Index Concurrent Control 我们的系统中存在着大量的线程，这样做的目的是来 最大化并行能力，或者是最大程度上减少我们想要执行查询时的延迟 因此，当我们想通过多线程来更新和访问我们的数据结构，我们该如何保证线程安全？ 目前市场上主流的数据库都支持多线程，但还是存在些例外： Redis：基于单线程的内存数据库 VoltDB：虽然是多线程的数据库，但其以某种方式将数据库进行分割，即每个 B+Tree只能由一条单个线程来进行访问 实际上，我们保护我们的数据结构的方式是通过一种 并发协议 或 并发方案来…
Optimization 这是真实的 DBMS中会使用到的东西，这能让我们的 B+Tree更快 Prefix Compression 前缀压缩 前提：node中的 key是排好序的 实际上，保存在同一个 node上的 key彼此之间会非常相似 对于这种场景，我们可以将这些 key的公共前缀进行提取，那么剩下来的便是不相同的部分，即压缩了数据 对于聚簇索引，我们同样可以进行类似优化，我知道我所有的 tuple都存放在 磁盘或 page中，同样，在索引中也是排好序存在的，那么这些 tuple很有可能都在同一个节点上，它…
Buffer Replacement Policy Buffer 池中页面的置换策略 通常关注于： 正确性 确保要移除的 page正在被读取 精确性 确保要移除的页面是在未来不太会被用到的那些 pages，以此来减少磁盘寻道的数量 速度 当我们在访问 page table时会持有 latch，我们并不希望运行哪种算法来找到要被移除的 page，因为这耗时可能会多余实际访问 page 元数据的开销 我们并不想要去拥有大量元数据带来的开销，也不想去跟踪所有这些额外数据 如：跟踪单个 page的元数据本身大于该 page…
Buffer Pool Optimizations 针对 Buffer Pool的优化 Multipart Buffer Pool 多缓冲池 实际上我们可以有多个缓冲池，即分配多个内存区域，每个内存区域对应着一个 Page Table，各自管理着一套 page id和 frame的映射关系 这有什么好处 --> 分配多个缓冲池 分配多个缓冲池，这有益于我们对单个缓存池区域进行局部策略的优化 而且能够减少那些访问 Buffer池的不同线程间争抢 Latch的情况发生 当我们去读取数据时，找到 Page Tabl…
workload 关系模型并没有指定我们必须将元组的所有属性一起存储在一个页面中，对于某些工作负载而言，这可能不是最好的布局 关系模型本身并未规定任何的 Page Layout 我们数据库而言，目前主要关心两种 workload OLTP 联机事务处理，On-Line Transaction Processing 从外界拿取数据，然后更新到数据库中去 OLTP主要做的是对数据的 增删改 重复地对一小部分 tuple进行更新操作 OLTP的查询更加简单、更加快速 OLTP 获取读取 / 更新与数据库中单个实体相关的少…
暂时构建出的数据库架构图： 通过磁盘，数据库文件，页(有时也会被称为块)来描述数据库 -> 基于磁盘上的数据库文件 内存中使用 缓冲池(Buffer pool)进行管理. -> 基于内存的 Buffer pool 这其实就像是 虚拟内存(Virtual Memory) 既然 os已经实现了虚拟内存，为什么数据库还要去构建类似虚拟内存？ 在磁盘中有一些页面 在内存中，操作系统有自己的虚拟内存页面以及物理内存 使用内存映射文件(mmap)将文件中的内容存储到进程的地址空间中 内存映射文件，本质上是从磁盘中获…
CTE可以实现嵌套查询的效果，那么 CTE和嵌套查询有什么区别？ CTE是用来编写嵌套循环的另一种方式 在 CTE里可以实现递归，在嵌套循环里便不能这么使用了 sql是声明式语言，其知道你所试着做的一切，如果你试着去访问自己所定义的 CTE表格但是没有使用 EXCURSIVE的话，数据库系统是不会让你这么做的 在理想情况下，我们始终希望无需将数据放入本地或者来回移动的情况下，就能够计算整个查询，CTE提供了 作为单个查询所需的性能，尽管复杂性使得新查询优化变得更加困难. 即有了 CTE，你就 无需添加额外的逻辑从数…
能否将 内部查询当做是一种 嵌套循环来看？ 可以，但并不是 for循环实际上有某种类似于顺序的概念，它就是一个集合 所有的这些操作符 in、exists、any所试图表达的便是内部查询中是否有满足条件的 tuple 它并不会真的去遍历每一个 tuple，如果把外部查询当成是一个 for循环的话，服务器对内部查询的评估始终是在一个 bag或者 set的层面进行的
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