这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 13 天。
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SQL语言：结构化查询语言，语法风格接近自然语言，高度非过程化，面向集合的操作方式，语言简洁，易学易用
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SQL执行流程：数据库接收到SQL后，Parser模块解析SQL语句，生成语法树AST，Optimizer优化器根据语法树生成Plan(树状结构)，executor执行plan，从文件中读取数据，返回数据，写入数据等，返回结果到用户。
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SQL引擎
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Parser：解析器，一般分为词法分析 (Lexical analysis )、语法分析 ( Syntax analysis )、语义分析 ( Semantic analyzer ) 等步骤.
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optimizer：优化器判断那种执行方式是最优的方式
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基于规则的优化(RBO， Rule Base Optimizer)
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基于代价的优化(CBO，Cost Base Optimizer)：一个查询有多种执行方案，CBO会选择其中代价最低的方案去真正的执行。代价，时间
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Executor
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火山模型 ：逐层向下调用，数据逐层向上返回
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向量化模型：适合大批量数据处理，对于很多单行数据处理没有优势。往往搭配列式存储使用
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simd机制：一条CPU指令里可以计算多条数据
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编译执行：把所有逻辑代码写入一个函数里，就没有函数调用了。把不同算子合在一个函数里，动态编译技术，拿到plan后动态生成代码编译路径
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存储引擎—InnoDB
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分为两部分，内存In-Memory和磁盘On-Disk
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In-Memory:
- Buffer Pool：用作数据缓存
- Change Buffer
- Adaptive Hash Index
- Log Buffer：写日志先写到这个buffer，再写到磁盘上
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On-Disk:
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System Tablespace(ibdata1)：系统表，存元数据，表名列名属性等
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General Tablespaces(xxx.ibd)：表中存有什么数据
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Undo Tablespaces(xxxibu)：存日志
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Temporary Tablespaces(xxx.ibt)
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Redo Log(ib_logfileN)：存日志
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Buffer Pool：
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每个chunk的大小一般为128M，每个block对应一个page，一个chunk下有8192个block。这样可以避免内存碎片化。分成多个instance，可以有效避免并发冲突。page id % instance num得到它属于那个insatnce
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两个重要结构：hashmap，通过page id找到block。LRU，管理内存空间，把最近最常使用的保存在内存
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Page：Innodb会把内存分成一个个16k的内存空间，在磁盘上存储是按page存储的
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B+ Tree：构建索引
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事务引擎
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原子性：undo log用来将数据库回退到修改之前的状态
- Undo Log是逻辑日志，记录的是数据的增量变化。利用Undo Log可以进行事务回滚，从而保证事务的原子性。同时也实现了多版本并发控制( MVCC )解决读写冲突和一致性读的问题。
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一致性：业务上实现
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隔离性：锁，MVCC
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持久性：redo log
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总结
学习了SQL语句的执行流程，SQL引擎，存储引擎和事务引擎的组成和原理。
