDB 就是为这种极端的分片方法而实现的一个数据库服务器。SPHiveDB 基于 sqlite ，用 JSONRPC over HTTP 为 sqlite 提供了网络访问接口。为了能够支持大量的数据库实例，SPHiveDB 把多个 sqlite 数据库合并保存到一个文件中；支持同时使用多个数据库文件。
http://code.google.com/p/sphivedb/
http://freshmeat.net/urls/01b9b3be9ec4e19ebd6a8e6208f3a0a1
http://sphivedb.googlecode.com/files/spmemvfs-0.2.src.tar.gz
×× 内部结构示意图
http://www.agoit.com/upload/attachment/107054/5b3ab8f3-8cdb-339e-bdc1-02df1b8b4db9.bmp
SPHiveDB 使用 Tokyo Cabinet 作为最终的物理存储，每个用户对应的 sqlite 数据库以用户名为 key 保存在 Cabinet 中。为了支持能够从 Cabinet 中加载 sqlite 数据库，为 sqlite 实现了一个 memvfs 。通过 memvfs ，使得 sqlite 能够在内存中加载和保存数据。SPHiveDB 支持一个进程同时使用多个 Cabinet 文件，使得单一 server 能够支持尽可能大的存储空间。
×× JSONRPC 请求和响应示例
{ "method" : "execute", "params" : [ { "dbfile" : 0, "user" : "foobar", "dbname" : "addrbook", "sql" : [ "insert into addrbook values ( 1, \"foo@bar.com\" )", "select * from addrbook" ] } ], "id" : "foobar"}
dbfile 指定操作哪一个 Cabinet 文件；user + dbname 指定操作哪一块数据；sql 需要执行的 sql 语句，支持批量执行多个 sql 语句，使用 all-or-nothing 的策略，要么全部成功，要么全部失败。dbname 还用于指明第一次操作一块数据时，用什么语句来创建 sqlite 数据库。用于创建 sqlite 数据库的语句保存在 sphivedbsvr.ini 配置文件中。以 ddl. 开头的配置节用于指定对应数据库的创建语句。
create table if not exists addrbook ( id int, addr varchar(64) );
{ "result" : [ { "name" : [ "affected", "last_insert_rowid" ], "type" : [ "int", "int" ], "row" : [ [ 1, 1 ] ] }, { "name" : [ "id", "addr" ] "type" : [ "int", "varchar(64)" ], "row" : [ [ "1", "foo@bar.com" ] ], } ], "id" : "foobar"}
result 返回 sql 语句执行的结果，name 对应的 array 为 column 的名字，type 对应的 array 为 column 的类型，row 对应的 array 是返回 recordset 。特别地，对于 INSERT/UPDATE/DELETE 也使用类似 select 的方式来返回，affected 是 sql 语句执行之后 sqlite3_changes 返回的值，last_insert_rowid 是 sql 语句执行之后 sqlite3_last_insert_rowid 返回的值。
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