Datomic 数据库详细介绍
Datomic 是一个由 Rich Hickey（Clojure 语言创始人）设计的 不可变、时间感知、分布式数据库，专为现代应用程序设计，强调 数据不变性（immutability）、查询灵活性和可审计性。它结合了 关系数据库的查询能力、文档数据库的灵活性、图数据库的关联能力，同时引入了 时间旅行（time travel） 和 事件溯源（event sourcing） 的概念。
1. Datomic 的核心特性
(1) 不可变数据模型（Immutable Data）
- 所有数据一旦写入 不可修改，只能追加（append-only）。
- 任何变更都会生成新的 数据点（datom），保留完整历史记录。
- 类似于 Git 的版本控制，可以查询任意时间点的数据状态。
(2) 时间感知（Time Travel）
- 每个数据变更都带有 时间戳（transaction time）。
- 可以查询 过去某个时刻的数据库状态（类似
AS OF查询）。 - 适用于 审计、回滚、数据分析 等场景。
(3) 基于 Datalog 的查询语言
- 使用 Datalog（类似 Prolog 的逻辑查询语言）进行查询。
- 比 SQL 更灵活，支持递归查询、规则定义等。
- 示例查询：
(d/q '[:find ?name:where[?e :user/name ?name][?e :user/age ?age][(> ?age 30)]]db)
(4) 分布式架构
- 分离计算与存储：
- Peer（应用层）负责查询和事务逻辑。
- Transactor（事务协调器）处理写入。
- Storage Service（存储后端）可以是 DynamoDB、PostgreSQL、Cassandra 等。
- 支持 水平扩展（读扩展），但写入由单个 Transactor 处理（类似单写多读）。
(5) Schema-on-Read（读取时模式）
- 不需要预先定义严格的表结构，可以动态添加属性。
- 类似于 NoSQL，但支持强类型（
:db/valueType可以是:string、:long、:ref等）。
2. Datomic 的数据模型
Datomic 的数据模型由 Datoms（四元组）构成：
[EntityID, Attribute, Value, TransactionID, Added?]
- EntityID：唯一标识实体（类似主键）。
- Attribute：属性（如
:user/name）。 - Value：属性值（如
"Alice"）。 - TransactionID：事务 ID（时间戳）。
- Added?：
true（新增）或false（删除）。
示例 Datom
[123 :user/name "Alice" 456 true] ;; 事务 456 添加了用户 123 的名字 "Alice"
3. Datomic 的架构
Datomic 采用 三层架构：
- Peer（客户端）：
- 运行在应用进程内（如 JVM）。
- 负责查询、缓存、部分计算。
- Transactor（事务处理器）：
- 单点写入（类似 Kafka 的 leader）。
- 确保 ACID 事务。
- Storage Service（存储后端）：
- 可以是 DynamoDB、PostgreSQL、Cassandra 等。
- 存储 Datoms 和索引。
4. Datomic 的查询（Datalog）
Datomic 使用 Datalog 查询，比 SQL 更灵活：
基本查询
(d/q '[:find ?name ?age:where[?e :user/name ?name][?e :user/age ?age]]db)
规则（Rules）
(d/q '[:find ?ancestor:in $ % :where(parent ?p ?c)(parent ?ancestor ?p)]db'[[(parent ?a ?b)[?a :person/parent ?b]]])
5. Datomic 的事务
事务通过 Transactor 提交，返回 事务报告（TxReport）：
(d/transact conn [{:db/id "temp-id":user/name "Bob":user/age 35}])
- 每个事务生成一个 TxID（可用于时间查询）。
- 支持 CAS（Compare-and-Swap） 操作。
6. Datomic 的适用场景
- 审计与合规（完整历史记录）。
- 事件溯源（Event Sourcing）（如金融、医疗）。
- 复杂查询（图查询、递归查询）。
- 微服务架构（分离读写，避免 ORM）。
7. Datomic 的局限性
- 写入扩展性：Transactor 是单点（写入吞吐受限）。
- 成本：商业版较贵（云版按查询收费）。
- 学习曲线：Datalog 和不可变模型需要适应。
8. Datomic vs. 其他数据库
| 特性 | Datomic | SQL 数据库 | MongoDB | Neo4j |
|---|---|---|---|---|
| 数据模型 | 不可变 Datoms | 表+行 | JSON 文档 | 图（节点+边） |
| 查询语言 | Datalog | SQL | MQL | Cypher |
| 历史查询 | ✅ 支持 | ❌ 有限 | ❌ 有限 | ❌ 有限 |
| 扩展性 | 读扩展 | 读写扩展 | 读写扩展 | 读扩展 |
9. Datomic 的替代方案
- XTDB（开源，类似 Datomic）。
- Crux（开源，支持 SQL 和 Datalog）。
- DuckDB（嵌入式 OLAP，适合分析）。
10. 总结
Datomic 是一个 革命性的数据库，特别适合：
- 需要完整历史记录的应用（如金融、法律）。
- 复杂查询场景（图、递归）。
- Clojure 生态（原生集成）。
但它的 写入扩展性和商业成本 可能限制某些场景。如果需要一个 开源替代品，可以考虑 XTDB 或 Crux。
参考资料
)
