自己 無法 blog 年輕 snap 優化 原因 緩沖 閱讀

原文在這裏how-databases-work

當我回想涉及到關系數據庫的知識點時，我不禁覺得若有所失。它們很多地方會用到。會有很多不同的數據庫：小而有用的 SQLite 到強大的 TealData。但是，只有很少的文章解釋數據庫是如何工作的。你可以自己谷歌一下 “關系數據庫是如何工作”，看看結果數量是多少。此外，那些文章都是很短的。而現在，如果你在尋找最時髦的技術(大數據，NoSQl 或者 JavaScript)，你會找到更多深入的文章解釋他們是如何工作 這是因為關系數據庫太舊，太無聊，以致於不能在大學課程、論文和書籍之外解釋嗎？

作為開發者，我討厭使用我不懂的東西。再者，數據庫已經被使用40多年，肯定是有原因。這些年來，我花數百個小時去真正理解這些我每天用的黑盒子。關系數據庫

是很有趣的，因為它們(的理論)基於可用性和可重性(useful and reusable concepts)。如果你對數據庫感興趣，而你從來沒有時間或者意願去深入研究這個大概念， 你會喜歡這篇文章。 盡管這文章的標題是明確，但本文的目的不是如何使用數據庫。所以，(本文假定)你應該明白如何寫簡單的join查詢和基本的CRUD操作；否則你可能無法理解這篇文章。這是你唯一需要知道的事，我會解釋其他所有的東西。 我將會從一些計算機科學的東西開始講，比如是時間復雜度。我知道有些人會討厭這概念，但如果你不理解這些東西，你將無法理解數據庫裏面那些精巧的東西。由於這是個大主題，我將會只關註我認為重要的東西，即：數據庫處理 SQL 的方式。我將只介紹數據庫背後的概念，以便讀到文章的最後，你會對（執行語句時）數據庫引擎下面發生什麽有一個清晰的概念。 由於這是一篇設計很多算法和數據結構的技術長文，所有需要花多點時間去閱讀。一些概念是很難理解的；你可以跳過它，這也能得到整體的概念。 為了讓你更容易理解知識，這文章或多或少分成3部分

• 低級和高級數據庫組件的概述
• 查詢優化過程的概述
• 事務和緩沖池的管理的概述

（由於原本太長太長了，我把它分成幾篇文章，陸續更新）

1. 回到原點（重新講下算法）
2. 全文概述
3. 客戶端管理
4. 查詢關聯器
5. 數據管理器
6. 總結 在寫這篇文章之前，我知道這個主題有多大，我知道要寫一篇關於它的深入文章需要時間。事實證明，我非常樂觀，而且我花了比預期多兩倍的時間，但我學到了很多東西。 如果您想要對數據庫有一個很好的概述，我建議您閱讀研究論文《數據庫系統的體系結構》對數據庫有很好的介紹（共110頁），而且非計算機專業人士也能讀懂。這篇文章幫助我找到了本文的寫作計劃，但沒有像我的文章那樣關註數據結構和算法，而是更多地關註架構概念。 如果您仔細閱讀本文，您現在應該了解數據庫的強大功能。由於這是一篇很長的文章，讓我提醒一下我們所看到的內容：

• B+ Tree索引的概述
• 數據庫的全局概述
• 概述基於成本的優化，重點關註連接運算符
• 緩沖池管理概述
• 事務管理概述

但是數據庫包含更多的奇淫巧技。例如，我沒有談到一些棘手的問題，例如

• 如何管理集群數據庫和全局事務
• 如何在數據庫仍在運行時拍攝快照(snapshot)
• 如何有效地存儲（和壓縮）數據
• 如何管理內存

因此，當您必須在bug多多的NoSQL數據庫和堅如磐石的關系數據庫之間進行選擇時，請三思而後行。不要誤會，一些 NoSQL 數據庫是很好的。但它們畢竟太年輕，並只能解決少數應用關註的特定問題。 最後說一句，如果有人問你數據庫的原理是什麽，你不用逃之夭夭，現在你可以回答：

[譯] 數據庫是如何工作（一）介紹