数据库的最简单实现（ 整洁的程序和好的程序）

所有应用软件之中，数据库可能是最复杂的。

MySQL的手册有3000多页，PostgreSQL的手册有2000多页，Oracle的手册更是比它们相加还要厚。

但是，自己写一个最简单的数据库，做起来并不难。Reddit上面有一个帖子，只用了几百个字，就把原理讲清楚了。下面是我根据这个帖子整理的内容。

第一步，就是将所要保存的数据，写入文本文件。这个文本文件就是你的数据库。

为了方便读取，数据必须分成记录，每一条记录的长度规定为等长。比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。

大多数时候，我们不知道某一条记录在第几个位置，只知道主键（primary key）的值。这时为了读取数据，可以一条条比对记录。但是这样做效率太低，实际应用中，数据库往往采用B树（B-tree）格式储存数据。

要理解B树，必须从二叉查找树（Binary search tree）讲起。

二叉查找树是一种查找效率非常高的数据结构，它有三个特点。

（1）每个节点最多只有两个子树。

（2）左子树都为小于父节点的值，右子树都为大于父节点的值。

（3）在n个节点中找到目标值，一般只需要log(n)次比较。

二叉查找树的结构不适合数据库，因为它的查找效率与层数相关。越处在下层的数据，就需要越多次比较。极端情况下，n个数据需要n次比较才能找到目标值。对于数据库来说，每进入一层，就要从硬盘读取一次数据，这非常致命，因为硬盘的读取时间远远大于数据处理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好。

B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，减少硬盘操作次数。

B树的特点也有三个。

（1）一个节点可以容纳多个值。比如上图中，最多的一个节点容纳了4个值。

（2）除非数据已经填满，否则不会增加新的层。也就是说，B树追求"层"越少越好。

（3）子节点中的值，与父节点中的值，有严格的大小对应关系。一般来说，如果父节点有a个值，那么就有a+1个子节点。比如上图中，父节点有两个值（7和16），就对应三个子节点，第一个子节点都是小于7的值，最后一个子节点都是大于16的值，中间的子节点就是7和16之间的值。

这种数据结构，非常有利于减少读取硬盘的次数。假定一个节点可以容纳100个值，那么3层的B树可以容纳100万个数据，如果换成二叉查找树，则需要20层！假定操作系统一次读取一个节点，并且根节点保留在内存中，那么B树在100万个数据中查找目标值，只需要读取两次硬盘。

数据库以B树格式储存，只解决了按照"主键"查找数据的问题。如果想查找其他字段，就需要建立索引（index）。

所谓索引，就是以某个字段为关键字的B树文件。假定有一张"雇员表"，包含了员工号（主键）和姓名两个字段。可以对姓名建立索引文件，该文件以B树格式对姓名进行储存，每个姓名后面是其在数据库中的位置（即第几条记录）。查找姓名的时候，先从索引中找到对应第几条记录，然后再从表格中读取。

这种索引查找方法，叫做"索引顺序存取方法"（Indexed Sequential Access Method），缩写为ISAM。它已经有多种实现（比如C-ISAM库和D-ISAM库），只要使用这些代码库，就能自己写一个最简单的数据库。

部署了最基本的数据存取（包括索引）以后，还可以实现一些高级功能。

（1）SQL语言是数据库通用操作语言，所以需要一个SQL解析器，将SQL命令解析为对应的ISAM操作。

（2）数据库连接（join）是指数据库的两张表通过"外键"，建立连接关系。你需要对这种操作进行优化。

（3）数据库事务（transaction）是指批量进行一系列数据库操作，只要有一步不成功，整个操作都不成功。所以需要有一个"操作日志"，以便失败时对操作进行回滚。

（4）备份机制：保存数据库的副本。

（5）远程操作：使得用户可以在不同的机器上，通过TCP/IP协议操作数据库。

原文出处：www.ruanyifeng.com/blog/2014/07/database_implementation.html