Coverbild des Asterisk Buches von Stefan Wintermeyer

Letzte Woche => Endspurt!

Montag den 29.01.07 geht das Buch in die Produktion. Bis dahin laeuft der Beta-Test noch in vollem Umfang. Bitte melden Sie Fehler! Siehe Beta-Test FAQ.

Erscheinungstermin: 03.03.07. Das Buch wird auf dem Asterisk-Tag.org in Chemnitz vorgestellt und kann dort auch erworben werden. 10 Tage spaeter wird es im Buchhandel sein. Wer nicht in Chemnitz sein kann, sollte das Buch vorbestellen: Amazon oder direkt beim Verlag

Asterisk-Schulungen und Consulting vom Autor dieses Buches finden Sie auf http://www.amooma.de. Naechste Asterisk-Schulung: 12.02. - 13.02.07 (noch 2 Plaetze frei) - Ach ja, ... wir suchen auch noch Asterisk Entwickler! => http://www.amooma.de/jobs/

2. Asterisk-Datenbank
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2. Asterisk-Datenbank

Asterisk bringt standardmäßig eine Datenbank mit, die die Berkeley DB (BDB)[105] als Datenbank-Engine einsetzt. In dieser Datenbank-Engine wird immer einem Schlüssel (key) ein Wert (value) zugeordnet, wobei Schlüssel in Familien (family) zusammengefasst werden.

Warnung

Bis einschließlich Asterisk Version 1.2 wurden die folgenden Befehle eingesetzt:

  • DBput(family/key=value)

    zum Speichern eines Werts in der Datenbank.

  • DBget(var=family/key)

    um einen Wert aus der Datenbank auszulesen. Wird der aufgerufene Key in der Datenbank nicht gefunden, erhöht sich die Priorität um 101.

Diese Befehle werden ab der Version 1.4 nicht mehr unterstützt. Aus diesem Grund wird hier nur die neue Variante über die Funktion DB() besprochen. Diese Variante funktioniert auch in der Version 1.2.

Auf diese Datenbank kann mit der Funktion DB() zugegriffen werden (siehe Abschnitt 11.11, „DB()“).


[105] Die Berkeley-Datenbank (Berkeley DB) ist eine hochperformante, eingebettete Datenbank-Bibliothek mit Programmierschnittstellen zu C, C++, Java, Perl, Python, Tcl und vielen weiteren Programmiersprachen. Die DB speichert beliebige Schlüssel- oder Datenpaare und unterstützt mehrere Datenelemente für einen einzelnen Schlüssel. Die DB ermöglicht tausende von simultanen Threads zum Manipulieren der Datenbanken, die bis zu 256 Terabyte groß sein können, und läuft auf einer großen Anzahl von Systemen, unter anderem auf den meisten UNIX-artigen und Windows-Systemen und auch auf Echtzeitbetriebssystemen. [Zitiert aus http://de.wikipedia.org/wiki/Berkeley_DB]

© by Stefan Wintermeyer

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