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  数据库管理系统（DBMS）一直以来作为计算机的重要部分，在工业界和学术界都经过了长时间的发展，里面许多的设计技术如scalability、reliability都用到了其它的系统里。

The Life of a Query

  数据库管理系统，尤其是关系型数据库管理系统（RDBMS）在当前的绝大多数应用中都占据核心地位。RDBMS有5个核心组件（如上图所示）。对于一个简单查询，处理流程如下：

1. Client和DBMS建立连接，发送SQL命令。连接的方法有很多种，比如直接连接、通过网络连接、ODBC连接、通过代理连接。
2. 一旦收到了SQL命令，DBMS就分配一个线程（进程亦可）执行该命令。这部分的工作由上图左边完成，包括访问权限、分配足够的计算资源，如果计算资源不够，这部分会等到足够的资源才开始继续计算。
3. 一旦被分配的线程开始工作，就进入到查询处理阶段。这个阶段先将查询文本编译成查询plan，然后执行该plan。
4. 在执行该plan的过程中会涉及到数据的存取，这一部分由上图的底部完成，其中的transaction保证也在这一部分完成。
5. 最后，查询结果被存入一个buffer中，等待发给client。

Process Models

单处理器

  多用户模型一直是数据库管理系统重点之一。为简化问题，假设CPU只有一个核，一个DBMS只有一个process，但是有多个thread。

  一个DBMS有三种进程模型：每个worker单线程、每个worker单进程、进程池。

单worker单进程

  单进程模型出现的很早，因为可以直接调用OS的进程接口，由OS scheduler安排每个worker的工作时间。同时进程间内存独立、锁、缓存等功能也由OS提供。

  单进程模型在大规模用户缺乏扩展性，目前支持这种模型的数据库有DB2，PostgreSQL，Oracle。

单worker单线程

  worker每收到一个连接请求，就单独分配一个线程来处理这个请求任务。

  单线程的问题在于内存空间不独立，难以debug，race condition等问题。

进程池

  与单进程不同的是，进程池保持一定数量的进程，当线程超过这个数量时，就需要等待其它进程结束才能开始执行。

Shared Data and Process Boundaries

  数据共享对于单线程模式非常方便，但是对于其它的模式就很麻烦。对于三种进程模型，将数据从DBMS移动到client会涉及到许多buffer。单实际上，所有的共享数据都会设计缓冲区。

  Disk I/O buffer是所有的模型都会涉及到的，因为所有的模型肯定可以访问同一数据库下所有的数据。Disk buffer主要分为两类：数据库请求、日志请求。

  对于数据库请求，共享数据通过所有worker都可以访问的内存地址进行交流，也即Buffer Pool。

  对于日志请求，日志在transaction中会产生日志，这些日志先被存在内存中（log tail），然后周期性的被写入disk中。

  在线程模型中，log tail以堆中数据结构存在。在其它进程模型中，通过共享内存来交流日志。

  Lock table在所有的worker中共享。

Parallel process and memory coordination

  多进程的存储模式分为三种：shared-memory，shared-nothing，shared-disk，分别对应三种不同程度的数据共享模式。

NUMA

  Non-Uniform Memory Access（NUMA）提供了一种cluster中带有独立内存的共享内存编程模型。Cluster内的每个system都可以快速本地内存，但是要访问其它内存速度会相对降低。

Relational Query Processor

Query Parsing and Authorization

  当paser得到一个SQL语句后，做的事情有：

1. 检查SQL语句正确。
2. 解决名字和引用。
3. 将语句转换成optimizer使用的内部格式。
4. 确认用户有权限执行该语句。

  对于一个SQL语句，parser首先考虑的就是FROM子句里的表引用，它将表的名称完全展开成server.database.schema.table的格式（根据不同的DB，格式会略有不同）。

  然后query processor在catalog manager中找表是否存在，catalog的信息通常会存在一个只存有catalog的cache中，避免在访问大规模数据时被数据换出。

  此外，数据类型也会被用来确定一些有歧义的表达式，比如(salary * 1.15) < 7500，这个式子中根据salary属于整型还是浮点数会调用不同的乘法函数。

Query Rewrite

  Rewriter要做的事情很多，但是在实际的DB中rewriter的功能要么在parser部分，要么在optimizer部分。但作为逻辑上单独的一个模块，我们关注一下它的职责即可。

1. 展开VIEW。这个是rewriter最重要的工作，递归地把VIEW中的表名、表达式展开，直到最后没有VIEW可以再展开。
2. 常数计算。把一些常量计算出来，如1+2这个表达式可以直接用3替代。再PostgreSQL中，这部分的功能是在optimizer的预处理部分完成的。
3. 逻辑重写。将可以在编译时期可以直接推算结果的表达式重写，如salary<1000 AND salary>2000可以直接用false替代。
4. 子查询展开。子查询展开是为了保证最终的表达式的简洁，即SELECT FROM WHERE格式，以便最终的optimizer优化。

Query Optimizer

  查询计划是以流程图的形式生成的，高层结点不断地从底层结点取得数据，取得数据计算完后将结果交给更上层的结点。过去的优化形式有两种，一种是优化System R生成的字节码，另一种是优化是优化生成的中间计划。历史证明后者比较符合历史发展潮流。现在的优化方向主要有以下几个：

• Plan space：早期的System R采用左递归的优化方式，同时将需要做笛卡尔积的运算向后推迟。
• Selectivity estimation：过去的selectivity estimation比较简陋，现在会用到包括数据分布等统计数据来估计，也有很多其它新技术，但是很少会被用在实际的生产中。
• Search Algorithm：一些商用数据库已经抛弃了动态规划优化，但是他们采用的优化我不是很了解，就不多说了。
• Parallelism：大多数数据库支持并行处理。很多数据库也支持内查询：通过多个处理器加速一个查询的方法。为了降低复杂度，常见的并行优化是：先生成单进程优化，再将优化结果分配给多个处理器执行。
• Auto Tuning：自动调节是工业界一直在尝试改进的ability。

Query Executor

  Executor负责执行生成的计划，作用像是一个解释器，觉得大多数的executor都是以迭代器模式执行的，一个简化的迭代器如下所示：

Iterator

  迭代器的一个重要的特点就是数据流和控制流的合并。高层结点向低层结点发送数据请求，底层结点收到请求后计算结果，然后将结果返回给高层结点，同时低层结点的结束控制。由于worker通常是单线程的，所以executor的设计十分的简洁高效，对于多线程或者多进程的解决方案也存在，比如利用生产者消费者模型，这里就不多说了。

修改数据

  一般来说修改数据是比较简单的，只需要直接修改表就可以。但是存在一些情况就需要注意，比如著名的万圣节问题。万圣节问题最早是由System R小组在万圣节当天发现的，问题来自于类似“让工资低于2000的员工工资涨10%”这类修改。当executor通过B+树访问工资时，被涨过的员工工资如果还低于2000就会再次被修改，直到所有的员工工资都超过2000。

  解决这种问题的方法有很多。一种简单有效的方法是让optimizer发现有索引的修改直接查找整个表，而不使用索引，但这种方法很多情况下会很低效。另一种方案是批量读写，即预先存下需要搜寻的数据，然后查找预存的数据，在实际数据上进行修改。还有一种方法是针对pipline传输数据的，就是采用多版本控制来保证不会重复修改。

Access Methods

  Access methods负责文件访问，包括堆数据和索引访问。现在的数据存在多种不同的索引类型，包括最基本的B+树，对于很多其他格式的数据如文本文件、多重维度数据，也有专门的索引来维持。

  最基本的access method提供的接口就是iterator接口，如上图所示。其中init()方法可以接受“search argument”（System R称之为SARG）。如果SARG为NULL，那么就扫描全表。传递SARG的原因有两个。一是一些索引需要SARG传递需要的参数，二是为了性能考虑。比如SARG不传递给下层函数，那么每次下层函数返回结果时，要么将结果放在buff page里（pin值加一），要么放在堆里。如果返回的结果不是期望得到的，那么buff page的pin值会被减一，或者把堆中结果销毁，然后再次调用下层函数。显然，这些步骤十分的耗时。

Database Extensibility

  过去数据库存储的数据格式受到严重限制缺乏扩展性，这种情况现在改善了很多，这里点名表扬PostgreSQL。

Abstract Data Types

  抽象数据类型的支持需要在runtime扩展，为了能够实现扩展性，DBMS在parser阶段就需要借助system catalog来实现数据类型的扩展，这种方法中DBMS没有不需要interpret类型，只要调用对应的需要的函数就可以。

Storage Management

  DBMS的存储管理有两种，一种是直接控制硬盘，所有的写入读出等操作都是由数据库完成，另一种是利用OS提供的硬盘抽象来管理存储。

Spatial Control

  硬盘需要管理的原因有很多。硬盘顺序读取速度是随机读取的7到100倍。硬盘的速度增长速度相对CPU、内存来说要慢得多：存储量每18个月翻一倍，访问速度每年增长7%。DBMS通常也比底层的OS更加了解自己的工作模式。因此DBMS对硬盘的控制是很必要的。

  但是，直接控制硬盘虽然可以达到极限性能，但也存在一些缺点。首先，需要DBA将一块raw磁盘直接划给DBMS，这样就导致了磁盘的这块不能被OS使用，里面的数据也不能被其它软件复用。同时，磁盘访问接口也要随着OS的不同而变化，导致DB迁移性很差。最后一些新性的存储结构，如RAID、SAN等变得更加流行。这样看来，随着以后发展，对硬盘进行直接控制越来越没有必要。

  一种可行的控制裸磁盘的替代方案是向OS申请一个超大的文件，DBMS在内件内划分空间用来存储，这种方法的缺点下一节讨论。

  在TPC-C的测试中，大文件方案仅仅比裸磁盘方案慢6%，因此大文件方案更加的受欢迎。

Temporal Control

  DBMS除了控制磁盘数据存储空间外，还控制数据写入磁盘时间。数据写入时机交给OS处理也是不合理的，OS并不知道合适的写入时机，所以会造成问题。比如ACID保证的失效后的需要保证原子恢复。另一个问题是OS只关注性能，而不在乎数据的正确性。最后就是就是双缓存问题。就直观上来说，何时写入内存本身就是一件值得商榷的事。

Buffer Management

 还没写完，先发出来吧

红书推荐系列（二）：Architecture of a Database System

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