数据库如何在内部工作？
过去几年来我一直在使用数据库，我想我认为我已经很熟练地使用它们了。 不过，我最近阅读的是关于Joel的泄漏抽象定律，我意识到尽pipe我可以编写一个查询来获取我想从数据库中得到的任何东西，但我不知道数据库是如何解释查询的。 有没有人知道任何好的文章或书籍，解释数据库如何在内部工作？
我感兴趣的一些具体的事情是：
- 数据库实际上做了什么来找出与select语句匹配的内容？
- 一个数据库如何将一个连接解释为一个带有多个“where key1 = key2”语句的查询？
- 数据库如何存储所有内存？
- 索引如何存储？
数据库实际上做了什么来找出与select语句匹配的内容？
直言不讳，这是一个蛮横的问题。 简单地说，它读取数据库中的每个候选logging，并将expression式与字段进行匹配。 所以，如果你有“select * from table where name ='fred'”，它会逐字地遍历每条logging，抓取“name”字段，并将其与'fred'进行比较。
现在，如果“table.name”字段被索引，那么数据库将（可能，但不一定）首先使用索引来定位候选logging以应用实际的filter。
这减less了将expression式应用到候选logging的数量，否则它只会做我们所说的“表扫描”，即读取每一行。
但是从根本上说，它所在的候选logging与应用实际的过滤expression式是分开的，显然，有一些聪明的优化可以完成。
一个数据库如何将一个连接解释为一个带有多个“where key1 = key2”语句的查询？
那么，一个连接是用来做一个新的“伪表”，在其上应用了filter。 所以，你有过滤标准和连接标准。 连接标准用于构build这个“伪表”，然后filter应用于此。 现在，在解释连接时，与filter相同的问题 – powershell比较和索引读取来构build“伪表”的子集。
数据库如何存储所有内存？
良好数据库的关键之一是如何pipe理其I / O缓冲区。 但它基本上匹配RAM块到磁盘块。 使用现代虚拟内存pipe理器，简单的数据库几乎可以依靠虚拟机作为内存缓冲区pipe理器。 高端数据库自己做这一切。
索引如何存储？
B +树通常，你应该查找它。 这是一个直截了当的技术已经存在多年。 与大多数任何平衡树共享的好处是：对节点的一致访问，以及所有叶节点都是链接的，因此您可以按键顺序轻松地在节点之间进行遍历。 因此，通过索引，可以将行视为数据库中特定字段的“sorting”，并且数据库可以利用该信息对优化进行优化。 这与使用散列表的索引截然不同，它只能让你快速得到特定的logging。 在B-Tree中，您可以快速获取特定logging，但可以快速获取sorting列表中的某个点。
在数据库中存储和索引行的实际机制非常直截了当，并且很好理解。 游戏正在pipe理缓冲区，并将SQL转换为高效的查询path来利用这些基本的存储习惯用法。
然后，在存储方面，有多用户，locking，日志logging和事务复杂性。
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数据库实际上做了什么来找出与select语句匹配的内容？
数据库正在使用索引（见下文）
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一个数据库如何将一个连接解释为一个带有多个“where key1 = key2”语句的查询？ 连接操作可以通过合并树来转换为二叉树操作。
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数据库如何存储所有内存？
内存映射文件以更快地访问其数据
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索引如何存储？
内部数据库正在使用B-Trees进行索引。
这应该在维基百科更详细的解释..
除了阅读之外，使用数据库工具检查数据库在查询中使用的执行计划可能是有益的。 除了深入了解其工作原理之外，还可以尝试使用更好的反馈循环来优化查询的技术。
赛义夫，优秀的链接。 概述，涵盖大多数主题，并提供具体的供应商实施细节。
我做了三次尝试来写一个解释，但是这个话题真的太大了。 查看Hellerstein的文章（Saif链接到的berkeley服务器上的文章），然后询问具体细节。
值得注意的是，在任何给定的数据库pipe理系统中，只有一部分“已知的好主意”被实现。 例如，SQLite甚至不做散列连接，它只是嵌套循环（ack !!）。 但是，这是一个易于embedded的dbms，而且它的工作非常好，所以有些东西可以说是缺乏复杂性。
了解DBMS如何收集统计信息，以及如何使用它们来构build查询计划，以及如何首先阅读查询计划，这是一项非常宝贵的技能 – 如果您必须select一个“数据库内部”主题学习，学习这一点。 它会造成一个不同的世界（你永远不会意外地写一个笛卡尔产品… ;-)）。
如果你想知道更多的细节，我build议获取sqlite资源，并看看它是如何做到的。 它是完整的，尽pipe不在更大的开源和商业数据库的规模。 如果你想更详细地了解，我推荐SQLite权威指南，这不仅是对sqlite的一个很好的解释，也是我所知道的最具可读性的技术书籍之一。 在MySQL方面，您可以从MySQL性能博客以及本书的前面学习O'Reilly 高性能MySQL （V2），博客是其中的作者之一。
