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sql數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目源碼——真相大揭秘!

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數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS)是現(xiàn)代企業(yè)非常重要的基礎(chǔ)架構(gòu)。SQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種非常流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。很多企業(yè)在開發(fā)中都需要用到SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),很多人可能只是停留在使用層面而缺乏深入了解。如果你對(duì)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)感興趣,那么閱讀本文將會(huì)是一個(gè)非常不錯(cuò)的選擇。
SQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目源碼是一個(gè)很寶貴的資源。通過學(xué)習(xí)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目源碼,可以深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)工作原理。在學(xué)習(xí)源碼的過程中,你也將學(xué)到許多重要的編程技巧和面向?qū)ο缶幊蹋∣O)的基本原則。
本文不會(huì)深入講解SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的工作原理,而是依據(jù)源碼分析來簡(jiǎn)單介紹一下SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)。本文將為你揭秘SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的真相,從源碼和設(shè)計(jì)模式兩個(gè)方面介紹SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)。
SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的源碼大概由以下幾個(gè)組成部分:Server部分、Parser部分、Manger部分、Engine部分、Kernel部分、Memory部分等。
Server部分
Server是SQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的總控制中心,它是整個(gè)系統(tǒng)的入口。SQL Server啟動(dòng)后將會(huì)創(chuàng)建并初始化多個(gè)Server對(duì)象,每個(gè)Server對(duì)象負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組散列表。每個(gè)散列表包括所有的系統(tǒng)元數(shù)據(jù)信息,如表、列、索引、視圖等。因此Server對(duì)象的作用是管理所有的元數(shù)據(jù),并提供基本的服務(wù)接口。
注:散列表(Hash Table)是一種基于關(guān)鍵字訪問元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它可以實(shí)現(xiàn)常數(shù)時(shí)間內(nèi)(O(1))的查找和插入操作,除非哈希沖突以外。哈希沖突是指不同的鍵值映射到相同的散列表理想地址。這種情況我們將使用鏈?zhǔn)缴⒘斜恚丫哂邢嗤⒘斜碇档脑胤旁谕粋€(gè)桶中,桶中的元素使用鏈表連接起來。
Parser部分
SQL語(yǔ)句解析器是SQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的核心部分。解析器從輸入的SQL語(yǔ)句中提取出相應(yīng)的信息,然后將這些信息傳給Server處理。通常,SQL語(yǔ)句解析器會(huì)在執(zhí)行過程中調(diào)用一些輔助模塊,如詞法分析器和語(yǔ)義分析器等。SQL語(yǔ)句解析器通過使用正則表達(dá)式來解析表達(dá)式、字符串、常量等,通過使用狀態(tài)機(jī)來解析SQL語(yǔ)句。與其他數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相比,SQL Server的解析器實(shí)現(xiàn)了更多的SQL標(biāo)準(zhǔn)要求,同時(shí)還支持大量自定義的語(yǔ)言擴(kuò)展和特性。
Manager部分
Manager部分是SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中極其重要的部分,主要是使用C++和COM實(shí)現(xiàn)的。它提供了存儲(chǔ)和操作元數(shù)據(jù)的API,并負(fù)責(zé)維護(hù)SQL Server各個(gè)組件之間的關(guān)系。Manager可以通過API調(diào)用來執(zhí)行各種管理操作,如創(chuàng)建、刪除、修改數(shù)據(jù)庫(kù)、表、列、索引、視圖等。
Engine部分
Engine用來執(zhí)行SQL語(yǔ)句。它分兩個(gè)主要的子系統(tǒng):查詢執(zhí)行器(Query Processor)和存儲(chǔ)訪問層(Storage Access Layer)。查詢執(zhí)行器主要是查詢優(yōu)化器和查詢執(zhí)行引擎。查詢優(yōu)化器使用多種技術(shù)來分析和優(yōu)化SQL查詢語(yǔ)句,例如使用統(tǒng)計(jì)信息減少代價(jià),并使用查詢重寫技術(shù)優(yōu)化不同的查詢方案。查詢執(zhí)行引擎將查詢計(jì)劃轉(zhuǎn)換成多子系統(tǒng)執(zhí)行計(jì)劃,通過存儲(chǔ)訪問層訪問表和索引。存儲(chǔ)訪問層是Engine和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)之間的接口,抽象出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的訪問行為。
Kernel部分
Kernel部分是SQL Server的核心,是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的具體實(shí)現(xiàn)。SQL Server實(shí)現(xiàn)了基于頁(yè)的存儲(chǔ)管理方式。這種方法可以極大地提高數(shù)據(jù)訪問的性能,通過使用LRU(Least Recently Used)算法管理緩存。它還避免了I/O開銷,提高了系統(tǒng)的整體性能。SQL Server還實(shí)現(xiàn)了多種索引類型,例如B+樹、二叉樹、哈希表等。它可以根據(jù)具體情況動(dòng)態(tài)的選擇不同類型的索引進(jìn)行查詢優(yōu)化。
Memory部分
Memory部分是SQL Server的內(nèi)存管理子系統(tǒng)。它負(fù)責(zé)為緩存、工作集、連接和并發(fā)管理等提供支持。
在設(shè)計(jì)SQL Server的過程中,設(shè)計(jì)人員采用了許多常用的設(shè)計(jì)模式,包括單例、裝飾器、觀察者、策略和享元等。
單例模式(Singleton Pattern)用于保證Server和Manager對(duì)象的唯一性,它確保每個(gè)進(jìn)程中只存在一個(gè)Server和Manager對(duì)象。
裝飾器模式(Decorator Pattern)用于在運(yùn)行期間動(dòng)態(tài)地添加一些標(biāo)準(zhǔn)功能,例如日志記錄、性能監(jiān)控等。
觀察者模式(Observer Pattern)用于實(shí)現(xiàn)觀察者與被觀察者之間的通知機(jī)制,例如可以通過觀察器模式來實(shí)現(xiàn)基于事件驅(qū)動(dòng)的編程。
策略模式(Strategy Pattern)用于在運(yùn)行期間動(dòng)態(tài)地選擇合適的執(zhí)行策略,例如可以根據(jù)查詢情況選擇合適的索引類型。
享元模式(Flyweight Pattern)用于共享具有相同狀態(tài)和行為的多個(gè)對(duì)象,例如在SQL Server中可以共享字符數(shù)據(jù)類型的編碼轉(zhuǎn)換器。
SQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目源碼是一個(gè)非常寶貴的資源,通過學(xué)習(xí)源碼可以深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)作原理。在源碼的學(xué)習(xí)過程中,你也將學(xué)到許多編程技巧和面向?qū)ο缶幊痰幕驹瓌t。通過本文的介紹,你或許已經(jīng)對(duì)SQL Server的實(shí)現(xiàn)有了進(jìn)一步的了解。如果你想學(xué)習(xí)更多數(shù)據(jù)庫(kù)工作原理和源碼分析的內(nèi)容,可以閱讀更多相關(guān)的資料。
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Sql里先建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)跟備份那個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同名轎宴冊(cè)(一般 是備份文件的前半部分),然后在新建數(shù)據(jù)庫(kù)上右鍵->所有任務(wù)->還原數(shù)據(jù)庫(kù)->從設(shè)祥褲備->找到Bak文件->確定->確定.然后在選項(xiàng)里選擇在現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)里強(qiáng)制還閉宏原.確定后就會(huì)還原成功.
spark sql 2.3 源碼解讀 – Execute (7)
終于到了最后一步執(zhí)行了:
最關(guān)鍵的兩個(gè)函數(shù)便是 doPrepare和 doExecute了。
還是以上一章的sql語(yǔ)句為例,其最終生成的sparkplan為:
看一下SortExec的doPrepare 和 doExecute方法:
下面看child也就是ShuffleExchangeExec:
先看沒有exchangeCoordinator的情況,
首先執(zhí)行:
上面的方法會(huì)返回一個(gè)ShuffleDependency,ShuffleDependency中最重要的是rddWithPartitionIds,它決定了每一條InternalRow shuffle后的partition id:
接下來:
返回結(jié)果是ShuffledRowRDD:
CoalescedPartitioner的邏輯:
再看有exchangeCoordinator的情況:
同樣返回的是ShuffledRowRDD:
再看doEstimationIfNecessary:
estimatePartitionStartIndices 函數(shù)得到了 partitionStartIndices:
有exchangeCoordinator的情況就生成了partitionStartIndices,從而對(duì)分區(qū)進(jìn)行了調(diào)整。
最后來一個(gè)例子:
未開啟exchangeCoordinator的plan:
開啟exchangeCoordinator的plan:
不同之處是 兩個(gè)Exchange都帶了coordinator,且都是同一個(gè)coordinator。
執(zhí)行withExchangeCoordinator前:
執(zhí)行withExchangeCoordinator后:
生成了coordinator,且執(zhí)行了 doPrepare后,可以看到兩個(gè)exchange都向其注冊(cè)了。
doExecute后:
原先的numPartitions是200,經(jīng)過執(zhí)行后,生成的partitionStartIndices為,也就是只有1個(gè)partition,顯然在測(cè)試數(shù)據(jù)量很小的情況下,1個(gè)partition是更為合理的。這就是ExchangeCoordinator的功勞。
execute 最終的輸出是rdd,剩下的結(jié)果便是spark對(duì)rdd的運(yùn)算了。其實(shí) spark sql 最終的目標(biāo)便也是生成rdd,交給spark core來運(yùn)算。
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