前    言

为什么要写本书

在网络上，打开搜索引擎，我们可以找到大量关于数据库存储引擎的资料和图书，其内容大致可分为两大类。

第一类侧重于架构层面的探讨。这类资料通常从宏观视角出发，强调“大道理”，但在算法细节方面往往较为简略。尽管这类资料通俗易懂，却难以深入存储引擎的精髓，读者在阅读后可能会感到“知其然，然不知其所以然”，缺乏对核心机制的深刻理解。

第二类是源码分析类资料。根据笔者的了解，这类资料存在两个显著问题：首先，源码版本可能较为陈旧，主要受限于开源软件的更新速度和版本差异。虽然这不一定构成严重障碍，但仍需注意。其次，更为关键的问题是，这类资料的入门门槛较高，涉及的细节繁杂，读者很容易在浩如烟海的细节中迷失方向，难以把握整体脉络，进而陷入被局部细节困扰的泥潭，难以自拔。

当然，这两类资料在学习数据库存储引擎研发的过程中都起到了重要作用，为初学者提供了宝贵的知识和经验。然而，笔者深感在宏观架构与源码分析之间，存在一个知识空白，这正是初学者学习曲线陡峭的根源。因此，笔者坚信，需要一种介于这两者之间的第三类资料，它能够平滑初学者的学习曲线，填补这一知识空白。

这正是笔者决定撰写本书的初衷和主要目标：为读者提供一个既不过于抽象，又不过于烦琐的学习资源。本书将结合宏观架构的清晰概述与源码分析的深入细节，但不会让读者陷入细节的泥潭。通过本书，笔者希望帮助初学者更好地理解存储引擎的核心原理，掌握其设计与实现的关键技术，从而在数据库内核研发的道路上稳步前行。

你能从本书学到什么

本书旨在深入剖析存储引擎的内部机制，并揭示其核心知识。本书共分为9章，其中第1章与第2章作为开篇，为读者搭建起理解的基础框架。第3~9章，我们将按照自底向上的逻辑顺序，逐一探讨存储引擎内部各关键模块的设计理念与实现细节，引领读者逐步深入掌握这一技术领域的精髓。

第1章提供数据库系统的全面概览，聚焦于数据库的使命、数据模型的构建以及功能模块的布局。本章特别强调数据库存储引擎中多个关键模块的作用及其基本工作原理。通过本章的讲解，读者将能够建立对存储引擎内部运作机制的基本理解，为后续章节的学习奠定坚实基础。

第2章深入探讨操作系统和硬件设备（如CPU、内存和硬盘）的基础知识。鉴于数据库系统实质上是一种基础应用软件，操作系统和硬件设备的特性对其设计具有决定性的影响。通过本章的学习，读者将掌握这些关键特性，从而能够在设计存储引擎时，更加高效地利用系统资源，优化性能，进而实现更加精巧和强大的数据库解决方案。

第3章深入探讨存储引擎如何在文件系统的基础上组织和存储数据。本章将重点介绍两种常见的实现方式：页式存储和日志式存储。页式存储将数据划分为固定大小的页，而日志式存储则通过追加写的方式记录数据变更。值得注意的是，这两种实现方式并非完全互斥。实际上，采用日志式存储的存储引擎也可以对数据进行分页管理。通过本章的学习，读者将能够理解这两种存储方式的内在联系，以及它们在实际应用中的灵活运用。

第4章聚焦于缓冲池的重要性及其设计原则。作为内存与硬盘之间的关键接口，缓冲池的性能直接影响系统的整体效率。一个精心设计的缓冲池能够显著减少硬盘I/O操作，从而提升系统的执行速度和响应能力。本章将深入剖析各种缓存替换算法，包括它们的工作原理、优势以及潜在不足。通过对比分析，读者将掌握不同算法在实际应用中的适用场景，为设计高效、稳定的缓冲池提供理论支持和实践指导。

索引作为存储引擎中最关键的数据结构，对提升数据检索效率具有举足轻重的作用。在本书中，我们专门安排了3章内容（第5~8章），分别详细介绍不同的索引结构。这3章将带领读者深入探索各类索引的构建原理、操作机制及优化策略，帮助读者全面理解索引在存储引擎中的核心地位和作用。通过这3章的学习，读者将能够根据实际需求选择和设计最合适的索引结构，从而使数据管理和查询在性能上实现质的飞跃。

第5章深入探讨哈希表这一简单而高效的索引结构，它是存储引擎中最常见的数据组织方式之一。本章的核心内容围绕哈希冲突的解决策略展开，详细介绍多种处理方法及其优劣。哈希冲突的处理是设计哈希表的关键，因为它直接影响索引的性能和稳定性。此外，本章还涉及在线再哈希扩容这一重要议题，这是确保哈希表在数据增长时仍能保持高效运行的关键技术。然而，哈希表存在一个明显的局限性：不支持范围查询。换句话说，当需要对数据进行范围检索时，哈希表可能不是最佳选择。尽管如此，哈希表在等值查询等场景中仍展现出无可比拟的优势。通过本章的学习，读者将全面掌握哈希表的设计原理和应用技巧，为在实际项目中选择和优化索引结构提供有力支持。

第6章聚焦于LSM树（Log-Structured Merge-Tree），这是一种近年来备受瞩目的存储引擎通用索引结构。LSM树的特点是：所有写操作都采用追加写的方式。这种方式确保了硬盘写入的高效性，并通过定期的合并操作整理数据，从而维持良好的读取性能。本章将深入剖析LSM树的4个核心问题：合并策略的选择与优化、点查询的性能提升方法、范围查询的优化技巧以及键值分离存储的实现原理。通过详细探讨这些问题，读者将全面理解LSM树的工作机制，掌握其在实际应用中的配置和调优技巧，为构建高性能存储引擎提供有力支持。

第7章回归数据库领域最经典的索引结构—B树，并扩展至B树家族。B树家族作为数据库中的元老级索引结构，在数据管理和查询性能方面具有深厚的底蕴。B树的核心挑战在于如何实现高效的并发控制，确保在多线程环境下，每个树节点能够安全地进行分裂与合并操作，同时保持数据的一致性和完整性。本章首先详细阐述B树和B+树在单线程下的基本操作算法，包括插入、删除、查找等，这些算法是理解B树家族索引结构的基础。随后将深入探讨并发控制算法的演进，从锁机制到无锁算法，每一种方法都有其独特的优势和适用场景。通过对比分析，读者将能够掌握B树家族索引结构的并发控制策略，为在实际数据库系统中实现高效、稳定的索引管理提供理论支持和实践指导。

第8章直面数据库系统中不可避免的挑战—故障恢复。在数据库运行过程中，故障会导致正在执行的事务异常中断，并造成内存中状态的丢失。一个合格的存储引擎必须具备在故障发生时保护数据不丢失的能力，并能够将系统恢复到正确的状态。本章将详细介绍ARIES算法（Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics，基于语义的恢复与隔离算法），这是一种广泛应用于数据库恢复领域的通用算法。ARIES算法通过精心设计的日志记录和恢复机制，能够有效地处理系统崩溃和重启带来的问题，确保数据的完整性和一致性。目前，许多数据库系统的恢复逻辑都是基于 ARIES算法实现的。通过本章的学习，读者将全面理解数据库故障恢复的机制，为构建高可靠性的数据库系统提供有力支持。

第9章聚焦数据库系统中的核心议题—事务的并发控制。事务作为数据库操作的逻辑单位，其正确执行对于保证数据的一致性和完整性至关重要。并发控制的作用是确保多个事务能够同时执行，保持“全局正确性”，即事务的隔离性和一致性。本章将详细介绍几种常见的并发控制算法，包括基于锁的并发控制算法、基于时间戳顺序的并发控制算法、乐观并发控制算法以及基于有向串行化图的并发控制算法。这些算法各具特点，适用于不同的应用场景和性能需求。此外，本章还将探讨在这些基础算法上叠加的优化手段，如多版本并发控制（MVCC），它通过为每个数据项维护多个版本，实现高效的读写操作并发执行，从而提升了系统的整体性能。通过本章的学习，读者将全面理解并发控制的核心原理，掌握各种并发控制算法的应用技巧，为设计高效、稳定的数据库系统提供理论支持和实践指导。

资源下载

本书配套示例源码，请读者用自己的微信扫描下边的二维码下载。如果学习本书的过程中发现问题或疑问，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现”。

勘  误

在撰写本书的过程中，编者始终秉持严谨的态度，力求通过广泛查阅相关资料来确保内容的准确性。特别是在处理可能产生歧义的内容时，编者努力追溯至原始出处，以确保信息的可靠性。然而，由于个人能力有限，书中仍可能存在疏漏。因此，诚挚地欢迎广大读者予以指正和提出宝贵意见。您的反馈对于改进本书的质量至关重要，也是编者不断学习和进步的动力。

编  者    

2025年1月