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揭示数据库内核的奥秘–手写数据库toadb
数据为王的时代
在信息化时代,数据已成为企业和应用不可或缺的核心,而数据库不仅是数据的仓库,更是支撑业务决策、系统运行的基石。对于求职者而言,掌握数据库知识已成为求职市场上的必考内容。从大数据预测分析到人工智能,从金融行业到电子商务,从医疗健康到科研教育,数据库的应用领域无处不在,其重要性不言而喻。
数据库内核,作为数据库系统的核心,承载着数据存储、检索、管理等关键功能。它像一座坚固的城堡,守护着数据的安全与完整。揭秘数据库内核的奥秘,不仅有助于我们深入理解数据库的工作原理,更能提升我们在数据处理、系统优化等方面的能力。
数据库内核的奥秘体现在其复杂的内部结构和精细的算法设计上。它采用各种高效的数据结构和索引技术,确保数据检索的快速与准确;通过复杂的并发控制和事务管理机制,保障数据的一致性和完整性;同时,它还需具备强大的容错能力和可扩展性,以应对各种复杂的业务场景和不断增长的数据需求。
了解数据库内核的奥秘,不仅能让求职者在面试中脱颖而出,更能为职业生涯的长远发展奠定坚实的基础。因此,对于有志于从事数据库相关工作的求职者来说,深入学习和掌握数据库内核知识,无疑是迈向成功的重要一步。
探索内核奥秘
toadb数据库架构是一个精心设计、高效运作的系统,它承载着数据的存储、查询、处理和分析等多重任务。
从SQL输入到数据返回,经过词法/语法解析,生成逻辑/物理执行计划树,递归执行(火山模型),数据按列分组存储(PAX模型), 每一步都经过精心优化,确保用户能够高效、准确地获取所需信息。
toadb的源码已经完整开源 toadb源码, 大家有兴趣可以关注Star或者fork,代码在持续更新当中。
在toadb中,SQL是用户与数据库交互的桥梁。用户通过输入SQL语句,表达他们的数据需求。
随后,SQL解析器会将这些语句转化为数据库能够理解的内部表示形式,生成一个执行计划。
执行计划详细描述了如何获取用户所需的数据,包括数据的存储位置、需要使用的索引、数据处理的顺序等。
执行器负责按照执行计划进行数据的检索和处理。它通过访问存储层,获取用户所需的数据,并进行必要的计算和分析。
在数据检索和处理的过程中,toadb采用了并发控制和事务管理机制,确保数据的一致性和完整性。同时,它还通过日志系统记录所有的数据库操作,以便在发生故障时能够恢复数据。
toadb的存储层采用了高性能的数据存储技术,能够支持大规模数据的存储和快速检索。它采用了多种存储策略,如分区、分片、复制等,以确保数据的高可用性和可扩展性。
toadb创新与特性
除了数据库核心模块以外,辅助核心模块更高效完成数据存储和查询,在toadb中增加了多任务并发,内存管理,数据缓存,行列混存,以及运行日志等特性模块,来提升对物理资源的高效利用。
多线程架构
现在的CPU处理器都采用了多核架构,为了提高CPU利用率,toadb采用多线程并行架构,在toadb启动时,就会在线程池中预启动一定数量的线程,避免线程的频繁创建和销毁。
当客户端连接时,会为每个客户端分配一个单独的线程进行服务,直到客户端断开连接,该服务线程为被释放到线程池中。
因为线程的轻量级,节省了调度的开销,同时在各并发线程间传递数据,可以在用户空间完成。
内存管理
在数据库运行过程中,不可必免的要动态申请内存,频繁的申请与释放不同大小的内存块,会给系统造成负担,系统需要不断的整理这些碎片,才能满足后续的申请。
碎片的增多,会使申请内存变得缓慢,影响整个SQL执行的时间。
在一些高级编程语言中,都提供了自动内存管理的功能,但在toadb中实现了一种简单有效的内存管理,对于toadb来说刚刚好。
在toadb中以内存块为单位进行申请与释放,每次都会申请一个较大的内存块,然后toadb运行过程中需要动态内存时,从这个内存块中进行分配,当然有超过内存块大小的申请size时,会单独从操作系统申请。
而动态内存的释放,也是先释放到内存块,直到内存块上所有空间都被释放时,才会释放此内存块。
当然,这里可以有一个内存池,驻留一部分内存块,会进一步减少与操作系统的交互。
数据缓存
toadb中的用户数据按表为单位,以文件形式存储在磁盘中。
每次访问数据时,都要从磁盘加载数据,当SQL很多时,或者访问数据较大时,磁盘的读/写操作频次是非常高的。
虽然现在SSD的速率已经非常高,但是高并发下,磁盘的速率远远跟不上程序的需要。
这就需要一个数据的缓存池,将最近使用过的数据缓存起来,再次使用时,就可以从内存中进行找到。
与这个数据缓存配合的,数据块的记录与查找算法,数据结构采用hash表,以数据块的表ID,块号等信息为key,将加载到缓存中的数据块记录到hash table中,下次使用时先从hash 中查找,如果没有时,再从磁盘加载。
当然,空闲缓存位置的管理也是必须的,存缓空间总是有限的,一般有LRU(Least recently used),LFU(Least-frequently used)进行缓存替换。
当然toadb中的数据缓存还有很大的优化空间,对于缓存常见的缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿都可能在这里出现,大家有兴趣可以发现一下。
行列分组混合存储
对于关系型数据库,也就是表格,一行有多个字段,都是一行数据存储在一起,这样在操作时,每次按整行数据进行读和写,即使只读取其中一列的数据。
好处是在进行关联运算时,可以很快按行找到相关字段的值。但是单位空间内有效数据少,这无形中会放大磁盘读写。
toadb采用了一种行列混合的存储模式,兼顾了关系数据特点,也能更大化的减少磁盘交互。
在数据行存储时,各字段存储在不同的数据块上,行数据对应的几个数据块形成了一个组group,将这种组关系记录到与表文件对应的group文件中。
这样在查找某列的值时,单位数据块上全部是该列的值,非常高效。同时对于相同类型的数据,数据存储时可以很方便的进行压缩。
运行日志
对于并发系统来说,程序开发调试,运行维护的复杂度都非常高,一个有效的运行日志就非常必要。
在并发运行时,各个并发操作的时序,以毫秒甚至纳秒来计准时序关系,同时可以记录对应日志的并发线程ID,源码文件,函数,以及行数。
在调试时可以增加不同级别的日志,而运行时通过级别调整,只打印关键信息即可。
未来以来,未来可期
随着数据处理需求的不断增长和复杂性的提升,toadb数据库在未来的发展中将继续引入技术创新和优化措施。
一、多线程池优化
为了提升线程负载的平稳性和单个线程的负载持续性,toadb将引入更精细化的多线程池管理机制。
- 动态线程池调整:根据系统负载和请求量的变化,动态调整线程池的大小,确保线程资源的有效利用。
- 客户端请求打包:将多个客户端请求打包为一个任务,由后端线程池中的线程进行分派处理。这种方式可以减少后端线程的并发数量,提高单个线程的负载持续性。
- 任务队列优化:采用优先级队列或其他高级数据结构来管理任务队列,确保高优先级的任务能够优先得到处理。
二、执行器采用多任务并行处理方式
在执行层面,toadb将采用多任务并行处理方式,以充分利用多核CPU和分布式系统的优势。
- 并行查询执行:对于复杂的查询请求,执行器将并行执行多个子任务,以加快数据处理速度。
- 多版本并发控制:为了实现高效的并发操作,toadb将采用多版本并发控制机制,确保多个事务能够同时访问数据而不会相互干扰。
三、执行计划针对行列混合进行优化,下推更多的选择条件
针对行列混合存储结构,toadb将优化执行计划以提高查询效率。
- 优化行列混合查询:执行计划将智能地识别查询中适合行存储或列存储的部分,并分别进行优化处理。
- 选择条件下推:在执行计划中,更多的选择条件将被下推到存储层进行处理,从而减少不必要的数据传输和处理开销。
四、将投影运算靠后进行处理,一次IO
为了减少I/O操作和提高查询效率,toadb将优化投影运算的处理方式。
- 延迟投影运算:投影运算将被尽可能推迟到查询处理的后期进行,以减少中间结果的数据量,降低I/O成本。
- 一次I/O原则:通过优化查询计划和存储结构,toadb将努力实现大部分查询只需一次I/O操作即可完成,显著提升查询性能。
通过引入多线程池管理、优化执行计划、延迟投影运算等措施,toadb将为用户提供更加高效、稳定的数据服务。
携手并进,乘风破浪
技术不断创新,它如我们胸中熊熊燃烧的火焰,热情四溢,照亮了数据库领域前进的道路。每一份创新,都凝聚着我们的智慧与汗水,每一次突破,都让我们心潮澎湃,激动不已。
技术重新组合,它就像我们手中的魔法棒,变幻出无数可能。我们用心编织着每一个代码,如同编织一个个美丽的梦想。在每一次技术的重组中,我们都能感受到那种挑战与机遇并存的刺激与喜悦。
应用场景变化,它如同一幅绚丽多彩的画卷,在我们眼前徐徐展开。每一个新的应用场景,都激发着我们探索未知的勇气与热情。我们迫不及待地想要挑战自我,突破极限,为这个世界带来更多的惊喜与改变。
面对更多场景的挑战,我们怀揣着对知识的渴望和对未来的憧憬,勇往直前。我们像探险家一样,敢于挑战未知,敢于超越自我,因为我们相信,只有不断前行,才能书写出属于我们自己的传奇。
在高效利用资源的征途中,我们如同园丁般细心呵护每一寸土地,每一滴水。我们珍视每一份资源,如同珍视自己的生命。因为我们深知,只有合理利用资源,才能实现可持续发展,为我们的子孙后代留下更多的生存空间。
追求卓越性能的道路上,我们怀揣着对完美的执着与追求。我们如同艺术家一样,对每一个细节都精益求精,对每一次失败都坚韧不拔。因为我们相信,只有不断追求卓越,才能创造出真正属于自己的辉煌。
在这个充满机遇与挑战的时代,我们怀揣着梦想,肩负着使命。我们以满腔的热情和坚定的信念,在数据库技术的海洋中乘风破浪,在创新的浪潮中奋勇前行。让我们携手并进,共同创造属于我们的辉煌未来!
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