- Dự án bổ sung bảo mật, quyền riêng tư, hiệu năng và khả năng đo lường cho SQLite; không dùng fork mà áp dụng cách kết hợp mã nguồn động, giúp dễ theo dõi các thay đổi từ upstream
- Không thay thế trực tiếp SQLite, mà có thể áp dụng riêng lẻ chỉ những tính năng cần thiết vào SQLite (thuận lợi cho việc triển khai/mở rộng dần)
- Công cụ backend dạng cắm ghép: có thể dùng backend Btree mặc định của SQLite, LMDB, Berkeley DB, và trong tương lai cũng dự kiến bổ sung thử nghiệm các engine KVS (lưu trữ khóa-giá trị) mới
- Mã hóa đĩa (At-rest encryption), mã hóa dựa trên thuộc tính (ABE), mã hóa/bảo mật theo từng hàng (chỉ cấp quyền giải mã một số hàng cho từng người dùng) cùng các kỹ thuật mã hóa hiện đại khác
- Bổ sung cho những giới hạn hiện có của SQLite, đáp ứng các yêu cầu về quyền riêng tư như GDPR
- Toàn vẹn dữ liệu: cung cấp tính năng checksum theo từng hàng (phát hiện/ngăn ngừa hỏng dữ liệu)
- Công cụ benchmark mạnh mẽ
- Thực hiện benchmark theo tổ hợp của nhiều phiên bản SQLite/LMDB/BDB, cùng các tùy chọn kích thước dữ liệu (DATASIZE), và tự động lưu kết quả vào DB
- Mỗi lần chạy benchmark được định danh vĩnh viễn bằng hash SHA3, giúp dễ phân tích dữ liệu và tái lập
- Hệ thống build linh hoạt
- Tự động hóa việc build, kết hợp, benchmark bằng công cụ Perl theo hướng không-forking, và lưu kết quả thành DB
- Được phát triển dưới giấy phép nguồn mở MIT với sự hỗ trợ của NLNet Foundation, hỗ trợ Linux (x86, ARM, RISC-V) và BSD
- Ý nghĩa kiến trúc và lịch sử
- Các backend thay thế SQLite trước đây phần lớn là hard fork, trong khi LumoSQL lấy không fork, kết hợp động, đa backend làm điểm khác biệt chính
- Khởi đầu từ thử nghiệm port dựa trên LMDB của Howard Chu năm 2013, và sau đó benchmark cũng chứng minh hiệu năng nguyên bản của SQLite tiếp tục được cải thiện đều đặn
- Trong tương lai sẽ mở rộng vai trò như một nền tảng thử nghiệm cho nhiều kiến trúc KVS khác nhau, nỗ lực phản ánh lên upstream, và các tính năng bảo mật/toàn vẹn/quyền riêng tư nâng cao
Chưa có bình luận nào.