sqlite3：连接到云中的数据库 (S3)

Question

我在 s3 存储桶中有一个小的 sqlite 数据库 (110kb)。每次我运行我的 python 应用程序时，我都想连接到该数据库。

一个选项是每次我运行 python 应用程序时下载数据库并正常连接它。但是我想知道是否存在使用 S3FileSystem 和 open 通过内存连接到该 sqlite 数据库的方法。我正在使用 sqlite3 库和 python 3.6

Answer 1

不，无法直接连接到存储在云端的 sqlite 数据库。即使您想将数据库托管在内存中，也必须在加载到内存之前将其完全下载。要做到这一点仍然需要首先从 disc-based 文件加载数据库或使用 DDL 命令直接在内存中创建它。据我所知，无法将数据流加载为 sqlite in-memory 数据库（参见 Example 1: Loading and Saving In-Memory Databases）。

在这种情况下，一旦数据库断开连接，就需要re-uploaded到云存储。 S3FileSystem.open只是returns一个数据流。流允许您做的就是将文件下载到本地存储，以便可以在本地打开/操作它。

如果您确实需要云数据库，则需要研究另一种托管数据库。

Answer 2

如其他答案所示，您可能不想使用 SQLite 作为云中的主数据库。

但是，作为一个有趣的副项目的一部分，我编写了一个允许您查询的 Amazon Athena 数据源连接器 SQLite databases in S3 from Athena。为此，我为 S3 编写了一个只读 SQLite 接口。

SQLite有一个OS Interface or VFS. Using a Python SQLite wrapper called APSW的概念，你可以为任意文件系统编写一个VFS实现。这就是我在我的项目中所做的，我在下面包含了实现。

为了使用它，您首先要注册 VFS，然后用这个实现作为驱动程序创建一个新的 SQLite 连接。

我应该注意到这根本没有优化，因此可能仍需要根据您的查询从 S3 读取完整的数据库。但在这个特定案例中听起来不像是个问题。

S3FS = S3VFS()  # S3VFS defined below

# This odd format is used due to SQLite requirements
sqlite_uri = "file:/{}/{}.sqlite?bucket={}&immutable=1".format(
  S3_PREFIX,
  DATABASE_NAME,
  S3_BUCKET
)

connection = apsw.Connection(sqlite_uri,
  flags=apsw.SQLITE_OPEN_READONLY | apsw.SQLITE_OPEN_URI,
  vfs=S3FS.vfsname
)
cursor = connection.cursor()

获得游标后，您可以执行标准 SQL 语句，如下所示：

for x,y,z in cursor.execute("select x,y,z from foo"):
    print (cursor.getdescription())  # shows column names and declared types
    print (x,y,z)

VFS 实施（S3 连接需要 APSW 库和 boto3）

import apsw
import sys
import boto3

VFS_S3_CLIENT = boto3.client('s3')


class S3VFS(apsw.VFS):
    def __init__(self, vfsname="s3", basevfs=""):
        self.vfsname=vfsname
        self.basevfs=basevfs
        apsw.VFS.__init__(self, self.vfsname, self.basevfs)

    def xOpen(self, name, flags):
        return S3VFSFile(self.basevfs, name, flags)


class S3VFSFile():
    def __init__(self, inheritfromvfsname, filename, flags):
        self.bucket = filename.uri_parameter("bucket")
        self.key = filename.filename().lstrip("/")
        print("Initiated S3 VFS for file: {}".format(self._get_s3_url()))

    def xRead(self, amount, offset):
        response = VFS_S3_CLIENT.get_object(Bucket=self.bucket, Key=self.key, Range='bytes={}-{}'.format(offset, offset + amount))
        response_data = response['Body'].read()
        return response_data

    def xFileSize(self):
        client = boto3.client('s3')
        response = client.head_object( Bucket=self.bucket, Key=self.key)
        return response['ContentLength']

    def xClose(self):
        pass

    def xFileControl(self, op, ptr):
        return False

    def _get_s3_url(self):
        return "s3://{}/{}".format(self.bucket, self.key)

Answer 3

如果您的所有操作都仅限于从 SQLite 读取，我想这是可能的。但我不知道是否也可以写作。就我而言，我使用的是 gdal（需要 libgdal），而 gdal 的 /vsis3、/vsis3-streaming（基于 /vsicurl）使您能够从云端读取 SQLite 和许多其他数据源。如果你想使用原始 SQLite 而不是基于 gdal 的数据源层，你可以通过 gdal 的 API 将它们写入本地数据库，但是，如果是这样，为什么不下载它并阅读它呢？

对我来说，因为我正在处理空间数据并且 gdal 的 DataSource 提供了很多 APIs 来操作空间数据，所以这种方法工作正常。我仍在寻找一种写入基于云的 SQLite 的好方法。

仅供参考，这是gdal虚拟文件系统的文档 https://gdal.org/user/virtual_file_systems.html

Answer 4

是的，使用 EFS 是可能的：

https://www.lambrospetrou.com/articles/aws-lambda-and-sqlite-over-efs/

AWS 最近发布了 AWS Lambda 和 Amazon EFS 之间的集成。它支持 SQLite 所需的 NFSv4 锁 upgrading/downgrading。这意味着 SQLite 引擎可以 read/write 访问存储在 EFS 文件系统上的文件。

Answer 5

（灵感来自）

如果数据库只是用于读取，则有https://github.com/michalc/sqlite-s3-query（完全公开：由我编写）

修改自述文件中的示例，假设您在 eu-west-2 中的存储桶 my-bucket 中有 my-db.sqlite（以及环境变量中的凭据）：

from sqlite_s3_query import sqlite_s3_query

with \
        sqlite_s3_query(url='https://my-bucket.s3.eu-west-2.amazonaws.com/my-db.sqlite') as query, \
        query('SELECT * FROM my_table WHERE my_column = ?', params=('my-value',)) as (columns, rows):

    for row in rows:
        print(row)

sqlite3：连接到云中的数据库 (S3)

sqlite3: Connect to a database in cloud (S3)

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