浅谈数据库

随便扯一些题外话

大学里，很多专业都学过数据库这们课程，但是这个课程只是教你怎么使用数据库。

上面也没有将数据库事实现原理，这让很多人摸不着头脑。

曾经我也很困惑，不就是用树来加快搜索嘛，从O(n) 的复杂度降到log(n)的复杂度。

但是我还是有几个问题没想出来。

1. 这个树怎么储存的?直接一个节点一个文件吗?
2. 有多个查询条件时怎么实现的？难道分开查询?
3. NOSQL　数据库到底是什么意思？难道只是不同的节点的属性可能不同。

好吧，我看了阮一峰的《数据库的最简单实现》,想要说一些东西了。

看阮一峰的那篇文章学到的

记录等长

在关系型数据库中，一个很明显的特点就是每条记录都是等长的。

而且每个记录的字段完全相等，且对应的字段也是等长，字段的顺序也相同。

查询依靠什么

维基百科上是这样描述关系键的:

关系键是关系数据库的重要组成部分。
关系键是一个表中的一个或几个属性，用来标识该表的每一行或与另一个表产生联系。

说的很明确，我就不多说什么了。

关系键有主键(primary key), 超键(superkey), 候选键(candidate key),外键(foreign key),代理鍵,自然键。

我们只需要简单的理解有两个主键和外键。

假设我们只会查询主键，那么我们该选择什么样的数据结构才能加快查询呢？

参加过ACM的同胞应该马上可以想到树这个数据结构了。

最常见的是二叉查找树，查找复杂度O(log(n)),即二分查找。

有时候我们可能需要查询的条件不是主键怎么办？

数据库会先对查询的条件建一个索引。

对于索引，可以简单的理解为特殊的主键，或者把主键理解为特殊的索引。

主键的特殊之处是一个主键可以唯一标示一条记录。

建一个索引的意思就是以查询的条件(假设是单一条件)为比较值，建一个查找树，方便快速查找。

新建的这个树会缓存下来。

这也是为什么别人会告诉你，对经常查询的条件加上索引的缘故。

数据库用的什么树

数据库的实现没有简单的选择二叉查找树。

原因是我们每查一层，我们需要读取下层的数据，这个读取不是从内存里读取的，是从硬盘里读取的。

这样看来，我们至少需要读取硬盘的次数是O(log(n))次了，这样的代价是很大的，不可接受的。

说起从硬盘起读取数据，不知道大家有没有想起给磁盘文件排序的问题。

对，我们的数据库和磁盘文件排序面临着一样的问题，不能一次性把所有内容读取到内存中，需要多次读取。

这时要考虑的是读取数据的次数了，我们需要尽量减少读取数据的次数。

那我们该如何选取数据结构呢？

这是B树站出来了。

什么是B树呢？

可以理解为多叉查找树，而且每个节点储存多个值。

看看这个图片

这样，每个节点储存100个值，３层可以储存100W个值了，但是我们只需要读取3次硬盘，换成二叉查找树的话是20层左右,这效率是刚刚的。

聊些其他的

其实看了阮一峰的那篇文章，我有种被骗的感觉。

在那篇文章里学到的知识只有一个：数据库的数据结构为什么选择B树。

实际上数据库有三部分组成：存储管理器、查询处理器和事务管理器。

聊聊索引

直接说不好说，我们从侧面来说吧。

假设我们的数据有好多好多，几十亿条吧，我们要搜索一些数据来，那一般的想法是不是一个一个的查找呢？

上面提到过B树，但是B树的键值是主键，我们的搜索条件大多数不是主键，这是怎么快速搜索到我们想要的数据呢?

是不是对我们要搜索的条件建立索引就行了呢？

简单的说是的。

常见的索引有BTree索引，哈希索引，全文索引。

这里我们只简单的聊聊二叉树索引吧。

实际上是想展示一张图片，看了之后大概就可以明白索引工作的原理了。

看完这张图应该有很多想法了吧。

按建二叉树索引的方式，我们也可以建出B树索引了。

剩下的和主键查找类似了。

说了这么多，本文实际上只是提起算法的名字，而没有详细的讲解算法的具体原理以及怎么应用。

不过我也没有想将这些的想法，因为如果你是一个ACMER的话，不考虑效率等因素，这些你应该可以自己独立实现出来的(原理应该自己知道，实现即应用)。

最近我打算看老外写的一些数据库的书，这几本老外写的数据库书就是从这些原理上讲解的。

而我们学校的数据库课程，现在想想只是告诉你怎么使用数据库的，然后就没然后了。

好了，自己对数据库了解的也很少，不多说了，看书去了。