lmdb

LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库)，它的文件结构简单，包含一个数据文件和一个锁文件

• env = lmdb.open()：创建 lmdb 环境
• txn = env.begin()：建立事务
• txn.put(key, value)：进行插入和修改
• txn.delete(key)：进行删除
• txn.get(key)：进行查询
• txn.cursor()：进行遍历
• txn.commit()：提交更改
• env.close()：结束

1. 生成一个空的lmdb数据库文件

import lmdb

env=lmdb.open("../data/hjb",map_size=1099511627776)

env.close()

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2. lmdb数据的添加,修改,查询和删除

import lmdb

env = lmdb.open("../data/hjb")

txn = env.begin(write=True)
#增
txn.put(key=str(1).encode(),value='hjb'.encode())
txn.put(key="hjb".encode(),value='zwy'.encode())
txn.put(key=str(3).encode(),value='sda'.encode())
#查
print(txn.get(str(3).encode()))
#删
txn.delete(str(1).encode())
print(txn.get(str(1).encode()))
#改
txn.put(key="hjb".encode(),value="yes".encode())
print(txn.get("hjb".encode()))

txn.commit()
#对LMDB的读写操作在事务中执行，需要使用 commit 方法提交待处理的事务。
#每次commit() 之后都要用 env.begin() 更新txn（得到最新的lmdb数据库）。

env.close()

b'sda'
None
b'yes'

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3.cursor() 遍历数据库

遍历数据库中的所有记录，其返回一个可迭代对象，相当于关系数据库中的游标，每读取一次，游标下移一位。

import lmdb

env=lmdb.open("../data/hjb")

txn=env.begin(write=True)

for key,value in txn.cursor():
    print(key,value)

txn.commit()

env.close()

b'3' b'sda'
b'hjb' b'yes'

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4. 图片数据示例

在深度学习训练中，一般会把大量原始数据集转化为lmdb格式方便后续的网络训练，因此需要对该数据集进行lmdb格式转化

将图片和对应的文本标签放到lmdb数据库

import lmdb

image_path='D:/hjb.jpg'
label='hjb'

env=lmdb.open('../data/hjb')

cache={} #存储{key,value}

#读取图像文件的二进制格式数据bytes
with open(image_path,'rb') as f:
    image_bin=f.read()

#用两个键值对表示一个数据样本
cache['image_000']=image_bin
cache['label_000']=label

with env.begin(write=True) as txn:
    for k,v in cache.items():
        if isinstance(v,bytes):
            #图片类型为bytes
            txn.put(k.encode(),v)
        else:
            #图片类型为str，转化为bytes
            txn.put(k.encode(),v.encode())

env.close()

从lmdb数据库中读取图片数据

import cv2
import lmdb
import numpy as np

env=lmdb.open('../data/hjb')

with env.begin(write=False) as txn:
    img_bin=txn.get('image_000'.encode())
    label=txn.get('label_000'.encode()).decode()
    #标签通过decode()，进行解码重新得到字符串格式

    #将二进制文件转为十进制文件(一维数组)
    image_buf=np.frombuffer(img_bin,dtype=np.uint8)
    #将数据转换为图像格式,使用 cv2.imdecode() 将其转换为灰度图（二维数组）或者彩色图（三维数组）。
    img=cv2.imdecode(image_buf,cv2.IMREAD_COLOR)

    cv2.imshow('image',img)
    cv2.waitKey(0)