技术

ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes垂直扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes监控 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

python与线性回归 多活 volcano 特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi pytorch client-go学习 tensorflow 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf_operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 《推荐系统36式》笔记 资源调度泛谈 系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 《聊聊架构》 书评的笔记 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签


数据库的一些知识

2016年09月21日

简介

数据的组织

假定数据库存放数据的文件称为data file,数据库的内容在内存里是有缓存的,称为db buffer。某次操作,我们取了数据库某表格中的数据,这个数据会在内存中缓存一些时间。对这个数据的修改在开始时候也只是修改在内存中的内容。当db buffer已满或者遇到其他的情况,这些数据会写入data file。(为了维护这个db buffer和db file的一致性,引入了checkpoint)

db buffer的存在不仅提高了性能,系统也有机会对db buffer进行一定整理后集中写入,毕竟db数据随机写入的开销比较大。log file一般是追加内容,可以认为是顺序写,

How do you build a database

摘自How do you build a database? ,为防止链接失效,贴上原文。

Its a great question, and deserves a long answer. Most database servers are built in C, and store data using B-tree type constructs. In the old days there was a product called C-Isam (c library for an indexed sequential access method) which is a low level library to help C programmers write data in B-tree format. So you need to know about btrees and understand what these are. BTree 很重要

Most databases store data separate to indexes. Lets assume a record (or row) is 800 bytes long and you write 5 rows of data to a file. If the row contains columns such as first name, last name, address etc. and you want to search for a specific record by last name, you can open the file and sequentially search through each record but this is very slow. Instead you open an index file which just contains the lastname and the position of the record in the data file. Then when you have the position you open the data file, lseek to that position and read the data. Because index data is very small it is much quicker to search through index files. Also as the index files are stored in btrees in it very quick to effectively do a quicksearch (divide and conquer) to find the record you are looking for. 一个表单单数据文件是不够的,需要一/多个索引文件。

So you understand for one “table” you will have a data file with the data and one (or many) index files. The first index file could be for lastname, the next could be to search by SS number etc. When the user defines their query to get some data, they decide which index file to search through. If you can find any info on C-ISAM (there used to be an open source version (or cheap commercial) called D-ISAM) you will understand this concept quite well.

Once you have stored data and have index files, using an ISAM type approach allows you to GET a record based on a value, or PUT a new record. However modern database servers all support SQL, so you need an SQL parser that translates the SQL statement into a sequence of related GETs. SQL may join 2 tables so an optimizer(优化器最初是为了加快join表的速度么?) is also needed to decide which table to read first (normally based on number of rows in each table and indexes available) and how to relate it to the next table. SQL can INSERT data so you need to parse that into PUT statements but it can also combine multiple INSERTS into transactions so you need a transaction manager to control this, and you will need transaction logs to store wip/completed transactions.

It is possible you will need some backup/restore commands to backup your data files and index files and maybe also your transaction log files, and if you really want to go for it you could write some replication tools to read your transaction log and replicate the transactions to a backup database on a different server. Note if you want your client programs (for example an SQL UI like phpmyadmin) to reside on separate machine than your database server you will need to write a connection manager that sends the SQL requests over TCP/IP to your server, then authenticate it using some credentials, parse the request, run your GETS and send back the data to the client. So these database servers can be a lot of work, especially for one person. But you can create simple versions of these tools one at a time. Start with how to store data and indexes, and how to retrieve data using an ISAM type interface. There are books out there - look for older books on mysql and msql, look for anything on google re btrees and isam, look for open source C libraries that already do isam. Get a good understanding on file IO on a linux machine using C. Many commercial databases now dont even use the filesystem for their data files because of cacheing issues - they write directly to raw disk. You want to just write to files initially. I hope this helps a little bit.

概要内容:

  1. 知道BTree 很重要
  2. 一个表单单数据文件是不够的,需要一/多个索引文件,数据文件和索引文件分开存储
  3. 有了数据文件和索引文件,你就可以读写数据了,但你需要SQL parser 将sql 翻译成读写操作,需要optimizer加快join表的速度,需要Transaction manager 管理事务
  4. 备份儿/恢复数据文件、索引文件、Transaction log文件。如果支持客户端程序的话,还需要一个Connection manager