慕ke技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统

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数据库系统是一个复杂的软件系统，由多个协同工作的模块组成，共同实现数据的高效存储、管理和访问。以下是数据库系统核心模块的详细解析，涵盖其功能、交互关系及关键技术：

一、数据库系统架构概览

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graph TD    A[用户/应用] -->|SQL| B[查询处理器]    B --> C[存储引擎]    C --> D[磁盘存储]    D --> C    C --> B    B --> A    E[事务管理器] --> C    F[缓冲区管理器] --> C    G[索引管理器] --> C

二、核心模块功能详解

1. 查询处理器（Query Processor）

功能：将用户请求转换为高效执行计划
子模块：

• 解析器（Parser）

  • 语法检查：验证SQL是否符合规范

  • 生成语法树：将SQL转换为树形结构（如SELECT→WHERE→JOIN）

• 查询优化器（Optimizer）

  • 逻辑优化：重写查询（如谓词下推、子查询展开）

  • 物理优化：基于代价模型选择最优执行计划（如索引扫描 vs 全表扫描）

  • 示例：MySQL的EXPLAIN输出执行计划

• 执行引擎（Execution Engine）

  • 算子调度：按计划调用Join、Sort等算子

  • 流水线处理：避免中间结果物化（如Volcano模型）

2. 存储引擎（Storage Engine）

功能：管理数据在磁盘与内存间的组织与访问
关键组件：

• 记录管理器（Record Manager）

  • 行存储：定长/变长记录格式（如MySQL的COMPACT行格式）

  • 列存储：按列压缩（如Apache Parquet）

• 缓冲区管理器（Buffer Manager）

  • 页面置换算法：LRU/K时钟（如PostgreSQL的shared_buffers）

  • 脏页回写：WAL保障一致性

• 磁盘空间管理器

  • 文件组织：堆文件（Heap File）、聚簇索引

  • 空闲空间管理：位图或空闲链表

3. 事务管理（Transaction Manager）

功能：保障ACID特性
核心技术：

• 并发控制（Concurrency Control）

  • 锁机制：行锁、表锁、意向锁（如InnoDB的gap lock）

  • MVCC：多版本快照（如Oracle的SCN、PostgreSQL的xmin/xmax）

• 恢复机制（Recovery）

  • WAL（Write-Ahead Logging）：Redo/Undo日志（如Aries算法）

  • 检查点（Checkpoint）：定期持久化脏页

4. 索引模块（Index Manager）

功能：加速数据检索
索引类型：

• B+树索引：范围查询友好（MySQL默认索引）

• 哈希索引：精确匹配高效（如MemSQL）

• 空间索引：R树处理GIS数据（如PostGIS）

• 全文索引：倒排索引支持文本搜索（如Elasticsearch）

5. 元数据管理（Catalog Manager）

功能：维护数据库自描述信息

• 存储表结构、索引定义、用户权限等

• 实现方式：特殊系统表（如information_schema）

6. 访问控制（Access Control）

功能：权限管理与安全审计

• 角色基权限（RBAC）：GRANT SELECT ON table TO role

• 数据脱敏：动态掩码（如Oracle Data Redaction）

三、模块间协作流程示例

场景：执行SELECT * FROM users WHERE id=10

1. 查询处理器：解析SQL→优化器选择使用id索引→生成执行计划

2. 索引管理器：通过B+树定位id=10的记录地址

3. 缓冲区管理器：检查页是否在缓冲池，若否则从磁盘加载

4. 存储引擎：从页中提取行数据并返回

5. 事务管理器：确保读取过程中无脏数据（MVCC机制）

四、高级模块与扩展

1. 分布式数据库组件

• 全局事务协调器：实现2PC/3PC协议

• 数据分片（Sharding）：按哈希/范围分区（如MongoDB Shard）

• 一致性协议：Raft/Paxos保障多副本一致性

2. 内存数据库优化

• 无锁数据结构：规避锁开销（如Redis的单线程模型）

• 持久化方案：日志结构合并树（LSM-Tree）

3. 新型存储引擎

• OLAP引擎：列存+向量化执行（如ClickHouse）

• 图数据库引擎：原生图存储（如Neo4j的Property Graph）

五、关键设计权衡

六、学习建议

1. 实践工具：

• 通过EXPLAIN ANALYZE观察查询计划（PostgreSQL）

• 使用strace跟踪数据库系统调用

• 源码研究：

• MySQL的InnoDB引擎（C++）

• SQLite的虚拟机架构（VDBE）

• 论文延伸：

• 《Architecture of a Database System》（数据库系统经典架构）

• Google Spanner（全球分布式数据库）

掌握这些模块的协作机制，能够深入理解数据库性能调优、故障排查及定制化开发。