导语 | 后台开发对于数据库操作是必不可少的事情，了解数据库原理对于平常的工作的内功积累还是很有帮助的，这里实现一个最简单的数据库加深自己对数据库的理解。

一、go实现数据库目的

• 了解数据是如何在内存和磁盘存储的

• 数据是怎么移动到磁盘

• 主键是如何保持唯一性

• 索引是如何形成

• 如何进行全表遍历

• 熟悉Go语言对内存以及文件操作

二、数据库选择SQLite

选择SQLite（https://www.sqlite.org/arch.html）原因是数据库完全开源，实现简单，并且有C语言最简单的实现版本，因此参考go语言实现一个数据库加深对于关系型数据库的理解。

三、SQLite主要架构

其中：前端的输入是一个SQL查询。输出是sqlite虚拟机字节码（本质上是一个可以在数据库上操作的编译程序） 后端：VM将前端生成的字节作为指令，然后对一个表或者多个表或索引进行操作，每一个表或者索引都存储在B树中，VM本质上时指令的分支选择语句。B树组成了每一个节点，每个节点的最大长度时一页。B树可以通过pager的命令，将数据保存到磁盘上。pager收到数据读写的命令，负责数据偏移与读写，它还将最近访问的页面缓存在内存中，并确定何时需要将这些页面写回磁盘。

雷普勒

启动sqlite，会有一个读写命令循环：

main函数将有一个无限循环来打印提示，获取一行输入，然后处理该行输入：

// run main 主函数，这样写方便单元测试
func run()  {table, err := dbOpen("./db.txt")if err != nil {panic(err)}for  {printPrompt()// 语句解析inputBuffer, err := readInput()if err != nil {fmt.Println("read err", err)}// 特殊操作if len(inputBuffer) != 0 && inputBuffer[0] == '.' {switch doMetaCommand(inputBuffer, table) {case metaCommandSuccess:continuecase metaCommandUnRecongnizedCommand:fmt.Println("Unrecognized command", inputBuffer)continue}}// 普通操作 code Generatorstatement := Statement{}switch prepareStatement(inputBuffer, &statement) {case prepareSuccess:break;case prepareUnrecognizedStatement:fmt.Println("Unrecognized keyword at start of ", inputBuffer)continuedefault:fmt.Println("invalid unput ", inputBuffer)continue}res := executeStatement(&statement, table)if res == ExecuteSuccess {fmt.Println("Exected")continue}if res == ExecuteTableFull {fmt.Printf("Error: Table full.\n");break}if res == EXECUTE_DUPLICATE_KEY {fmt.Printf("Error: Duplicate key.\n");break;}}
}

处理特殊的元语句如下：

func doMetaCommand(input string, table *Table) metaCommandType {if input == ".exit" {dbClose(table)os.Exit(0)return metaCommandSuccess}if input == ".btree" {fmt.Printf("Tree:\n");print_leaf_node(getPage(table.pager, 0));return metaCommandSuccess;}if input == ".constants" {fmt.Printf("Constants:\n");print_constants();return metaCommandSuccess}return metaCommandUnRecongnizedCommand
}

效果如下：

四、最简单的“SQL编译器”

        和“VM”（虚拟机）

（一）prepareStatement为最简单的解析器“SQL编译器”

当前改解析器，最简单到还没有识别出SQL语句，只是写死识别两个单词的SQL语句：

func prepareStatement(input string, statement *Statement)PrepareType {if  len(input) >= 6 &amp;&amp; input[0:6] == "insert" {statement.statementType = statementInsertinputs := strings.Split(input, " ")if len(inputs) <=1 {return prepareUnrecognizedStatement}id, err := strconv.ParseInt(inputs[1], 10, 64)if err != nil {return prepareUnrecognizedSynaErr}statement.rowToInsert.ID =  int32(id)statement.rowToInsert.UserName = inputs[2]statement.rowToInsert.Email = inputs[3]return prepareSuccess}if len(input) >= 6 &amp;&amp; input[0:6] == "select" {statement.statementType = statementSelectreturn prepareSuccess}return prepareUnrecognizedStatement
}

（二）最简单的“虚拟机”（VM）执行器

// executeStatement 实行sql语句 ，解析器解析程statement，将最终成为我们的虚拟机
func executeStatement(statement *Statement, table *Table)  executeResult{switch statement.statementType {case statementInsert:return executeInsert(statement, table)case statementSelect:return executeSelect(statement, table)default:fmt.Println("unknown statement")}return ExecuteSuccess
}

（三）最简单的插入的数据结构

需要插入序列化的数据格式如下：

将一列进行序列化代码如下：

// 将row序列化到指针，为标准写入磁盘做准备
func serializeRow(row *Row, destionaton unsafe.Pointer) {ids := Uint32ToBytes(row.ID)q := (*[ROW_SIZE]byte)(destionaton)copy(q[0:ID_SIZE], ids)copy(q[ID_SIZE+1:ID_SIZE+USERNAME_SIZE], (row.UserName))copy(q[ID_SIZE+USERNAME_SIZE+1: ROW_SIZE], (row.Email))
}

（四）从文件去取出反序列化

// deserializeRow 将文件内容序列化成数据库元数据
func deserializeRow(source unsafe.Pointer, rowDestination *Row) {ids := make([]byte, ID_SIZE, ID_SIZE)sourceByte := (*[ROW_SIZE]byte)(source)copy(ids[0:ID_SIZE], (*sourceByte)[0:ID_SIZE])rowDestination.ID = BytesToInt32(ids)userName := make([]byte, USERNAME_SIZE, USERNAME_SIZE)copy(userName[0:], (*sourceByte)[ID_SIZE+1: ID_SIZE + USERNAME_SIZE])realNameBytes := getUseFulByte(userName)rowDestination.UserName = (string)(realNameBytes)emailStoreByte :=  make([]byte, EMAIL_SIZE, EMAIL_SIZE)copy(emailStoreByte[0:], (*sourceByte)[1+ ID_SIZE + USERNAME_SIZE: ROW_SIZE])emailByte := getUseFulByte(emailStoreByte)rowDestination.Email = (string)(emailByte)
}

（五）呼叫器

主要功能写入到磁盘，数据结构：

// Pager 管理数据从磁盘到内存
type Pager struct {osfile     *os.File;fileLength int64;numPages   uint32;pages      []unsafe.Pointer;  // 存储数据
}

整个数据库的数据表：

// Table 数据库表
type Table struct {rootPageNum uint32;     pager       *Pager;
}

page写入磁盘，由下面可以看到时一页一页写入文件：

// pagerFlush 这一页写入文件系统
func pagerFlush(pager *Pager, pageNum , realNum uint32) error{if pager.pages[pageNum] == nil {return fmt.Errorf("pagerFlush null page")}offset, err := pager.osfile.Seek(int64(pageNum*PageSize), io.SeekStart)if err != nil {return fmt.Errorf("seek %v", err)}if offset == -1 {return fmt.Errorf("offset %v", offset)}originByte := make([]byte, realNum)q := (*[PageSize]byte)(pager.pages[pageNum])copy(originByte[0:realNum], (*q)[0:realNum])// 写入到byte指针里面bytesWritten, err := pager.osfile.WriteAt(originByte, offset)if err != nil {return fmt.Errorf("write %v", err)}// 捞取byte数组到这一页中fmt.Println("already wittern", bytesWritten)return nil
}

在关闭db的链接，写入磁盘：

func dbClose(table *Table) {for i:= uint32(0); i < table.pager.numPages; i++ {if table.pager.pages[i] == nil {continue}pagerFlush(table.pager, i, PageSize);}defer table.pager.osfile.Close()// go语言自带gc
}

数据从磁盘到内存的获取：

func getPage(pager *Pager, pageNum uint32)  unsafe.Pointer   {if pageNum > TABLE_MAX_PAGES {fmt.Println("Tried to fetch page number out of bounds:", pageNum)os.Exit(0)}if pager.pages[pageNum] == nil {page := make([]byte, PageSize)numPage := uint32(pager.fileLength/PageSize)  // 第几页if pager.fileLength%PageSize == 0 {numPage += 1}if pageNum <= numPage {curOffset := pageNum*PageSize// 偏移到下次可以读读未知curNum, err := pager.osfile.Seek(int64(curOffset), io.SeekStart)if err != nil {panic(err)}fmt.Println(curNum)// 读到偏移这一页到下一页，必须是真的有多少字符if _,err = pager.osfile.ReadAt(page, curNum);err != nil &amp;&amp; err != io.EOF{panic(err)}}pager.pages[pageNum] = unsafe.Pointer(&amp;page[0])if pageNum >= pager.numPages {pager.numPages = pageNum +1}}return pager.pages[pageNum]
}

上面可以看到，为了尽量减少磁盘IO，我们采用一页一页读取磁盘（disk）信息，并且以B+树点形似。

（六）B树

B树是对二叉查找树的改进：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。

（七）B+树：

非叶子节点不存储data，只存储key。如果每一个节点的大小固定（如4k，正如在sqlite中那样），那么可以进一步提高内部节点的度，降低树的深度。

（八）table和索引（索引）

根据sqlite介绍表的存储用的B+树，索引用的B树，我想大概是因为索引不需要存数据，只需要看存在不存在。这里的表比较小，索引暂时没有实现，下面有数据储存主键的查找。

树的节点查找

在表里面查找主键：

// 返回key的位置，如果key不存在，返回应该被插入的位置
func tableFind(table *Table, key uint32) *Cursor {rootPageNum := table.rootPageNumrootNode := getPage(table.pager, rootPageNum)// 没有找到匹配到if getNodeType(rootNode) == leafNode {return leafNodeFind(table, rootPageNum, key)} else {fmt.Printf("Need to implement searching an internal node\n");os.Exit(0);}return nil
}

叶子节点查找：

func leafNodeFind(table *Table, pageNum uint32, key uint32) *Cursor {node := getPage(table.pager, pageNum)num_cells := *leaf_node_num_cells(node)cur := &amp;Cursor{table: table,page_num: pageNum,}// Binary searchvar min_index uint32var one_past_max_index  = num_cellsfor ;one_past_max_index != min_index; {index := (min_index + one_past_max_index) /2key_at_index := *leaf_node_key(node, index)if key == key_at_index {cur.cell_num = indexreturn cur}// 如果在小到一边，就将最大值变成当前索引if key < key_at_index {one_past_max_index = index} else {min_index = index+1    // 选择左侧}}cur.cell_num = min_indexreturn cur
}

并且为了B+树方便查找遍历，增加了游标抽象层次：

// Cursor 光标
type Cursor struct {table        *TablepageNum      uint32 // 第几页cellNum      uint32 // 多少个数据单元endOfTable bool
}func tableStart(table *Table)  * Cursor{rootNode := getPage(table.pager, table.rootPageNum)numCells := *leaf_node_num_cells(rootNode)return &Cursor{table:      table,pageNum:    table.rootPageNum,cellNum:    0,endOfTable: numCells ==0,}
}func cursorAdvance(cursor *Cursor) {node := getPage(cursor.table.pager, cursor.pageNum)cursor.cellNum += 1if cursor.cellNum >=(*leaf_node_num_cells(node)) {cursor.endOfTable = true}
}

五、总结

本文以Go语言从0到1实现最简单的数据库为例，选取SQlite数据库，实现了insert和select数据操作，并进一步介绍了page对磁盘的读写操作，B树如何进行数据存储操作等内容。只是当前实现的基于B+树的数据库仅仅支持一页内的读取，当一页内容达到上限4K之后便会报错，在后续开发中将进一步优化该功能，提升容量。

参考资料：

1.c语言0-1实现一个数据库

 作者简介

张滔滔

腾讯后台开发工程师

腾讯后台开发工程师，毕业于哈尔滨工业大学，目前负责手Q游戏中心运营后台开发，对后后台系统有一定的理解，有一些后台应对高并发和活动运营的开发经验。

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