IronPython - 可以使用什么样的数据库
我正在使用 IronPython 2.6 for .Net4 构建 GUI 日志记录应用程序。
该应用程序通过串行端口接收数据并将这些数据存储在 sqlite3 数据库中，同时在列表视图中显示最后 100 个接收的项目。列表视图每 100 毫秒通过 SQL SELECT 从数据库收集数据。它仅查询列表视图中尚不可见的数据。
起初，sqlite3 模块的使用良好且可靠，但我现在遇到了几个无法解决的问题。 sqlite3 模块在一段时间后抛出异常，例如：
- 数据库磁盘映像数据库格式错误
- 或磁盘已满。
这些错误偶尔发生，并且不会在高系统负载下发生。
我坚持这种问题已经好几个星期了，我正在寻找一种替代方法来将二进制和 ASCII 数据存储在类似数据库的对象中。
请问，有人知道我可以与 IronPython 2.6 for .Net4 一起使用的良好数据库解决方案吗？
谢谢
i'm using IronPython 2.6 for .Net4 to build an GUI logging application.
This application received data via serialport and stores these data in an sqlite3 database while showing the last 100 received items in an listview. The listview gathers it's data via an SQL SELECT from the database every 100ms. It only querys data that is not already visible in the listview.
At first, the useage of the sqlite3 module was good and solid but i'm now stuck with several issues that i can't solve.
The sqlite3 module throws after a while exceptions like:
- database disk image is malformed
- database or disk is full.
These errors occur sporadic and never under high system load.
I stuck with this kind if issues for some weeks now and i'm looking for an alternative way to store binary and ascii data in a database-like object.
Please, does somebody know a good database solution i could use with IronPython 2.6 for .Net4?
Thanks
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评论（2）
这是非常主观的，没有更详细的要求。
您应该能够使用任何支持 .NET 的数据库，无论是开箱即用的（特别是 SQL Server Express 和 Compact）还是单独安装的（SQL Server 其他版本、DB2、MySQL、Oracle 等）。
在上述任何数据库中，每秒十个选择命令应该很容易，除非存在一些性能问题（例如，数据量巨大且无法使用索引）。
That is highly subjective without far more detailed requirements.
You should be able to use any database with .NET support, whether out of the box (notably SQL Server Express and Compact) or installed separately (SQL Server-other editions, DB2, MySQL, Oracle, ...).
Ten select commands per second should be easily in each of any of the databases above, unless there is some performance issue (e.g. huge amount of data and not able to use an index).
如果您不需要与 CPython 兼容，则 SQL Server Compact 可能是您的最佳选择。
If you don't need compatibility with CPython, then SQL Server Compact is probably your best bet given your requirements.