原文：https://www.jb51.net/article/142985.htm
LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库)，它的文件结构简单，包含一个数据文件和一个锁文件：
LMDB文件可以同时由多个进程打开，具有极高的数据存取速度，访问简单，不需要运行单独的数据库管理进程，只要在访问数据的代码里引用LMDB库，访问时给文件路径即可。
让系统访问大量小文件的开销很大，而LMDB使用内存映射的方式访问文件，使得文件内寻址的开销非常小，使用指针运算就能实现。数据库单文件还能减少数据集复制/传输过程的开销。
在python中使用lmdb： linux中，可以使用指令‘pip install lmdb' 安装lmdb包。
1. 生成一个空的lmdb数据库文件
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 import lmdb
3
4 # 如果train文件夹下没有data.mbd或lock.mdb文件，则会生成一个空的，如果有，不会覆盖
5 # map_size定义最大储存容量，单位是kb，以下定义1TB容量
6 env = lmdb.open("./train"，map_size=1099511627776)
7 env.close()
2. LMDB数据的添加、修改、删除
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 import lmdb
3
4 # map_size定义最大储存容量，单位是kb，以下定义1TB容量
5 env = lmdb.open("./train", map_size=1099511627776)
6
7 txn = env.begin(write=True)
8
9 # 添加数据和键值
10 txn.put(key = '1', value = 'aaa')
11 txn.put(key = '2', value = 'bbb')
12 txn.put(key = '3', value = 'ccc')
13
14 # 通过键值删除数据
15 txn.delete(key = '1')
16
17 # 修改数据
18 txn.put(key = '3', value = 'ddd')
19
20 # 通过commit()函数提交更改
21 txn.commit()
22 env.close()
3. 查询lmdb数据库内容
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 import lmdb
3
4 env = lmdb.open("./train")
5
6 # 参数write设置为True才可以写入
7 txn = env.begin(write=True)
8 ############################################添加、修改、删除数据
9
10 # 添加数据和键值
11 txn.put(key = '1', value = 'aaa')
12 txn.put(key = '2', value = 'bbb')
13 txn.put(key = '3', value = 'ccc')
14
15 # 通过键值删除数据
16 txn.delete(key = '1')
17
18 # 修改数据
19 txn.put(key = '3', value = 'ddd')
20
21 # 通过commit()函数提交更改
22 txn.commit()
23 ############################################查询lmdb数据
24 txn = env.begin()
25
26 # get函数通过键值查询数据
27 print txn.get(str(2))
28
29 # 通过cursor()遍历所有数据和键值
30 for key, value in txn.cursor():
31 print (key, value)
32
33 ############################################
34
35 env.close()
4. 读取已有.mdb文件内容
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 import lmdb
3
4 env_db = lmdb.Environment('trainC')
5 # env_db = lmdb.open("./trainC")
6
7 txn = env_db.begin()
8
9 # get函数通过键值查询数据,如果要查询的键值没有对应数据，则输出None
10 print txn.get(str(200))
11
12 for key, value in txn.cursor(): #遍历
13 print (key, value)
14
15 env_db.close()