这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 6 天
关系型数据库的关键技术
- SQL引擎
- 存储引擎
- 事务引擎
SQL引擎
当一条SQL语句到达RDBMS后，将如下图所示执行：
可以看到在RDBMS中，SQL语句先后由 Parser 解析生成语法树，交由 Optimizer 优化生成计划树，最终由 Executor 执行。
- Parser 解析器：经过词法分析、语法分析生成语法树，然后对语法树进行合法性校验。
- Optimizer 优化器：根据Parser产生的语法树，根据规则或者代价产生执行计划树。
- Executor 执行器：根据计划树进行执行，常见的执行方式是火山模型。
Parser 解析器
在 Parser 中词法分析、语法分析、语义分析的流程
Optimizer 优化器
查询优化器方法有两类，基于规则的优化RBO 和 基于代价的优化CBO Rule/Cost Base Optimizer
RBO - 基于规则优化，通过关系代数的等价语义重写查询语句
- 条件简化 - 将复杂语句简化
- 表连接简化 - 总是小表先进行连接
- Scan优化 - 对索引的选择优化，在唯一索引、普通索引、全表扫描中选择效率最高的方式
CBO - 基于开销优化，考虑时间、IO、CPU、NET、MEN等资源
Execuot 执行器
火山引擎
执行流程：对于每个 Operator 调用Next操作，访问下一层的 Operator，获取下一层返回的结果，再执行计算，将该层的结果向上返回
优点：每次的计算独立、没有耦合，逻辑简单清晰
缺点：每次计算有多次函数调用开销，CPU效率不高
向量化模型
执行流程：每次操作计算一批数据（Batch N行数据），计算完成后向上返回Batch
优点：将函数调用次数降低至 1/N ,CPU cache命中率更高，可以利用CPU的SIMD机制
SIMD（单指令多数据流）：一条指令同时处理多个数据
编译执行模型
将所有操作封装到一个函数中，降低函数调用的代价。
需要通过LLVM动态编译执行技术
存储引擎
InnoDB是最为常见的存储引擎，通过InnoDB来了解存储引擎的特点
分为两个部分 In-Memory 和 On-Disk，内存和磁盘两个部分
- In-Memory - 在内存中做数据缓存减小IO开销
- On-Disk - 存储系统表、事务日志表
