《从0开始打造一个最小系统的数据库》要点:
本文介绍了从0开始打造一个最小系统的数据库,希望对您有用。如果有疑问,可以联系我们。
本篇趟个雷,把数据库纳入到轮子中,在我看来,数据库比轮子复杂多了,是一个和操作系统差不多复杂度的东西,所以才能通过一个Oracle养活一家全球50强的公司.本文为后端轮子系列的第一篇,我们先来谈谈如何造个数据库吧.
关系型数据库(Relational Database)是一个伟大的发明,一般的数据库理论,大概会分成以下三个部分.
我们发现,上面三个大的部分都是数据库的理论知识,其实并没有人告诉我们怎么来用代码实现一个数据库,因为科学家们认为实现它并不重要,那是工程师要考虑的事情,too simple,科学家只负责搞出理论,反正我们也不是科学家,那么我们就来做做工程师吧.
既然是工程师,首先想到的就是如何来实现一个数据库了,一个标准的数据库主要会包含以下几个大的模块.
虽然看起来好像挺简单,就是这么三层,但是实际的数据库是非常非常复杂的,除了这些以外还有很多其他模块,比如用户权限管理、缓存模块、日志模块、备份模块等等,大家可以仔细去看看innoDB的书籍或者innoDB的代码,光一个binlog就特别麻烦.
其实要保存数据,搜索系统也能保存数据,而且检索起来更快,并且两者的底层数据结构其实差别不是很大,但为什么用数据库呢?因为数据库的核心是可靠,这个可靠就是考数据库的引擎层来保证的,完整的binlog记录,崩溃后完整的重放机制,数据双写,内存数据定时刷新到磁盘,所有的这些都是为了保证数据的可靠,不会丢失数据.
而上面说的每一个功能,都能单独的写一篇长文,所以说要实现一个数据库其实是很麻烦的,因为为了做到可靠,必然会有很多冗余的数据或者冗余的操作来保证可靠,但作为一个成熟的产品,还需要考虑到产品的性能,所以,如何既可靠又性能优良,就变成了一个衡量数据库好坏的标准,当然,在这两点上,目前没人能干过Oracle了.
数据库如此之复杂,我们如何对它进行瘦身 ,来实现一个最小的数据库系统呢?我们可以从另外一个角度想想,就是我们拿数据库是干什么的?那就是存储和查询数据,如果这么来想的话,就能简单不少.
首先,我们知道数据库最重要的功能就是存储数据,那么底层的存储部分是不能少的;其次,存储的数据要提供查询功能,不然存了就没意义了,这也是不能少的;第三,需要提供一个对外的接口可以和用户交互,不然就既不能存也不能查了.
所以,一个最最基本的数据库至少应该包含数据层,查询层(引擎层)和UI(用户接口)层三层,那么我们就用几个简单的文件来实现这三层,完成一个最小的数据库吧.
数据库的基本单位是列,再上一级的基本单位就是表了,而且我们在建表的时候都会指定列的名称、类型、长度这三个最基本的属性,如果所有列都有这三个属性,那么其实我们是知道每一行数据最多有多少字节的.所以,我们可以设定没一行数据的长度都是定长的,那么整个表的长度也是定长的了,这样查询的时候可以根据行的长度进行快速定位数据,所以,我们的最底层数据就是一个定长的表格了,每一列存储的时候就像下面这样,然后有个meta信息来存储列的属性:
这个看上去很简单吧?也容易实现吧,其实很多数据库也基本上确实是这么实现的,并不难理解吧?稍微注意一下的是每一列存储的时候,每个字段的前四个字节保存的是这个字段的实际长度,然后才是字段的实际内容,如果长度小于建表时的设定长度,那么有一部分空间是浪费掉的,虽然是浪费了,但还是值得的,因为可以让查询的时候省不少事.
这么下来,每行记录就是一个定长的,而一个数据库的表就是一个二进制文件了,但仅仅是这样还是不够的,因为这样结构,无论什么查询都需要扫描全表,依次进行判断,而我们在建表的时候都会建立索引,为了建立索引,我们还得实现一个B+树来存储索引,而B+树基本上是所有数据库的索引保存的数据结构,这里我们也有实现.
总之,数据底层我们就用了一个定长的二进制文件和几棵B+树,再加上一个meta信息文件来实现了一个数据库的底层数据层,很简单哈,但基本上包括了数据库真实的底层,虽然真正的数据库比这复杂多了,但也跑不掉这几个数据结构,整个看下来,数据层的数据结构大体上长这样子.
底层已经有了,接下来就是上面的查询层(引擎层)了.这里我没用引擎两个字,是因为最小数据库的实现上,实在算不上一个引擎系统,我们实现最简单的基本查询SQL(建表SQL、插入数据SQL、单表查询SQL)的解析.在实际中,SQL的解析是一个异常复杂的工程,涉及到语法分析、预处理、优化查询等几个大的部分,因为SQL其实是一门编程语言,要解析一门编程语言,那么编译原理那一套基本上都会用得到.
这里我们换条路子,因为只实现三种简单的SQL语句,那么我们直接用正则和字符串的匹配来对SQL进行解析,解析完成以后变成一个个数据层的对外接口,建表和插入数据都比较简单,解析了SQL以后直接调用上面的第一和第二接口就行了.
数据查询的时候,对查询SQL的WHERE之后的部分,用了个小算法,就是逆波兰表达式来对WHERE之后的语句进行解析,变成一个栈结构来存储查询的内容,然后通过弹栈的方式一个一个调用接口三,并且对结果进行求交和求并的操作,最后得到结果以后,再依次调用接口四获取最后的结果.如果对逆波兰表达式不了解,那么请自行百度一下,很简单的,主要用在对四则运算的优先级的解析中.
查询层的输入输出很简单,他对外实际上只提供一个接口.ExecSqlSentence( Sql ) string,都是字符串,输入是一条条的SQL语句,输出是数据.
对于用户的接口层就更加简单了,我们只需要提供一个TCP服务就行了,用分号来分割每次用户的输入,也就是说,我们telnet上我们这个数据库,然后输入SQL,数据库就会返回数据了.
我在github上建立了一个新的工程叫SparrowSys,麻雀工程,意思很明显,这是一个后端的麻雀,是最简单的后端轮子,目前我也已经提交了一部分代码,数据库的还没有写完,后面会补上的.
数据库的部分在src下的SparrowDB里面,很明显的看到里面有DataLayer,EngineLayer,NetLayer,对应的就是上面的三层,每层里面有一到两个文件,都很简单.目前DataLayer基本完成了,后面会把EngineLayer和NetLayer补上,后面的文章会说说使用,utils文件夹中是一些公共的东西,后面的其他轮子会用到的,比如B+树就在utils里面.
目前这个工程里面东西不多,不建议看,后面我补全以后会说明,欢迎大家提交你的实现来代替我的.接受任何pull request.
最近比较忙,没时间写代码,先放出文章,等代码补充完整了再说说测试效果.点击后面网址,可跳到github代码库.https://github.com/wyh267/SparrowSys
来源:西加加语言 订阅号(ID:XJJ267)
作者:吴坚
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