关于数据库你应该知道的那些事儿
作者｜Mahdi Yusuf
原文链接｜https://architecturenotes.co/things-you-should-know-about-databases/
数据库存储了应用程序中大部分的信息，但我们对数据库的运作方式知之甚少。本文将讨论使用数据库时最重要的两个主题：索引和事务。
索引
索引是一种数据结构，有助于减少请求数据的查找时间（就像教科书的索引一样，它可以帮你找到正确的一页）。索引让我们跳过查询每条记录的繁琐任务，付出的代价是额外的存储、内存和更新（更慢的写入速度）的成本。
少量的数据很容易管理（班级出勤表），但当数据变多时（城市的出生登记）就不那么容易了。在一页纸上 VS 在一千页纸上找东西，你的方式会有什么变化？随着存储和收集的数据越来越多，在数据库中找到需要的数据会变得越来越慢，所以，我们会逐渐用上各种工具，比如索引就可以帮助我们快速获得相关数据。
索引的原理是按照搜索数据的逻辑来存储这些数据。比如想按名字搜索列表，就按照名字对列表进行排序。但是这种方法有几个问题，比如：
如果想以多种方式搜索数据怎么办？
该如何向列表中添加新数据？这样做快吗？
如何更新数据？
这些任务的时间复杂度是怎样的？
看来我们需要更好的方法来快速获得需要的无序数据。
比如下图，底层数据无序地分散在存储设备中，并被随机分配。现在，大多数生产型服务器都配备了固态硬盘（SSD），但在某些情况下，还是会需要机械硬盘（HDD），但随着固态硬盘价格的大幅下降，这种情况越来越少了。
+─────+─────────+──────────────+| id | name | city |+─────+─────────+──────────────+| 1 | Mahdi | Ottawa || 2 | Elon | Mars || 3 | Jeff | Orbit || 4 | Klay | Oakland || 5 | Lebron | Los Angeles |+─────+─────────+──────────────+
将少量数据写入内存很快，而且搜索起来也很快，但如果要搜索的数据无法完全存在内存中呢？或者从磁盘上读取所有数据的时间耗费太久该怎么办？
+──────────+─────────+───────────────────+| id | name | city |+──────────+─────────+───────────────────+| 1 | Mahdi | Ottawa || 2 | Elon | Mars || 3 | Jeff | Orbit || 4 | Klay | Oakland || 5 | Lebron | Los Angeles || ... | ... | ... || 1000000 | Steph | San Francisco || 1001000 | Linus | Portland |+───────+─────────+──────────────────────+
因此，开发者会使用某种字典（比如哈希表）和一种捷径来找到特定行，确认需要的数据是否在那儿，而不需要扫描整个磁盘。这也叫做索引的叶子节点（index leaf nodes），它们被赋予一个特定的列作为索引，可以存储匹配行的位置。
叶子节点是索引列和相应数据记录行在磁盘上位置间的映射，快速获取该行的方法就是通过索引列来引用某一行。扫描索引的速度会更快，因为这样寻找所需数据的时候不用读取一堆数据块，而且这样便于缓存，进一步加快了整个过程。
叶子节点的大小是统一的，我们会在每个块中尽可能多地存储叶子节点。由于这种结构需要在逻辑上对事物进行排序，双向链表可以很好地解决快速添加和删除数据的问题。
这样有两个好处：它允许我们向前或向后读取索引叶子节点，以及当我们删除或添加新行时，可以快速重建索引结构。
由于叶子节点在磁盘上并不是按顺序排列的，我们需要一种方法来获得正确的索引叶子节点。
B 树
可以想像， 在学校里学习 B 树时会让人抓狂，但它们很强大，也确实值得学习。
B+ 树是一个树形结构，每个中间节点都指向其各自叶子节点的最高节点值。这为找到需要的数据的索引叶子结点提供了一条清晰的路径。这种结构是自下而上建立的，因此一个中间节点覆盖所有叶子节点，直到我们到达顶部的根节点。这种树状结构是平衡的，因为整个树的深度是统一的。
B 树 vs. B+ 树
相比 B 树，B+ 树的主要优势是中间节点不存储任何数据，相反，所有的数据都被链接到叶子节点上，这样可以更好地缓存。其次，叶子节点是连着的，所以如果需要做索引扫描时只需要做一次线性遍历，而不是上下来回遍历整颗树，导致从磁盘加载更多的索引数据。
对数扩展 Logarithmic Scalability
大家都知道数据呈指数增长（公司估值最好也是这样），但数据的规模越大往往对我们越不利，而 B 树是对抗它首当其冲的工具。
根据中间节点可以存储的项目（M）以及树的深度（N），我们可以找到 M 和 N 的关系，下表列举了 M = 5 的情形。
| Tree Height (N) | Index Leaf Nodes |
| 3 | 125 |
| 4 | 625 |
| 5 | 3125 |
| 6 | 15625 |
| 7 | 78125 |
| 8 | 390625 |
| 9 | 1953125 |
因此，当索引叶子节点的数量呈指数增长时，树的高度增长得相当缓慢（相对索引叶子节点的数量）。再加上平衡的树高，几乎可以立即查找到指向磁盘上实际数据的相关索引叶节点。
这也太美妙了！
事务
事务（Transaction）是指查询，写入或更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元（Unit），由事务开始 Begin 和事务结束 Commit/Rollback 之间执行的所有操作组成。
ACID 是数据库管理系统为保证事务是正确执行而需具备的四个特性：
原子性 Atomicity
一致性 Consistency
隔离性 Isolation
持久性 Durability
下文将主要解释事务的隔离性（Isolation）。现在，大多数系统不需要人们手动管理事务，但这样增加的灵活性往往可以达到更好的效果。
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