在前面几篇文章中，我们已经介绍了总体构架，客户端管理和查询管理。在查询管理中，有一个很重要的部分我们没有介绍，那就是查询优化，这也是本文所要介绍的内容。 所有的现代数据库都是基于cost进行优化的（Cost Based Optimization， CBO）。总体的思想就是看每一个操作的cost是多少，然后找出一个cost最小的路径来执行这些操作并获取结果。 本文会首先以最常的三种join为例来进行介绍，看看哪怕是简单的join，它背后的优化是如何进行工作的。在这些例子中，我们关注时间复杂度，这个其实和真实的数据库优化器的计算是有所不同的，它真实会关注CPU消耗，磁盘I/O消耗以及内存的需求。时间复杂度和CPU消耗其实是差不多的，我们这种懒人就直接使用时间复杂度来进行分析了。当然有时候我们还需要考虑磁盘的I/O消耗，因为很多时候真正的瓶颈就是在于磁盘I/O而不是CPU的使用率。 JOIN的操作 我们会来看三个最常见的join操作，merger Join, Hash Join以及Nested Loop Join。在正式开始之前，我们来引入两个名词，outer relation和inner relation，很简单outer relation就是join左边的数据集，inner relation就是join右边的数据集。比如A JOIN B， 我们把A称之为outer relation而B称之为inner relation。并且假设outer relation有N个元素，inner relation有M个元素。我们可以很容易知道A JOIN B和B JOIN A其实是不太相同的。 Nested loop join Nested loop join是最简单的一种情况...

在上一篇文章中我们介绍了数据库的总体架构，今天我们将和大家来一起分析一下其核心组件中的重要组成部分：客户端管理。 客户端管理，顾名思义它是用来处理和客户端之间的信息交互的。客户端可以是一个web的server或者一个终端的用户/应用。客户端可以通过各种不同的方式来访问数据库，比如JDBC, ODBC, OLE-DB等等。 当连接数据库的时候，会执行下面这些步骤： 客户端管理首先检查你的权限和认证，看你是否有相应的访问数据库的权限。这些权限都是通过DBA来设置的。 然后，它会检查看是否有可用的进程（或者线程）来管理你的query 再检查看相应的数据库是否处于很重的负载情况下。 得到相应的资源，这里会有一个timeout，假如一定时间还没有得到资源，则会timeout，并且关闭相应的连接以及返回一个可读的错误信息。 发送query到相应的query manager，你的query就被执行了 Query 的过程并不是说全部返回，可能是一部分一部分返回的，所以它会把部分的返回值保存在一个buffer中，并且开始把它们分步发送回客户端。 假如有什么问题，它会断开连接，然后给出一个清晰的错误解释，并释放相关的资源 这就是整个数据库的客户端管理流程，其实还是蛮简单的，下一篇我们将会具体介绍更为核心的Query Manager部分。 参考文章：http://coding-geek.com/how-databases-work/

一提到关系型数据库，我们可以看到它被在各个地方使用。有很多不同的关系型数据库，从最小的SQLite到复杂的Teradata。有很多文章在介绍如何使用数据库，但是很少有问题去深入地介绍它是如何工作的。假如你搜索“关系型数据库是如何工作的”这样的关键词，你会发现很少有问题进行深入详细的介绍。有时候，我们不禁会问，关系型数据库是不是太旧了，以至于都没有什么人来深入分析其中的内容？ 作为一个开发者，我们需要有一点好奇心去深入看看我们每天使用的数据库内部是怎么样，假如你一直没有时间或者机会去深入了解其中的原理，那么本文将会是你的一个很好的选择。本文之所以称之为“进阶”是因为我们不会介绍如何去使用一些Query，而是假设你已经有了这些基础的知识，我们更注重其中的机理讲解。 一个数据库其实是信息的集合，而这个集合是可以很方便地访问和修改的。假如往简单的方面来想，那么它就是一系列的文件。事实上，最简单的数据库，比如SQLite其实就是一堆文件。当然SQLite又不是简简单单的一堆文件，因为它允许你： 使用transaction来保证数据的安全和连贯 能够很快的处理数据，哪怕是很大的百万量级的数据 总得来说，一个数据库可以由下图几个部分组成： 从这张图可以看出，总得核心有一下几个部分： 核心的组件： 进程管理: 很多数据库都有一个进程/线程池需要管理。更有甚者，为了做到纳秒级的效率，很多数据库都使用他们自己的线程而不是系统的线程。 网络管理：网络的I/O其实对数据库来说很重要，尤其是在分布式数据库中更为明显。这也是为什么很多数据库都有他们自己的管理者。 文件系统管理：数据库的第一个瓶颈就在于磁盘的I/O。需要一个文件系统管理来处理相关的内容，甚至取代系统的文件系统。 内存管理：为了避免磁盘I/O的损失，就需要大量的RAM。随之而来的就是，当你处理大量的内存的时候，你就需要一个高效的内存管理。尤其是你同时有很多query在使用内存的时候。 安全管理：主要管理用户的认证。 客户端管理：管理客户端的连接 工具： 备份管理：保存和还原数据库。 恢复管理：在数据库奔溃后能够以一致的状态启动数据库。 监测管理：记录数据的运行log，并且提供相应的检测工具。 Admin管理：用于存储元数据比如表的名字，结构，以及管理数据库，schema，表格空间等等。 Query管理： Query的解析：检查一个query是否有效 Query的重写：预先优化一个query Query的优化：优化一个query Query的执行：编译和执行query 数据的管理： Transaction管理：处理transcation cache的管理：在使用数据在前把数据放到内存，以及在写到磁盘之前把数据放到内存中 数据访问的管理：如何从磁盘访问数据 本文就从宏观介绍了数据库的组成部分，我们将在后面的文章中来分别主要介绍以下的内容： 客户端管理 查询管理 数据管理 参考文章：http://coding-geek.com/how-databases-work/