FlowDB 介绍：一个纯 Rust 的嵌入式 LSM 引擎与 JSON 文档数据库

产品能力：一个引擎，两种用法

FlowDB 提供两层 API：

底层：LSM-Tree Key-Value 引擎

use flowdb::{Engine, Config};

let engine = Engine::open(Config::new("/tmp/mydb"))?;
engine.put(b"key", b"value")?;
let val = engine.get(b"key")?;         // Option<Vec<u8>>
engine.delete(b"key")?;

支持前缀扫描、范围扫描、批量写入、迭代器。这是一个完整的 LSM 引擎，但功能定位很克制——不像 RocksDB 那样有数百个配置项。

上层：JsonDB 文档层

JsonDB 是构建在 LSM 引擎之上的 JSON 文档数据库，兼容 IndexedDB API 范式（object store + index）：

use flowdb::{Engine, Config, JsonDB, Transaction, QueryBuilder};
use serde_json::json;

let engine = Engine::open(Config::new("/tmp/myjsondb"))?;
let jsondb = JsonDB::open(engine)?;

// 创建 store 和索引
let store = jsondb.create_object_store("users", "id")?;
jsondb.create_index("users", "email", true)?;  // unique index

// 写入文档
jsondb.put("users", json!({"id": "u1", "name": "Alice", "email": "alice@x.com", "age": 30}))?;

// 按主键查询
let doc = jsondb.get::<Value>("users", "u1")?;

// 按索引查询
let doc = jsondb.get_by_index::<Value>("users", "email", "alice@x.com")?;

// 范围扫描 + 排序
let results = jsondb.range_by_index::<Value>(
    "users", "age", 20..=40, SortDir::Asc, None
)?;

// 声明式查询 (自动选索引)
let results = QueryBuilder::new("users")
    .where_eq("email", "bob@x.com")
    .collect(&jsondb)?;

核心特性：

• 多索引支持（唯一/非唯一，单字段/复合）
• 嵌套字段查询（"address.city" 点号路径）
• 事务支持（OCC + MVCC，批量原子提交，自动回滚）
• 自动递增主键
• 范围扫描、分页、排序

与 RocksDB 的对比

M 系列芯片, 100K records, 128B value:

JsonDB 文档层性能

（写入瓶颈在 fsync，可用 SyncMode::IntervalMs 或批量提升）

为什么点查比 RocksDB 快 11 倍？

1. Vec memtable — 读路径上活跃数据无 BTreeMap 遍历开销
2. Key 级 bloom — 命中率远高于 (key, ts) 级
3. 无 CGo/CXX 跨语言开销 — 纯 Rust 调用，无需 FFI
4. 配置极简 — 不做 RocksDB 那种上百项调优，默认就快
5. BlockMetaIndex 二维索引 — 按 key 和按时间双索引加速

GitHub: https://github.com/restsend/flowdb crates.io: flowdb

欢迎 issue / PR / 讨论。