alopex 0.8.3

Python bindings for Alopex DB

Alopex Python バインディング

Python から AlopexDB を操作するためのバインディングです。
Database/Transaction の基本機能に加え、ベクトル検索（numpy）と Unity Catalog 互換の Catalog API（polars）を提供します。

インストール

pip install alopex

Catalog API (polars) を使う場合:

pip install alopex[polars]

開発中は maturin を利用できます。

maturin develop -m crates/alopex-py/pyproject.toml

オプション依存:

• numpy を使う場合: pip install alopex[numpy]
• polars を使う場合: pip install alopex[polars]

対応バージョン

依存関係	対応バージョン
Python	3.8+
Polars	0.20+ (Catalog API)
NumPy	1.20+ (Vector API)

基本的な使い方

Database / Transaction

from alopex import Database, TxnMode

db = Database.new()

with db.begin(TxnMode.READ_WRITE) as txn:
    txn.put(b"user:1", b"alice")
    txn.commit()

with db.begin(TxnMode.READ_ONLY) as txn:
    value = txn.get(b"user:1")
    print(value)

db.close()

v0.8 embedded-local stream / DataFrame API

v0.8 の stream API は embedded-local database 専用です。Client、endpoint、remote session、remote DataFrame execution は提供しません。Database は既定で thread_mode="multi" であり、 thread_mode="single" を選ぶと database、transaction、stream、DataFrame、LazyFrame は作成した Python thread だけで使用できます。

同期 SQL / scan stream

execute_sql_stream() は、単一 table の local SELECT、row-local WHERE、projection、LIMIT / OFFSET の documented subset を一行ずつ返します。query_stream() は LocalScan.table、csv、 parquet、columnar_segment、lazyframe の五つだけを受け取ります。非対応 SQL、callback、remote source は stream を開く前に AlopexError となります。

from alopex import Database, LocalScan

db = Database.new()
db.execute_sql("CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")
db.execute_sql("INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'one'), (2, 'two')")

with db.execute_sql_stream(
    "SELECT id, name FROM users WHERE id >= 1",
    resource_limit_bytes=64 * 1024 * 1024,
    timeout=5.0,
) as stream:
    for row in stream:
        print(row)
    print(stream.status)
    # {"terminal": "exhausted", "rows_delivered": 2,
    #  "resource_limit_bytes": ..., "resource_scope": "sql_row",
    #  "transaction_effect": "none"}

DataFrameStream.status は同じ構造で、rows_delivered の代わりに batches_delivered、resource_scope="dataframe_batch" を返します。normal exhaustion は以後 end-of-stream、close/cancel/timeout/failure は以後も同じ識別可能な terminal error を返します。

transaction 内の stream は暗黙 commit しません。正常に exhaustion した read stream は commit 可能であり、 early close、cancel、failure は transaction.status["stream_effect"] と stream の transaction_effect で確認した後に rollback してください。active stream 中の commit は拒否されます。

Python DataFrame streaming / expressions

LazyFrame.collect(streaming=True) は Phase 3 と同じ source、row order、schema、NULL、resource contract で有限 DataFrame batch を返します。concat、concat_str、select、filter、 with_columns は同じ expression semantics を使用します。

from alopex import DataFrame, col, concat_str, lit

plan = (
    DataFrame({"id": [1, 2, 3], "left": ["a", "b", "c"], "right": ["x", "y", "z"]})
    .lazy()
    .filter(col("id").gt(lit(1)))
    .select([
        col("id").add(lit(10)).alias("next_id"),
        concat_str([col("left"), col("right")], "-").alias("label"),
    ])
)

with plan.collect(streaming=True, batch_rows=1) as batches:
    for batch in batches:
        print(batch.to_dict())

asyncio

alopex.asyncio は Python 3.8 以上の標準 asyncio loop をサポートし、caller に Rust/Tokio runtime を 要求しません。prefetch_batches は read ahead の上限、max_buffered_batches は ready result buffer の上限です。両者は 0 <= prefetch_batches <= max_buffered_batches、かつ max_buffered_batches >= 1 でなければなりません。consumer_idle_timeout と timeout の単位は秒です。 native worker は bounded Rust payload だけを保持し、Python の row / DataFrame 変換は asyncio consumer 側で 行われます。Python の producer queue や callback は使用しません。

import asyncio
from alopex.asyncio import AsyncDatabase

async def main() -> None:
    async with await AsyncDatabase.new() as db:
        await db.execute_sql("CREATE TABLE events (id INTEGER PRIMARY KEY)")
        await db.execute_sql("INSERT INTO events (id) VALUES (1), (2)")
        stream = await db.execute_sql_stream(
            "SELECT id FROM events",
            prefetch_batches=1,
            max_buffered_batches=1,
            consumer_idle_timeout=5.0,
        )
        async with stream:
            async for row in stream:
                print(row)

asyncio.run(main())

同じ stream で同時に二つの anext() を実行すると stream_busy です。task cancellation、aclose()、 cancel()、idle timeout は stream の native source を終端させ、後続の独立した database operation を継続できます。

ベクトル検索（numpy 必須）

import numpy as np
from alopex import Database, Metric, TxnMode

db = Database.new()
with db.begin(TxnMode.READ_WRITE) as txn:
    vec = np.array([1.0, 0.0, 0.0], dtype=np.float32)
    txn.upsert_vector(b"k1", None, vec, Metric.COSINE)
    results = txn.search_similar(vec, Metric.COSINE, 1, return_vectors=True)
    print(results[0].key, results[0].score)
    if results[0].vector is not None:
        print(results[0].vector.dtype, results[0].vector.shape)

NumPy 入出力とゼロコピー条件（v0.3.5）

入力（Python → Rust）:

• dtype: float32 が優先。float64 は float32 に変換して処理します。
• layout: C-contiguous が優先。非連続（strided/Fortran order 等）は C-contiguous に変換して処理します。
• ゼロコピー入力: float32 かつ C-contiguous の場合は Rust 側でコピーなしに参照します。

出力（Rust → Python）:

• Transaction.search_similar(..., return_vectors=True) の場合、SearchResult.vector に numpy.ndarray[float32] を含められます。
• Transaction.search_similar(..., zero_copy_return=True) / Transaction.get_vector(..., zero_copy_return=True) の場合、可能なら所有権移譲によるゼロコピー返却を行います（False の場合はコピー）。

GIL:

• upsert_vector / search_similar / search_hnsw は重い処理中に GIL を解放します。

HNSW インデックス（numpy 必須）

import numpy as np
from alopex import Database, HnswConfig, TxnMode

db = Database.new()
db.create_hnsw_index("idx", HnswConfig(2))

with db.begin(TxnMode.READ_WRITE) as txn:
    vec = np.array([1.0, 0.0], dtype=np.float32)
    txn.upsert_to_hnsw("idx", b"k1", vec, None)
    txn.commit()

results, stats = db.search_hnsw("idx", np.array([1.0, 0.0], dtype=np.float32), 1)
print(stats.node_count)

Catalog API（polars 必須）

import polars as pl
from alopex import Catalog, ColumnInfo

Catalog.create_catalog("main")
Catalog.create_namespace("main", "default")

columns = [ColumnInfo("id", "int", 0, False)]
Catalog.create_table("main", "default", "users", columns, "/tmp/users.parquet")

df = pl.DataFrame({"id": [1, 2], "name": ["a", "b"]})
Catalog.write_table(
    df,
    "main",
    "default",
    "users",
    delta_mode="overwrite",
    storage_location="/tmp/users.parquet",
)

lazy_frame = Catalog.scan_table("main", "default", "users")
print(lazy_frame.collect())

注意事項

• numpy / polars が未インストールの場合、対応 API は AlopexError を返します。
• Phase 1 では Parquet のみ対応しています。