深入理解RDBMS | 青训营笔记

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 9 天 ✌

1. DBMS数据模型 -- 关系模型

• （1）实体之间的联系都通过二维表结构表示
• （2）便于表示多对多的M:N关系
• （3）数据访问路径对用户透明
• （4）通过表关联查询效率较低，且关系必须规范化

SQL(Structed Query Language)：接近自然语言、非过程化、面向集合

2. DBMS关键技术

SQL执行: SQL --> Parser语法解析 --> AST查询树 --> 预处理器 --> 查询优化器 --> 查询执行引擎 --> 存储引擎API接口调用

SQL引擎:

• Parser：解析器一般包括词法分析、语法分析、语义分析等步骤，将SQL语言转换为AST解析查询树，便于后续进行查询优化与执行。

• Optimizer：优化器，基于规则设计（表连接、scan优化）的优化，基于代价（时间、资源代价）的优化

• Executor： （1）火山模型执行（每个Operator调用Next操作，访问下层Operator，获得下层返回经过计算之后，再将这行数据返回给上层，算子独立抽象实现，相互之间没有耦合，但同时存在多次函数调用开销大的问题）

  （2）编译执行：极力减少函数调用开销，所有的操作封装到一个函数里面（相关技术：LLVM动态编译执行）

存储引擎 -- InnoDB:

（1）内存存储：

• Buffer Pool：用于在磁盘和内存之间交换暂存数据，基于最近使用原则LRU调整内容
• Change Buffer
• Adaptive Hash Index
• Log Buffer

（2）磁盘存储：

• System Tablespace(ibdata1)
• General Tablespaces(xxxibd)
• Undo Tablespaces(xxx.ibu)
• Temporary Tablespaces(xxx.ibt)
• Redo Log(ib_logfileN)

（3）B+树索引

B+树索引优点：

• 索引节点没有数据，比较小，能够完全加载到内存中
• 叶子节点之间都是链表的结构，可以支持范围查询
• B+树中因为数据都在叶子节点，每次查询的时间复杂度是稳定的

B+树索引结构：

事务引擎:

• Undo Log：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。

• Isolation与Lock：实现读写一致性，MVCC（MVCC是在并发访问数据库时，通过对数据进行多版本控制，避免因写锁而导致读操作的堵塞，从而很好的优化并发堵塞问题。

• Durability与Redo Log：永久保存与重做，redo log是物理日志，记录的是页面的变化，它的作用是保证事务持久化。如果数据写入磁盘前发生故障，重启MySQL后会根据redo log重做。