資料庫的最簡單實現

所有應用軟體之中，資料庫可能是最複雜的。

　　MySQL的手冊有3000多頁，PostgreSQL的手冊有2000多頁，Oracle的手冊更是比它們相加還要厚。

　　但是，自己寫一個最簡單的資料庫，做起來並不難。 Reddit上面有一個帖子，只用了幾百個字，就把原理講清楚了。以下是我根據這篇貼文整理的內容。

　一、數據以文字形式保存

　　第一步，就是將所要保存的數據，寫入文字檔案。這個文字檔就是你的資料庫。

　　為了方便讀取，資料必須分成記錄，每一筆記錄的長度規定為等長。例如，假定每筆記錄的長度是800字節，那麼第5筆記錄的開始位置就在3200位元組。

　　大多時候，我們不知道某一筆記錄在第幾個位置，只知道主鍵（primary key）的值。這時為了讀取數據，可以一則比對記錄。但這樣做效率太低，實際應用中，資料庫往往採用B樹（B-tree）格式儲存資料。

　二、什麼是B樹？

　　要理解B樹，必須從二元查找樹（Binary search tree）講起。

　　二叉查找樹是一種查找效率非常高的資料結構，它有三個特點。

（1）每個節點最多只有兩個子樹。

（2）左子樹都為小於父節點的值，右子樹都大於父節點的值。

（3）在n個節點中找到目標值，一般只需要log(n)次比較。

　　二元查找樹的結構不適合資料庫，因為它的尋找效率與層數相關。越處在下層的數據，就需要越多次比較。極端情況下，n個資料需要n次比較才能找到目標值。對於資料庫來說，每進入一層，就要從硬碟讀取一次數據，這非常致命，因為硬碟的讀取時間遠大於數據處理時間，資料庫讀取硬碟的次數越少越好。

　　B樹是對二元查找樹的改良。它的設計想法是，將相關數據盡量集中在一起，以便一次讀取多個數據，減少硬碟操作次數。

B樹的特徵也有三個。

（1）一個節點可以容納多個值。例如上圖中，最多的一個節點容納了4個值。

（2）除非資料已經填滿，否則不會增加新的層。也就是說，B樹追求"層"越少越好。

（3）子節點中的值，與父節點中的值，有嚴格的大小對應關係。一般來說，如果父節點有a個值，那麼就有a+1個子節點。例如上圖中，父節點有兩個值（7和16），就對應三個子節點，第一個子節點都是小於7的值，最後一個子節點都是大於16的值，中間的子節點就是7和16之間的數值。

　　這種資料結構，非常有利於減少讀取硬碟的次數。假設一個節點可以容納100個值，那麼3層的B樹可以容納100萬個數據，如果換成二元查找樹，則需要20層！假定作業系統一次讀取一個節點，根節點保留在記憶體中，那麼B樹在100萬個資料中找出目標值，只需要讀取兩次硬碟。

　三、索引

　　資料庫以B樹格式儲存，只解決了依照"主鍵"找出資料的問題。如果想要查找其他字段，就需要建立索引（index）。

　　所謂索引，就是以某個字段為關鍵字的B樹檔案。假定有一張"僱員表"，包含了員工號碼（主鍵）和姓名兩個欄位。姓名可以建立索引文件，該文件以B樹格式對姓名進行儲存，每個姓名後面是其在資料庫中的位置（即第幾條記錄）。查找姓名的時候，先從索引中找到對應第幾筆記錄，然後再從表格中讀取。

　　這種索引查找方法，叫做"索引順序存取方法"（Indexed Sequential Access Method），縮寫為ISAM。它已經有多種實作（例如C-ISAM函式庫和D-ISAM函式庫），只要使用這些程式碼庫，就能自己寫一個最簡單的資料庫。

　四、進階功能

　　部署了最基本的資料存取（包括索引）以後，還可以實現一些進階功能。

　　（1）SQL語言是資料庫通用操作語言，所以需要一個SQL解析器，將SQL指令解析為對應的ISAM操作。

　　（2）資料庫連線（join）是指資料庫的兩張表透過"外鍵"，建立連接關係。你需要對這種操作進行最佳化。

　　（3）資料庫事務（transaction）是指批量進行一系列資料庫操作，只要有一步不成功，整個操作都不成功。所以需要有一個"操作日誌"，以便失敗時可以回滾操作。

　　（4）備份機制：保存資料庫的副本。

　　（5）遠端操作：使得使用者可以在不同的機器上，透過TCP/IP協定操作資料庫。