单个 XML 文件为 100G 级别（客户拿 XML 文件当数据库。。。），现在需要在一台内存 1G 以内的机器上解析这些 XML 文件，主要是检索 XML 的某个节点的数据，可能会有少量的修改某个节点数据的操作
这种情况下，c++,c,java,python,中有哪些比较成熟的 XML 处理类库？因为某些原因，只能从这 4 中语言中选
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Soar360 Sep 23, 2022
无所谓吧，这么大了。只能用 Reader 和 Writer 配合着干活儿了。
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tool2d Sep 23, 2022
我处理过几百 G 的 tif 文件，但是那个文件格式，有专门针对大型文件的特殊优化，读写都不需要很多内存。
纯 XML 就不一样了，上百 G 只能硬扫一遍了。 取巧的话，就当一个二进制文件处理，只搜索关键词和修改，不增加节点，不加长文件。 |
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CaptainD Sep 23, 2022
可以看看这个做个参考，我曾经用它处理几十 g 的 xml ，但是内存用量会慢慢增加，并不是纯流式，可能是我代码有缺陷
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c06/p04_parse_huge_xml_files_incrementally.html |
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wangxiaoaer Sep 23, 2022
随便找个 SAX 解析器就可以吧，不要 DOM 解析器。
https://stackoverflow.com/questions/26310595/how-to-parse-big-50-gb-xml-files-in-java |
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reallynyn Sep 23, 2022
100g 的 xml 文件？？？如果是分为 n 个 block 的还好办，如果都写在一个 block 里面。。你得解析 100g 的文本才能找到 closure ，这就很恐怖。。
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jones2000 Sep 23, 2022  1
给 XML 文件做一个索引文件， 查询通过索引文件定位到文件偏移位置。插入，修改，删除以后更新索引文件。自己搞一下，不难。同时操作可能需要锁文件。
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jifengg Sep 23, 2022
随便说说，既然是当数据库用，那么应该满足：1 、标签结构相对简单（自己写解析代码不容易出问题）； 2 、有大量是重复的数组（可以流式处理）；
是否可以考虑自己写一个读写代码？写的代价有多大不清楚。 |
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wxf666 Sep 23, 2022
上百 GB 的 XML ，咋修改某些节点？
若要在偏开头位置插入一字节的数据（或实际等效操作，如 999 修改为 1000 ），岂不要整个 100GB 往后挪 1 字节？？ |
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wxf666 Sep 23, 2022
@LuckyPocketWatch Python 有个 lxml 库*（该库是对 libxml2 的包装，速度很快）*，支持你说的『不需要解析树，查询某个节点』场景（ SAX ）
文档地址： https://lxml.de/tutorial.html#event-driven-parsing 另外，不考虑转成数据库嘛？我觉得这个场景，SQLite 的速度都能吊打 XML 。。 |
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ipwx Sep 23, 2022
你这个场景，要么自己做一个类似数据库的索引，直接根据索引定位 XML 文件内容。最后你会得到一个 custom database 。要么你干脆做一个读写抽象层，读的时候从数据库读，写的时候更新 XML 与数据库。
==== 另外吐槽一下 “可能会有少量的修改某个节点数据的操作” 在 XML 层面，凡是你修改了任何一个节点的数据，你都得把 100G 文件重新拷贝一份。我知道你希望找到一个假象中的类库，对于 XML 层面甚至可以原地修改。但是很抱歉，在操作系统原理上，这个是不可能的。 否则要数据库干嘛？ |
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ipwx Sep 23, 2022 1
“可能会有少量的修改某个节点数据的操作”
反正我觉得就这一条，你就应该说服你的客户把 XML 换成数据库。因为在操作系统原理上，这个操作要做得快就是不可能的。 |
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lookStupiToForce Sep 23, 2022
每个星期都能在 v 站上被奇葩实现刷新三观
今天见到用 XML 当持久化大型数据库的了👍而且还要在 1g 内存的机器上解析 |
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BigR Sep 23, 2022
Sax 或 Stax 吧。采用流模型方式处理，比较节省内存。
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v2eb Sep 23, 2022 via Android
这文件以前咋保存这么大的
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mizuBai Sep 24, 2022 via iPhone
安利一下 HDF5 ，读写大量数据性能很好
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wxf666 Sep 26, 2022
@mizuBai 没怎么用过。这货能利用索引，只读 几 KB ~ 几十 KB ，就能找到指定节点数据吗？
我觉得如果楼主 @LuckyPocketWatch 要换存储格式，这点很重要 另外，简单搜了搜资料，很多人都说 feather parquet pickle 等格式都比 hdf5 读写速度快、体积小 看来 csv 很不适合存大量数据了（ json xml 同理） |
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