- यह SQLite में security, privacy, performance और instrumentation features जोड़ने वाला प्रोजेक्ट है, जो fork के बजाय dynamic source composition तरीका अपनाता है, इसलिए upstream के बदलावों को ट्रैक करना आसान होता है
- SQLite को सीधे replace किए बिना, केवल ज़रूरी features को अलग-अलग SQLite पर लागू किया जा सकता है (gradual adoption/extension के लिए अनुकूल)
- Plug-in backend engine: डिफ़ॉल्ट SQLite Btree, LMDB, Berkeley DB backend का उपयोग संभव है, और भविष्य में नए KVS (key-value storage) engine भी प्रयोगात्मक रूप से जोड़े जाने की योजना है
- Disk encryption (at-rest encryption), attribute-based encryption (ABE), row-level encryption/security (प्रति-उपयोगकर्ता केवल कुछ rows को decrypt करने की अनुमति) जैसी आधुनिक encryption technologies का समावेश
- यह मौजूदा SQLite की सीमाओं को पूरक बनाता है और GDPR जैसी privacy आवश्यकताओं को पूरा करता है
- Data integrity: row-level checksum (corruption detection/prevention) सुविधा प्रदान करता है
- शक्तिशाली benchmarking tools
- विभिन्न SQLite/LMDB/BDB versions और data size (DATASIZE) विकल्पों के संयोजन पर benchmark चलाए जाते हैं, और परिणाम अपने-आप DB में संग्रहीत होते हैं
- हर benchmark run को SHA3 hash से स्थायी पहचान दी जाती है, जिससे data analysis और reproducibility आसान होती है
- लचीला build system
- not-forking Perl tool-आधारित build, composition और benchmark automation, साथ ही परिणामों का DB में रूपांतरण
- यह open source MIT license के तहत NLNet Foundation के समर्थन से विकसित हो रहा है, और Linux (x86, ARM, RISC-V) तथा BSD को support करता है
- आर्किटेक्चरल महत्व और इतिहास
- पहले के SQLite alternative backends में hard fork बहुत थे, लेकिन LumoSQL की मुख्य विशेषताएँ हैं non-forking, dynamic composition, multi-backend
- 2013 में Howard Chu का LMDB-आधारित porting experiment इसकी शुरुआत बना, और बाद में benchmarks के ज़रिए यह भी साबित हुआ कि SQLite का मूल performance भी लगातार बेहतर हुआ
- आगे चलकर यह विभिन्न KVS architectures के प्रयोग, upstream में शामिल करने के प्रयास, और advanced security/integrity/privacy features के लिए एक विस्तृत experimental platform की भूमिका निभा सकता है
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