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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！
