实现一个微型的数据库

自己写一个简单的数据库，原理大概有以下几点：

一、数据以文本形式保存

将所要保存的数据写入文本文件，这个文本文件就是数据库。

为了方便读取，数据必须分为记录，每一条记录的长度规定为等长。

举例：假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。

大多数的时候我们不知道某一条记录在第几个位置，只知道主键的值。这时为了读取数据，可以一条条比对记录。但是这样做的效率太低。实际应用中，数据库往往采用B树格式存储数据。

二、关于B树

要理解B树先需要理解二叉查找树

说二叉查找树是一种查找效率非常高的数据结构，它有三个特点：

(1)每个节点最多只有两个子树。

(2)左子树都为小于父节点的值，右子树都为大于父节点的值。

(3)在n个节点中找到目标值，一般只需要log(n)次比较。

二叉查找树的结构不适合数据库，因为他的查找效率与层数有关。越处在下层的数据，就需要越多次的比较。极端的情况下，n个数据需要n次比较才能找到目标值。对于数据库来说，每进入一层，就要从硬盘读取一次数据，这非常致命，因为硬盘的读取时间远远大于数据处理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好。

B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，减少硬盘操作次数。

B树的特点：

(1)一个节点可以容纳多个值。

(2)除非数据已经填满，否则不会增加新的层，也就是说，B树追求“层”越少越好。

(3)子节点的值，与父节点中的值有严格的大小对应关系。一般来说，如果父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。比如上图中，父节点有两个值(7和16),就应对应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。

这种数据结构非常有利于减少读取硬盘的次数。假定一个节点可以容纳100个值，那么3层的B树可以容纳100万个数据，如果换成二叉查找树，则需要20层。假定操作系统一次读取一个节点，并且根节点保留在内存中，那么B树在100万个数据中查找目标值，只需要读取两次硬盘。

三、索引

数据库以B树格式存储，只解决了按照“主键”查找数据的问题。如果想查找其他字段，就需要建立检索(index)。

所谓索引，就是以某个字段为关键字的B树文件，假定一张“雇员表”，包含了员工号(主键)和姓名两个字段，可以对姓名建立索引文件，该文件以B树格式对姓名进行存储，每个姓名后面是其在数据库中的位置(即第几条记录)。查找姓名的时候，先从索引中找到对应的第几条记录，然后再从表格中读取。这种索引查找方法，叫做“索引顺序存取方法”，缩写为ISAM。它已经有多种实现，只要使用这些代码库，就能自己写一个最简单的数据库。

四、高级功能

部署了最基本的数据存取(包括索引)以后，还可以实现一些高级功能。

(1)SQL语言是数据库通用操作语言，所以需要一个SQL解析器，将SQL命令解析为对应的ISAM操作。

(2)数据库连接(join)是指数据库的两张表通过“外键”，建立连接关系。你需要对这种操作进行优化。

(3)数据库事务(transaction)是指批量进行一系列数据库操作，只要有一步不成功，整个操作都不成功。所以需要有一个“操作日志”，以便失败时对操作进行回滚。

(4)备份机制：保存数据库的副本。

(5)远程操作：使得用户可以在不同的机器上，通过TCP/IP协议操作数据库。

关于数据库原理思考Q&A:

1、设计一个支持TB级别数据的数据库,而且要能支持高效的区间查询(范围查询).怎么办?

解答:首先要明确,并不是所有的字段都可以做区间查询.比如对于一个员工,性别就没有所谓的区间查询,而工资是可以做区间查询的,例如查询工资大于a元而小于b元的员工。

我们将需要做区间查询的字段对应的字段值提取出来作为关键字构建一棵B+树，同时保存其对应记录的索引。B+树会对关键字排序，这样我们就可以进行高效的插入，搜索和删除等操作。我们给定一个查询区间，在B+树中找到对应区间开始的结点只需要O(h)的时间，其中h是树高，一般来说都很小。叶子结点保存着记录的索引，而且是按关键字(字段值)排好序的。当我们找到了对应区间开始的叶子结点,再依次从其下一个块中找到对应数量的记录,直到查询区间右端(即最大值)为止.这一步的时间复杂度由其区间中元素数量决定.

避免使用将数据保存在内部结点的树(B+树将数据都保存在叶子结点),这样会导致遍历树的开销过大(因为树并非常驻内存)。

假设这棵B+树上对应的数字表示工资，单位千元。员工对应的工资数据， 其实就都保存在叶子结点上，内部结点和根结点保存的只是其子结点数据的最大值。 这里假设每个叶子结点上的工资值所在的那条记录索引并没有画出来。OK， 现在我们要查询工资大于25k小于60k的员工记录。

区间的开始值是25，我们访问根结点，发现25小于59，于是向左子结点走。 然后继续。发现25大于15且小于44，于是向其中间子结点走。 最后在叶子结点查找到第一个大于25的值是37。接下来再依次地将结点内部的其他值 (44)，和它下一个叶子结点的值(51,59)对应的记录返回(不再往下查找， 因为下面的数已经大于60)。这样一来，即实现了高效的区间查询。
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