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sql數(shù)據(jù)庫項目源碼——真相大揭秘！
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數(shù)據(jù)庫管理系統(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)庫是一種非常流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。很多企業(yè)在開發(fā)中都需要用到SQL數(shù)據(jù)庫。對于數(shù)據(jù)庫系統(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SQL數(shù)據(jù)庫開發(fā)感興趣，那么閱讀本文將會是一個非常不錯的選擇。
SQL數(shù)據(jù)庫項目源碼是一個很寶貴的資源。通過學(xué)習(xí)SQL數(shù)據(jù)庫項目源碼，可以深入了解數(shù)據(jù)庫工作原理。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。
本文不會深入講解SQL數(shù)據(jù)庫的工作原理，而是依據(jù)源碼分析來簡單介紹一下SQL數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)。本文將為你揭秘SQL數(shù)據(jù)庫的真相，從源碼和設(shè)計模式兩個方面介紹SQL數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)。
SQL數(shù)據(jù)庫的源碼大概由以下幾個組成部分：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)庫項目的總控制中心，它是整個系統(tǒng)的入口。SQL Server啟動后將會創(chuàng)建并初始化多個Server對象，每個Server對象負責(zé)管理數(shù)據(jù)庫中的一組散列表。每個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)，它可以實現(xiàn)常數(shù)時間內(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式散列表，把具有相同散列表值的元素放在同一個桶中，桶中的元素使用鏈表連接起來。
Parser部分
SQL語句解析器是SQL數(shù)據(jù)庫項目的核心部分。解析器從輸入的SQL語句中提取出相應(yīng)的信息，然后將這些信息傳給Server處理。通常，SQL語句解析器會在執(zhí)行過程中調(diào)用一些輔助模塊，如詞法分析器和語義分析器等。SQL語句解析器通過使用正則表達式來解析表達式、字符串、常量等，通過使用狀態(tài)機來解析SQL語句。與其他數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相比，SQL Server的解析器實現(xiàn)了更多的SQL標準要求，同時還支持大量自定義的語言擴展和特性。
Manager部分
Manager部分是SQL數(shù)據(jù)庫中極其重要的部分，主要是使用C++和COM實現(xiàn)的。它提供了存儲和操作元數(shù)據(jù)的API，并負責(zé)維護SQL Server各個組件之間的關(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、表、列、索引、視圖等。
Engine部分
Engine用來執(zhí)行SQL語句。它分兩個主要的子系統(tǒng)：查詢執(zhí)行器（Query Processor）和存儲訪問層（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查詢語句，例如使用統(tǒng)計信息減少代價，并使用查詢重寫技術(shù)優(yōu)化不同的查詢方案。查詢執(zhí)行引擎將查詢計劃轉(zhuǎn)換成多子系統(tǒng)執(zhí)行計劃，通過存儲訪問層訪問表和索引。存儲訪問層是Engine和存儲結(jié)構(gòu)之間的接口，抽象出一個標準的訪問行為。
Kernel部分
Kernel部分是SQL Server的核心，是整個數(shù)據(jù)庫的具體實現(xiàn)。SQL Server實現(xiàn)了基于頁的存儲管理方式。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)具體情況動態(tài)的選擇不同類型的索引進行查詢優(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SQL Server的過程中，設(shè)計人員采用了許多常用的設(shè)計模式，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對象的唯一性，它確保每個進程中只存在一個Server和Manager對象。
裝飾器模式（Decorator Pattern）用于在運行期間動態(tài)地添加一些標準功能，例如日志記錄、性能監(jiān)控等。
觀察者模式（Observer Pattern）用于實現(xiàn)觀察者與被觀察者之間的通知機制，例如可以通過觀察器模式來實現(xiàn)基于事件驅(qū)動的編程。
策略模式（Strategy Pattern）用于在運行期間動態(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)和行為的多個對象，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)庫項目源碼是一個非常寶貴的資源，通過學(xué)習(xí)源碼可以深入了解數(shù)據(jù)庫的運作原理。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SQL Server的實現(xiàn)有了進一步的了解。如果你想學(xué)習(xí)更多數(shù)據(jù)庫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里先建立一個數(shù)據(jù)庫跟備份那個數(shù)據(jù)庫同名轎宴冊(一般 是備份文件的前半部分),然后在新建數(shù)據(jù)庫上右鍵->所有任務(wù)->還原數(shù)據(jù)庫->從設(shè)祥褲備->找到Bak文件->確定->確定.然后在選項里選擇在現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫里強制還閉宏原.確定后就會還原成功.
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)鍵的兩個函數(shù)便是 doPrepare和 doExecute了。
還是以上一章的sql語句為例，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：
上面的方法會返回一個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，從而對分區(qū)進行了調(diào)整。
最后來一個例子：
未開啟exchangeCoordinator的plan：
開啟exchangeCoordinator的plan：
不同之處是 兩個Exchange都帶了coordinator，且都是同一個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exchange都向其注冊了。
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partition，顯然在測試數(shù)據(jù)量很小的情況下，1個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rdd的運算了。其實 spark sql 最終的目標便也是生成rdd，交給spark core來運算。
sql數(shù)據(jù)庫項目源碼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(guān)于sql數(shù)據(jù)庫項目源碼,「SQL數(shù)據(jù)庫項目源碼——真相大揭秘！」,我有個源碼,用的是SQL數(shù)據(jù)庫.但是源碼中只有一個.bak的備份數(shù)據(jù)庫,我要運行程序要怎么還原數(shù)據(jù)庫？？,spark sql 2.3 源碼解讀 – Execute (7)的信息別忘了在本站進行查找喔。
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