技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统(超清完结)
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手写数据库系统的必要性，及系统的整体介绍
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手写数据库系统的必要性
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手写数据库系统为数据库技术的优化和创新提供了可能。开发者可以尝试新的数据存储模型、索引结构或查询优化算法。例如，研究人员可以开发一种基于新型硬件（如非易失性内存）的存储引擎，以突破传统存储方式的性能瓶颈。
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在计算机科学教育领域，手写数据库系统是一个非常好的教学实践项目。它可以帮助学生巩固数据结构、算法和操作系统等多门课程的知识。学生通过自己实现数据库的存储引擎、查询处理器等组件，能够将理论知识与实际应用相结合，提高编程和系统设计能力。
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对于一些具有特殊业务要求的场景，现成的数据库系统可能无法完全满足需求。例如，在某些高性能计算领域，需要对海量的科学数据进行存储和实时分析，手写一个针对特定数据格式和计算模型的数据库系统，可以更好地优化数据存储和查询方式，以提高系统的性能。
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对于一些对数据安全和隐私要求极高的行业，如金融和医疗，手写数据库系统可以定制加密和访问控制机制，确保数据的安全性和合规性。
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手写数据库系统可以帮助开发者深入理解数据库的底层原理。例如，通过构建数据存储结构，能明白数据是如何在磁盘或内存中组织的。以 B 树（B - Tree）索引为例，亲自实现 B 树的插入、删除和查询操作，可以直观地理解它是如何减少磁盘 I/O 次数，提高数据查询效率的。
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了解事务处理的细节，包括原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。在手写数据库系统时，需要考虑如何通过日志和回滚机制来确保事务的正确执行。比如，在实现事务的回滚操作时，要准确记录事务操作的日志，以便在出现错误时能够将数据恢复到事务开始前的状态。
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深入理解数据库原理
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满足特定业务需求
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教育和学习目的
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优化和创新的基础
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手写数据库系统的整体介绍
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SQL 接口：提供用户与数据库系统进行交互的方式，通常支持标准的 SQL 语句。用户可以通过这个接口进行数据定义（如 CREATE TABLE、ALTER TABLE）、数据操纵（如 INSERT、UPDATE、DELETE）和数据查询（如 SELECT）等操作。
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程序接口：除了 SQL 接口，还可以提供程序接口，如 Java Database Connectivity（JDBC）或 Python Database API（DB - API）等。这些接口允许开发人员在编程语言中直接访问和操作数据库系统，方便将数据库系统集成到应用程序中。
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事务的开始、提交和回滚：事务管理模块负责处理事务的生命周期。当一个事务开始时，它会记录事务的开始状态，包括设置事务的隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化）。在事务提交时，确保所有的操作都已经持久化到磁盘，并释放相关的资源。如果事务需要回滚，根据事务日志恢复数据到事务开始前的状态。
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并发控制：在多用户环境下，数据库系统需要处理并发事务。常用的并发控制机制有锁机制和多版本并发控制（MVCC）。锁机制通过对数据对象加锁来控制并发访问，例如，互斥锁（Exclusive Lock）用于写操作，共享锁（Shared Lock）用于读操作。MVCC 则通过为每个数据对象维护多个版本，使得读操作和写操作可以并发进行，提高系统的并发性能。
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词法分析和语法分析：当用户输入一个 SQL 查询语句时，查询处理器首先进行词法分析，将查询语句分解为一个个单词（如关键字、表名、列名、操作符等）。然后进行语法分析，根据 SQL 的语法规则构建语法树。例如，对于查询语句 “SELECT * FROM users WHERE age> 20”，词法分析会将其分解为 “SELECT”、“”、“FROM”、“users”、“WHERE”、“age”、“>”、“20” 等单词，语法分析则会构建一棵反映该语句语法结构的树，其中 “SELECT” 是根节点，其子节点包括 “” 和 “FROM” 子句相关节点，“WHERE” 子句相关节点等。
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查询优化：在构建语法树后，查询处理器会对查询进行优化。这包括选择合适的索引、调整查询执行计划等。例如，对于一个连接（JOIN）操作的查询，查询优化器会根据表的大小、索引情况等因素，决定是采用嵌套循环连接（Nested - Loop Join）、哈希连接（Hash Join）还是排序 - 合并连接（Sort - Merge Join），以最小化查询的执行时间。
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执行引擎：执行引擎负责执行经过优化后的查询计划。它根据查询计划从存储引擎中读取数据，并进行相应的计算和操作。例如，在执行一个聚合查询（如 “SELECT COUNT (*) FROM orders”）时，执行引擎会从存储引擎中读取 “orders” 表的数据页，统计记录的数量，并返回结果。
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数据存储结构：存储引擎决定了数据在磁盘和内存中的存储方式。常见的存储结构包括堆文件（Heap File）和有序文件（Sorted File）。堆文件是一种简单的存储方式，数据按照插入的顺序存储，没有特定的顺序。而有序文件则根据某个或某些关键字对数据进行排序存储，这样可以提高范围查询的效率。
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索引机制：索引是提高数据库查询速度的关键。常用的索引结构有 B 树和哈希（Hash）索引。B 树索引适用于范围查询和等值查询，它通过将数据存储在树状结构的节点中，使得查询时间复杂度为 。哈希索引则主要用于等值查询，它通过哈希函数将关键字映射到一个存储位置，查询时间复杂度接近 ，但不支持范围查询。
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缓冲管理：为了减少磁盘 I/O 操作，存储引擎通常会采用缓冲机制。缓冲池（Buffer Pool）用于缓存磁盘中的数据页，当需要访问数据时，首先在缓冲池中查找，如果找到则直接使用，否则从磁盘中读取并放入缓冲池。缓冲管理策略包括最近最少使用（LRU）、时钟（Clock）算法等，这些策略决定了如何在缓冲池空间不足时替换缓存的数据页。
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存储引擎
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查询处理器
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事务管理
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系统接口
