Cozo 事务型关系型数据库开源项目

Cozo是事务型关系型数据库，使用Datalog作为查询语言的高性能·关系型·可嵌入式·图数据库。

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。

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（propertygraph）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（relationalalgebra）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。

Datalog1977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。

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。

我们在一台2020年的MacMini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：

更多的细节参见此文。

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：

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。

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：

从FRA出发，转机一次，可以到达多少个机场：

从FRA出发，转机任意次，可以到达多少个机场：

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：

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：

当查询语句有错时，Cozo会提供明确有用的错误信息：

更多信息请参见软件网址及文档。