这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第1篇笔记

深入理解 RDBMS

经典案例

• 红包雨：

  • 事务 -> 由一组SQL组成的一个程序执行单元, 满足 ACID
  • ACID -> 原子性，一致性，隔离性，持久性
  • A -> 不可分割，要么全做，要么不做
  • C -> 数据的完整一致性，操作逻辑的合法性
  • I -> 事务之间隔离，互不影响
  • D -> 对数据的更新永久化，不会丢失

发展历史

前 DBMS 时代

• 人工管理 结绳、记账、打孔机（1890）
• 文件系统 1950 -> 磁盘时代

DBMS 时代

1960 -> 数据库管理系统(DBMS)

DBMS -> 按照某种数据模型来组织、存储和管理数据的仓库

数据模型 -> 网状模型、层次模型、关系模型

网状模型 -> 1964，第一个数据库系统，通用电气 IDS 诞生,1970年代流行，占主导地位，网状结构

层次模型 -> 1968 IBM，第一个大型商用数据库，树形结构

关系模型 -> 1970 IBM，E.F.Codd 博士提出。1979 Oracle开始将关系型数据库商业化

	网状模型	层次模型	关系模型
优势	方便直接描述关系	结构简单	将实体以及之间关系通过二维表结构表示
劣势	结构复杂，难用	无法表示多对多关系	关联查询效率低，规范化

SQL 语言

1974 IBM，将 Codd 关系数据库的 12 条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，提出 SQL。

• 语法接近自然语言
• 高度非过程化
• 面向集合的操作方式
• 语言简洁，易学易用

过程化的语言就是说我告诉计算机该怎么做，用编程语言，一步一步的操作都写明，然后执行。 而非过程化的语言就是说相对简要的告诉计算机|软件我想要什么，让部分操作通过计算机|软件自己内部去解决

关键技术

一条 SQL 的一生

SQL -> RDBMS -> Parser -> Optimizer -> Executor -> Data File -> Result

SQL 引擎

• Parser 解析器，做词法、语法、语义等分析

  • 保留字、表名、常量、运算符、结束符
  • 语法分析，生成语法树
  • 语义分析，校验合法性

• Optimizer 优化器

  • 基于规则的优化

    • 条件化简

      将条件（a = 5 and b > a） 化简为 (a = 5 and b > 5)

    • 表连接优化

      优先小表进行连接

    • Scan 优化

      数据库通过索引协助快速查询和更新数据，主要是通过 B+ 树的结构

      优先级：唯一索引 > 普通索引 > 全表扫描

  • 基于代价的优化

    • 时间、资源（IO、CPU、NET、MEM）

• Executor 执行器

  • 火山模型：每个操作独立出来执行，层层递归

    每个算子独立，没有耦合，结构清晰，但是多次递归调用，CPU效率低

  • 向量化模型：使用批处理，相同操作一批一批执行

    CPU cache 命中率高，函数调用次数减少，可利用CPU 的 SIMD 机制

  • 编译执行：把所有操作写到一个执行函数中

    通过动态编译技术 LLVM ，动态生成 SQL 的执行代码