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隨著數(shù)據(jù)量的增長和互聯(lián)網(wǎng)應用的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲的需求也在不斷增加。傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫在一定程度上已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)存儲的要求，因此出現(xiàn)了各種新型的數(shù)據(jù)庫。其中，鍵值數(shù)據(jù)庫成為了一種備受歡迎的數(shù)據(jù)庫類型。
鍵值數(shù)據(jù)庫是一種 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，它將數(shù)據(jù)存儲成鍵值對的形式。相對于傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，鍵值數(shù)據(jù)庫具有很多優(yōu)勢，比如高并發(fā)性、高可用性、易于擴展等等。下面我們就來探究一下鍵值數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方法。
一、數(shù)據(jù)結構
我們需要了解鍵值數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構。鍵值數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構很簡單，它就是一個由鍵值對組成的哈希表。在哈希表中，每一個鍵值對（key-value pr）都有一個鍵和對應的值。
舉個例子，如果我們要將一個學生的信息存儲到鍵值數(shù)據(jù)庫中，那么鍵可以是學生的姓名，值就是學生的其他信息。我們可以將這個鍵值對存儲到哈希表中，如下圖所示：
上圖中，我們將學生“張三”的信息存儲到了鍵值數(shù)據(jù)庫中，其中“name”是鍵，“age”、“sex”、“score”等是值。
二、邏輯架構
鍵值數(shù)據(jù)庫的邏輯架構包含兩個部分：客戶端和服務器。
客戶端主要負責與用戶交互，它接收用戶請求，并將請求發(fā)送給服務器?？蛻舳诉€負責解析服務器返回的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給用戶。
服務器則負責存儲數(shù)據(jù)，并響應客戶端的請求。服務器包括以下幾個組件：
1. 存儲引擎：存儲引擎負責將數(shù)據(jù)寫入磁盤，以便服務器重啟后可以從磁盤中讀取數(shù)據(jù)。存儲引擎還負責將哈希表分片，以便服務器可以分布式存儲數(shù)據(jù)。
2. 協(xié)調器：協(xié)調器負責協(xié)調客戶端和服務器之間的通信。它負責識別客戶端發(fā)來的請求，并將請求傳遞給存儲引擎。協(xié)調器還負責將服務器返回的數(shù)據(jù)打包成響應，并將響應發(fā)送給客戶端。
3. 集群管理器：集群管理器負責維護服務器集群的狀態(tài)。它負責檢測服務器是否宕機，以及將數(shù)據(jù)遷移到其他服務器上，確保數(shù)據(jù)的高可用性。
三、物理架構
鍵值數(shù)據(jù)庫的物理架構也很簡單，它由多個服務器組成的集群構成。集群中的每個服務器都存儲部分數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過哈希分片算法分配到不同的服務器上。
當客戶端發(fā)來一條寫請求時，協(xié)調器會將請求轉發(fā)給對應的服務器。該服務器將數(shù)據(jù)寫入到本地的磁盤中，并將數(shù)據(jù)的復制品傳輸?shù)狡渌掌魃?，以確保數(shù)據(jù)的高可用性。
當客戶端發(fā)來一條讀請求時，協(xié)調器會在哈希表中查找對應的數(shù)據(jù)，并從對應的服務器上讀取數(shù)據(jù)返回給客戶端。
四、常用鍵值數(shù)據(jù)庫
常用的鍵值數(shù)據(jù)庫有 Redis、Memcached、Riak、LevelDB 等。這些鍵值數(shù)據(jù)庫都采用了不同的實現(xiàn)方法，但它們的基本原理都是相同的。
1. Redis
Redis 是一種高性能的鍵值數(shù)據(jù)庫，它主要用于緩存、消息隊列、計數(shù)器等場景。Redis 采用單線程模型，通過使用多路復用技術來處理并發(fā)請求，從而實現(xiàn)高并發(fā)性能。
2. Memcached
Memcached 是一種開源的鍵值數(shù)據(jù)庫，它主要用于緩存。Memcached 可以將緩存數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，從而實現(xiàn)讀寫效率的更大化。
3. Riak
Riak 是一種高可用性的鍵值數(shù)據(jù)庫，它可以自動進行數(shù)據(jù)復制，從而實現(xiàn)高可用性和數(shù)據(jù)的容錯性。Riak 的存儲引擎采用了基于數(shù)值的哈希算法，可以將數(shù)據(jù)均勻地分布到不同的服務器上。
4. LevelDB
LevelDB 是 Google 開發(fā)的一種鍵值數(shù)據(jù)庫，它主要用于本地存儲應用。LevelDB 使用了 L 樹存儲引擎，可以將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，從而實現(xiàn)高讀寫效率。
綜上所述，鍵值數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方法非常簡單，它采用了哈希表作為數(shù)據(jù)結構，并通過多個服務器構成的集群來實現(xiàn)高可用性。鍵值數(shù)據(jù)庫的高并發(fā)性能、高可用性和易于擴展等優(yōu)勢，使其成為一種備受歡迎的數(shù)據(jù)庫類型。
相關問題拓展閱讀：
- 大學生如何實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)庫？
- SQL數(shù)據(jù)庫如何按照某一項鍵值合并
大學生如何實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)庫？
感覺做過ACM的話，應該完全沒問題。最開始只要做一個超大的哈希猛敏表就可以了。只要能實現(xiàn)字符串做鍵，字符串保存值就好。然后對外的查詢接口就只要GET, PUT和DELETE（畢竟加上Socket再改改輸出形式就可以用HTTP來訪問了。然后你再考慮怎么讓你的哈希表支持多種類型的值，想想怎么去保存你數(shù)據(jù)的類型信息（元數(shù)據(jù)）嘛。既然有了元數(shù)據(jù)來保存類型信息，就能夠添加類型和對查詢內(nèi)容進行檢查了，同時這個時候也有必要擴充一下查詢語句，比如租知畝加一些CREATE SCHEMA之類的。PUT的時候也可以考慮把對應的添加的內(nèi)容與類型做個映射（想想SQL的Insert。這個時候可以考慮優(yōu)化存儲了，相同類型的數(shù)據(jù)可以放在一起組織，可以做成連續(xù)存放的，提高查詢效率。于是我們可以直接根據(jù)類型獲得所對應的全部改類型的數(shù)據(jù)，然后我們就能擴展查詢，GET取到對應類型的全部數(shù)據(jù)。然后你就可以考慮擴充更多的查詢語句了，比如過濾數(shù)據(jù)（對應SQL的WHERE），結果分組（GROUP BY）、聚合查詢（COUNT、SUM）、關聯(lián)查詢（JOIN）以及各種限制（DISTINCT、TOP、LIMIT等）。然后你是不是發(fā)現(xiàn)越寫越煩，東西太做不好做下去了？這個時候把你處理查詢的部分寫成一個專門的Parser吧，更好照著Tutorial D優(yōu)化一下你的查詢語言，再跟SQL比比到底誰丑。然后去思考一弊森下為什么關系模型發(fā)展到現(xiàn)在的這個樣子，以及為什么現(xiàn)在大部分數(shù)據(jù)庫都沒有嚴格的遵守它。順便把你的存儲結構用B+樹做個優(yōu)化。然后把Database System Concept上的高級話題一個個吃透。
首先你要理解SQL并寫一個SQL的編譯器。本來tokenizer和parser兩部分就可以夠程序員撕逼了，你還需要寫一個你不知道文法（別看了，那書里絕對沒有文法）的編譯器。這塊如果你沒學過編譯原理，我很好奇你需要怎么實現(xiàn)，甚至怎么尋找或設計文法到實現(xiàn)編譯器的前端。
第二，你需要了解關系模型，并實現(xiàn)關系模型的存儲。你需要對數(shù)據(jù)結構，其中最核心的是B+樹索引和Hash索引，重點是實現(xiàn)他們在磁盤上的版本。由于磁盤的存儲方式和內(nèi)存不一樣，你需要針對磁盤的存尺斗儲進行特殊的處理。
第三，你需要實現(xiàn)查詢引擎。查詢引擎的原理是將SQL轉換成一系列關系代數(shù)操作符組成的操作樹。之前你已經(jīng)實現(xiàn)了這個查詢引擎，也就是SQL編譯器的前端?，F(xiàn)在你需要理解關系代數(shù)，并實現(xiàn)關系代數(shù)操作符。并實現(xiàn)一個類似于解釋器，或者叫調度器的工具，將關系操作樹給依次執(zhí)行。其中關系代數(shù)操作符里最麻煩的就是join操作，因為join操作有好幾種join算法。如果需要的話，你還需要實現(xiàn)查詢優(yōu)化引擎。查詢優(yōu)化引擎姑且算是一個抽象的黑盒子，里面需要用到一些啟發(fā)式的高級算法，需要你對動態(tài)規(guī)劃和樹遍歷等等算法有了解。同時在cost estimation的部分需要從歷史數(shù)據(jù)中估算cost，往大了說還是統(tǒng)計學和機器學習呢察培。
第四，你需要實現(xiàn)事務和恢復（回滾）機制，這是數(shù)據(jù)庫最重要的功能之一。事務的話需要各種鎖的機制實現(xiàn)，而回滾需要有完善的日志系統(tǒng)。這兩部分需要大量的工作量和對操作系統(tǒng)有深入的了解。
第五，你更好還要實現(xiàn)一個api。這就是把socket通信封個包的苦力了。
我很好奇150天中你要各分配給上面的東西多少天。舉個例子，阿里一堆“大神”做oceanbase，當然transaction和存儲復雜多了，用了四年。今年圖靈獎得主michael stonebraker的學生做的voltdb的原型，接近十個人做一年。
我本科并沒有實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)庫就畢業(yè)了。當時也是看著大神們說什么擼一個數(shù)據(jù)庫感到各種膜拜?，F(xiàn)在我回過頭來反思，一個人擼一個數(shù)據(jù)庫到底是不是一件很有意義的事情，而且也陵沒磨完不成。幾個人一起分工各做一部分姑且能勉強完成任務。誠然，如上文所講，還不完全（我沒擼過數(shù)據(jù)庫，所以上面講的并不能如數(shù)家珍），數(shù)據(jù)庫作為一個計算機軟件是包含了計算機科學里許多模塊的一個十分綜合的軟件系統(tǒng)。對數(shù)據(jù)庫的學習可以延展到對算法與數(shù)據(jù)結構，編譯器，計算理論，操作系統(tǒng)等等方方面面的學習，是非常好的一件事。同時做一個數(shù)據(jù)庫一定需要對這些多方面的知識有著十分詳細的了解才能做到游刃有余。這些絕對不是，也沒必要是，一個大學低年級同學應該做到的。甚至不是大部分工程師應該做到的。因為工程師的業(yè)務絕大部分人涉及不到這么多方面，尤其是編譯器部分。
無事務, 單線程, 僅存在于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫.該狀態(tài)下的數(shù)據(jù)庫, 其實就是一個”索引結構”+”語法分析器”.語法分析器分析SQL語句, 然后根據(jù)邏輯, 去執(zhí)行相應的操作.索引結構則是用來快速查詢.由于該版本僅存在于內(nèi)存, 所以只要你會一些常見的索引算法, 即可完成, 可以稱之伏改為運廳敬”簡易內(nèi)存數(shù)據(jù)庫”.如你會B+樹算法, 就可以實現(xiàn)一個B+樹, Bt. 它實現(xiàn)了兩個接口, Bt.Insert(key, value) -> void, Bt.Search(key) -> value.再實現(xiàn)一個”語法分析器”.如來了一條語句”Insert into student value (tony, 22, 123)”. ”語法分析器”分析該語句, 將value包裹一下, 選取一個該value的鍵值key.然后調用 Bt.Insert(key, value). 之后執(zhí)旁慎行”Read from student …” 其實也就是分析一下, 然后執(zhí)行Bt.Search(key).
SQL數(shù)據(jù)庫如何按照某一項鍵值合并
select row_number() over(order by id) as id,* from (select event,sum(count) from t_test) as t_temp
select ,sum() from group by 鍵值數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關于鍵值數(shù)據(jù)庫實現(xiàn),探究鍵值數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方法,大學生如何實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)庫？,SQL數(shù)據(jù)庫如何按照某一項鍵值合并的信息別忘了在本站進行查找喔。
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