如果有人问你数据库的原理，叫他看这篇文章-2

2019-08-13 09:59:31 浏览数 (1)

前言

原文地址：http://blog.jobbole.com/100349/

国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示

全局概览

我们已经了解了数据库内部的基本组件，现在我们需要回来看看数据库的全貌了。

数据库是一个易于访问和修改的信息集合。不过简单的一堆文件也能达到这个效果。事实上，像SQLite这样最简单的数据库也只是一堆文件而已，但SQLite是精心设计的一堆文件，因为它允许你：

  • 使用事务来确保数据的安全和一致性
  • 快速处理百万条以上的数据

数据库一般可以用如下图形来理解：

撰写这部分之前，我读过很多书/论文，它们都以自己的方式描述数据库。所以，我不会特别关注如何组织数据库或者如何命名各种进程，因为我选择了自己的方式来描述这些概念以适应本文。区别就是不同的组件，总体思路为：数据库是由多种互相交互的组件构成的。

核心组件：

  • 进程管理器（process manager）：很多数据库具备一个需要妥善管理的进程/线程池。再者，为了实现纳秒级操作，一些现代数据库使用自己的线程而不是操作系统线程。
  • 网络管理器（network manager）：网路I/O是个大问题，尤其是对于分布式数据库。所以一些数据库具备自己的网络管理器。
  • 文件系统管理器（File system manager）：磁盘I/O是数据库的首要瓶颈。具备一个文件系统管理器来完美地处理OS文件系统甚至取代OS文件系统，是非常重要的。
  • 内存管理器（memory manager）：为了避免磁盘I/O带来的性能损失，需要大量的内存。但是如果你要处理大容量内存你需要高效的内存管理器，尤其是你有很多查询同时使用内存的时候。
  • 安全管理器（Security Manager）：用于对用户的验证和授权。
  • 客户端管理器（Client manager）：用于管理客户端连接。
  • ……

工具：

  • 备份管理器（Backup manager）：用于保存和恢复数据。
  • 复原管理器（Recovery manager）：用于崩溃后重启数据库到一个一致状态。
  • 监控管理器（Monitor manager）：用于记录数据库活动信息和提供监控数据库的工具。
  • Administration管理器（Administration manager）：用于保存元数据（比如表的名称和结构），提供管理数据库、模式、表空间的工具 【译者注：好吧，我真的不知道Administration manager该翻译成什么，有知道的麻烦告知，不胜感激……】
  • ……

查询管理器：

  • 查询解析器（Query parser）：用于检查查询是否合法
  • 查询重写器（Query rewriter）：用于预优化查询
  • 查询优化器（Query optimizer）：用于优化查询
  • 查询执行器（Query executor）：用于编译和执行查询

数据管理器：

  • 事务管理器（Transaction manager）：用于处理事务
  • 缓存管理器（Cache manager）：数据被使用之前置于内存，或者数据写入磁盘之前置于内存
  • 数据访问管理器（Data access manager）：访问磁盘中的数据

在本文剩余部分，我会集中探讨数据库如何通过如下进程管理SQL查询的：

  • 客户端管理器
  • 查询管理器
  • 数据管理器（含复原管理器）

客户端管理器

客户端管理器是处理客户端通信的。客户端可以是一个（网站）服务器或者一个最终用户或最终应用。客户端管理器通过一系列知名的API（JDBC, ODBC, OLE-DB …）提供不同的方式来访问数据库。

客户端管理器也提供专有的数据库访问API。

当你连接到数据库时：

  • 管理器首先检查你的验证信息（用户名和密码），然后检查你是否有访问数据库的授权。这些权限由DBA分配。
  • 然后，管理器检查是否有空闲进程（或线程）来处理你对查询。
  • 管理器还会检查数据库是否负载很重。
  • 管理器可能会等待一会儿来获取需要的资源。如果等待时间达到超时时间，它会关闭连接并给出一个可读的错误信息。
  • 然后管理器会把你的查询送给查询管理器来处理。
  • 因为查询处理进程不是『不全则无』的，一旦它从查询管理器得到数据，它会把部分结果保存到一个缓冲区并且开始给你发送。
  • 如果遇到问题，管理器关闭连接，向你发送可读的解释信息，然后释放资源。

查询管理器

这部分是数据库的威力所在，在这部分里，一个写得糟糕的查询可以转换成一个快速执行的代码，代码执行的结果被送到客户端管理器。这个多步骤操作过程如下：

  • 查询首先被解析并判断是否合法
  • 然后被重写，去除了无用的操作并且加入预优化部分
  • 接着被优化以便提升性能，并被转换为可执行代码和数据访问计划。
  • 然后计划被编译
  • 最后，被执行

这里我不会过多探讨最后两步，因为它们不太重要。

查询解析器

每一条SQL语句都要送到解析器来检查语法，如果你的查询有错，解析器将拒绝该查询。比如，如果你写成”SLECT …” 而不是 “SELECT …”，那就没有下文了。

但这还不算完，解析器还会检查关键字是否使用正确的顺序，比如 WHERE 写在 SELECT 之前会被拒绝。

然后，解析器要分析查询中的表和字段，使用数据库元数据来检查

  • 表是否存在
  • 表的字段是否存在
  • 对某类型字段的 运算 是否 可能（比如，你不能将整数和字符串进行比较，你不能对一个整数使用 substring() 函数）

接着，解析器检查在查询中你是否有权限来读取（或写入）表。再强调一次：这些权限由DBA分配。

在解析过程中，SQL 查询被转换为内部表示（通常是一个树）。

如果一切正常，内部表示被送到查询重写器。

查询重写器

在这一步，我们已经有了查询的内部表示，重写器的目标是：

  • 预优化查询
  • 避免不必要的运算
  • 帮助优化器找到合理的最佳解决方案

重写器按照一系列已知的规则对查询执行检测。如果查询匹配一种模式的规则，查询就会按照这条规则来重写。下面是（可选）规则的非详尽的列表：

  • 视图合并：如果你在查询中使用视图，视图就会转换为它的 SQL 代码。
  • 子查询扁平化：子查询是很难优化的，因此重写器会尝试移除子查询

例如：

代码语言：javascript复制
SELECT PERSON.*
FROM PERSON
WHERE PERSON.person_key IN
(SELECT MAILS.person_key
FROM MAILS
WHERE MAILS.mail LIKE 'christophe%');

会转换为：

代码语言：javascript复制
SELECT PERSON.*
FROM PERSON, MAILS
WHERE PERSON.person_key = MAILS.person_key
and MAILS.mail LIKE 'christophe%';
  • 去除不必要的运算符：比如，如果你用了 DISTINCT，而其实你有 UNIQUE 约束（这本身就防止了数据出现重复），那么 DISTINCT 关键字就被去掉了。
  • 排除冗余的联接：如果相同的 JOIN 条件出现两次，比如隐藏在视图中的 JOIN 条件，或者由于传递性产生的无用 JOIN，都会被消除。
  • 常数计算赋值：如果你的查询需要计算，那么在重写过程中计算会执行一次。比如 WHERE AGE > 10 2 会转换为 WHERE AGE > 12 ， TODATE(“日期字符串”) 会转换为 datetime 格式的日期值。
  • （高级）分区裁剪（Partition Pruning）：如果你用了分区表，重写器能够找到需要使用的分区。
  • （高级）物化视图重写（Materialized view rewrite）：如果你有个物化视图匹配查询谓词的一个子集，重写器将检查视图是否最新并修改查询，令查询使用物化视图而不是原始表。
  • （高级）自定义规则：如果你有自定义规则来修改查询（就像 Oracle policy），重写器就会执行这些规则。
  • （高级）OLAP转换：分析/加窗 函数，星形联接，ROLLUP 函数……都会发生转换（但我不确定这是由重写器还是优化器来完成，因为两个进程联系很紧，必须看是什么数据库）。

【译者注： 物化视图 。谓词，predicate，条件表达式的求值返回真或假的过程】

重写后的查询接着送到优化器，这时候好玩的就开始了。

统计

研究数据库如何优化查询之前我们需要谈谈统计，因为没有统计的数据库是愚蠢的。除非你明确指示，数据库是不会分析自己的数据的。没有分析会导致数据库做出（非常）糟糕的假设。

但是，数据库需要什么类型的信息呢？

我必须（简要地）谈谈数据库和操作系统如何保存数据。两者使用的最小单位叫做页或块（默认 4 或 8 KB）。这就是说如果你仅需要 1KB，也会占用一个页。要是页的大小为 8KB，你就浪费了 7KB。

回来继续讲统计！ 当你要求数据库收集统计信息，数据库会计算下列值：

  • 表中行和页的数量
  • 表中每个列中的： 唯一值 数据长度（最小，最大，平均） 数据范围（最小，最大，平均）
  • 表的索引信息

这些统计信息会帮助优化器估计查询所需的磁盘 I/O、CPU、和内存使用

对每个列的统计非常重要。 比如，如果一个表 PERSON 需要联接 2 个列： LAST_NAME, FIRST_NAME。 根据统计信息，数据库知道FIRST_NAME只有 1,000 个不同的值，LAST_NAME 有 1,000,000 个不同的值。 因此，数据库就会按照 LAST_NAME, FIRST_NAME 联接。 因为 LAST_NAME 不大可能重复，多数情况下比较 LAST_NAME 的头 2 、 3 个字符就够了，这将大大减少比较的次数。

不过，这些只是基本的统计。你可以让数据库做一种高级统计，叫直方图。直方图是列值分布情况的统计信息。例如：

  • 出现最频繁的值
  • 分位数 【译者注：http://baike.baidu.com/view/1323572.htm】
  • …

这些额外的统计会帮助数据库找到更佳的查询计划，尤其是对于等式谓词（例如： WHERE AGE = 18 ）或范围谓词（例如： WHERE AGE > 10 and AGE < 40），因为数据库可以更好的了解这些谓词相关的数字类型数据行（注：这个概念的技术名称叫选择率）。

统计信息保存在数据库元数据内，例如（非分区）表的统计信息位置：

  • Oracle： USER / ALL / DBA_TABLES 和 USER / ALL / DBA_TAB_COLUMNS
  • DB2： SYSCAT.TABLES 和 SYSCAT.COLUMNS

统计信息必须及时更新。如果一个表有 1,000,000 行而数据库认为它只有 500 行，没有比这更糟糕的了。统计唯一的不利之处是需要时间来计算，这就是为什么数据库大多默认情况下不会自动计算统计信息。数据达到百万级时统计会变得困难，这时候，你可以选择仅做基本统计或者在一个数据库样本上执行统计。

举个例子，我参与的一个项目需要处理每表上亿条数据的库，我选择只统计10%，结果造成了巨大的时间消耗。本例证明这是个糟糕的决定，因为有时候 Oracle 10G 从特定表的特定列中选出的 10% 跟全部 100% 有很大不同（对于拥有一亿行数据的表，这种情况极少发生）。这次错误的统计导致了一个本应 30 秒完成的查询最后执行了 8 个小时，查找这个现象根源的过程简直是个噩梦。这个例子显示了统计的重要性。

注：当然了，每个数据库还有其特定的更高级的统计。如果你想了解更多信息，读读数据库的文档。话虽然这么说，我已经尽力理解统计是如何使用的了，而且我找到的最好的官方文档来自PostgreSQL。

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