Linux编程：使用 CSV 与 UnQLite 进行数据存储的比较分析

本文主要是介绍Linux编程：使用 CSV 与 UnQLite 进行数据存储的比较分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- 0. 引言
- 1. CSV 文件存储方案
- 2. UnQLite 数据库存储方案
- 3. CSV 和 UnQLite 的优缺点分析
- - CSV 的优缺点
  - UnQLite 的优缺点
- 4. 总结

0. 引言

在前文 Linux编程： C++程序线程CPU使用率监控与分析小工具中，我们设计了两种数据存储方案：CSV 文件存储和UnQLite 数据库存储。两种方案各有特点，本文将通过一个示例代码演示 CSV 和 UnQLite 的存储差异。

详细的代码实现请查看代码仓库 thread-monitor。

1. CSV 文件存储方案

首先来看一个简单的 C++ 程序，它使用 CSV 文件来存储 CPU 使用数据。

cpu_monitor_csv.cpp

#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>
#include <thread>
#include <vector>
#include <chrono>// 模拟的 CPU 数据结构
struct CpuUsageData {int thread_id;int user_percent;int kernel_percent;
};// 模拟 CPU 数据采集函数
std::vector<CpuUsageData> getCpuUsageData() {// 实际使用中，这些数据应从 /proc 文件系统读取return {{1, 10, 20}, {2, 15, 25}, {3, 5, 10}};
}// 将 CPU 数据写入 CSV 文件
void writeToCsv(const std::string &filename, const std::vector<CpuUsageData> &data) {std::ofstream file(filename, std::ios::app);if (!file.is_open()) {std::cerr << "无法打开文件: " << filename << std::endl;return;}for (const auto &entry : data) {file << entry.thread_id << "," << entry.user_percent << "," << entry.kernel_percent << "\n";}file.close();
}int main() {const std::string csv_filename = "cpu_usage.csv";// 创建并初始化 CSV 文件的表头std::ofstream file(csv_filename);file << "Thread ID,User %,Kernel %\n";file.close();while (true) {auto data = getCpuUsageData();  // 获取 CPU 数据writeToCsv(csv_filename, data); // 写入 CSV 文件std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 每秒采样一次}return 0;
}

2. UnQLite 数据库存储方案

接下来是一个使用 UnQLite 数据库来存储 CPU 使用数据的示例。

cpu_monitor_unqlite.cpp

#include <iostream>
#include <string>
#include <thread>
#include <vector>
#include <chrono>
#include "unqlite.h"// 模拟的 CPU 数据结构
struct CpuUsageData {int thread_id;int user_percent;int kernel_percent;
};// 模拟 CPU 数据采集函数
std::vector<CpuUsageData> getCpuUsageData() {// 实际使用中，这些数据应从 /proc 文件系统读取return {{1, 10, 20}, {2, 15, 25}, {3, 5, 10}};
}// 将数据存储到 UnQLite 数据库
void storeToUnqlite(const std::string &db_filename, const std::vector<CpuUsageData> &data) {unqlite *pDb;int rc = unqlite_open(&pDb, db_filename.c_str(), UNQLITE_OPEN_CREATE);if (rc != UNQLITE_OK) {std::cerr << "无法打开 UnQLite 数据库: " << db_filename << std::endl;return;}for (const auto &entry : data) {std::string key = "thread_" + std::to_string(entry.thread_id);std::string value = std::to_string(entry.user_percent) + "," + std::to_string(entry.kernel_percent);rc = unqlite_kv_store(pDb, key.c_str(), -1, value.c_str(), value.size());if (rc != UNQLITE_OK) {std::cerr << "无法存储数据到 UnQLite 数据库: " << key << std::endl;}}unqlite_close(pDb);
}int main() {const std::string db_filename = "cpu_usage.db";while (true) {auto data = getCpuUsageData();            // 获取 CPU 数据storeToUnqlite(db_filename, data);        // 存储到 UnQLite 数据库std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 每秒采样一次}return 0;
}