私は、Python用のpyinotifyモジュール（実際には、ジョブを実行する背後にあるLinuxカーネル）を使用してLinuxファイルシステム（任意のタイプである可能性があります）を追跡しています。多くのディレクトリ/フォルダ/ファイル（ユーザーが望む限り）が私のアプリケーションで追跡されています。今度は、各ファイルのmd5sumを追跡して、データベースに保存したいと思います（すべての移動、名前変更、新しいファイルなどを含む） 。
データベースは、各ファイルのすべてのmd5sumを格納するための最良のオプションであると思います...しかし、そのための最良のデータベースは何でしょうか？確かに非常にパフォーマンスの高いものです。アプリケーションはGPLになるので、無料のものを探しています。
Redisを試すことができます。それは間違いなく速いです。
しかし実際には、ファイルシステムを追跡していて、ディスクは中高速のデータベースと比較してもカタツムリのように遅いので、パフォーマンスを主な関心事にするべきではありません。
私が最初に試みるデータベースはSQLite3です。SQLite3は使いやすく、非常によくテストされており、データベースを操作するための多数のインターフェイスライブラリと事前に作成されたツールを提供し、アプリケーションに「埋め込む」のは非常に簡単です。（システムにMySQLまたはPostgreSQLをインストールするよりもはるかに簡単です。）
SQLite3は、SQLite3の主な代替手段であるBerkeley DBよりも、作業が「簡単」に思えます。
本格的なデータベースではなく、Key-Valueストアが必要なようです。あなたはグーグルからLevelDBを見ることができます。本格的なSQLデータベースが持つ機能がなく、効率を高めるように設計されていることを考えると、最もパフォーマンスの高いソリューションになる可能性があります。リンク先のページにいくつかのパフォーマンス番号があります。