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
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。
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MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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