最近一段时间在看一些数据库内部实现的相关知识，一直想找个时间总结下，感觉学习这些知识会觉得挺有意义的，作为一个开发人员你可能不会自己被要求去实现一个数据库，不过你应该要去理解数据库的实现原理，这样你才能根据你的场景更好的优化你的应用，然后也会在针对你的应用在进行数据库选型时提供帮助。
目前的话，市面上有各种各样的数据库，有sql，nosql，newsql具体可以看我前段时间总结的一篇文章形形色色的数据库，那么他们的实现到底是怎么的？或则都是用的什么存储引擎？再然后存储引擎各自的优势，应用场景是什么，我看了一些资料，这里简单总结一下，文末提供了相关资料。
最简单的数据库
用vim 定义db shell文件，输入下变的内容，就实现一个最简单的数据库，只有set, get方法
#/bin/bash
db_set() {
echo "$1, $2" >> databases
}
db_get() {
grep "^$1," databases | sed -e "s/^$1,//" | tail -n 1
}
[[ -z "${1-}" ]]
case $1 in
db_set|db_get) "$1" "${@:2}" ;;
*);;
esac
复制代码set数据
$ ./db db_set test_key test_value
$ cat databases
test_key, test_value
复制代码get数据
$./db db_get test_key
test_value
复制代码简要分析
简要的分析一下，上边的数据库通过set方法会一直append文件到databases文件中，只要数据存储充足，对于数据库来说是顺序写入，所以性能是很高的，这块相当于是log操作，只有append。然后是get方法，每次都需要grep整个数据库文件，相当于是全表扫描，从算法的角度来分析复杂度会是O(N)，随着数据文件的增加，性能会越来越低，速度会很慢。
所以为了优化存储get方法结构，我们需要额外引入一个结构，索引结构(这个先不考虑并发控制，事务，范围查询等等常见的功能)，索引的详情可以看链接，简单来说它的目的是保存key和value的对应关系，就是位置对应关系，所以可以帮助我们提升查询性能，同时也会带来一些弊端，这就要求在数据插入前同时更新索引数据，保持索引数据和内容数据的一致性，会影响写入性能。正式这样的原因，数据库默认是不会开启索引的，索引创建会是很影响数据库的性能的一个指标，需要根据不同情形创建合适的索引，索引太多，会影响写入性能，索引太少，影响查询性能，所以找到一个合适的平衡点，是非常重要的，大多数情况下，索引都是需要dba和开发一起评估。
HASH索引
先用最简单索引结构来分析，hash索引，hash是一个非常基本的算法，具体可以看链接。这里列举一个主要利用hash存储引擎的数据库Bitcask，官方文档详细的介绍了其实现原理，简单来说就是这个该数据库在内存中是一种hash表结构，hash结构维护key到文件存储的position，数据仅支持追加操作，所有的操作都是append增加而不更改老数据，数据文件分为新数据文件和老数据文件，老的数据文件只读不写，只有一个数据更新，及活跃数据文件。
A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data
数据结构如下:
Bitcask在内存中保存了key,value的位置关系，索引关系，key对应数据key, value保存不是实际的数据值，而是保存对应文件的相关信息，从图中可以看到是 file_id, value_sz, value_ops, tstamp，由于内存实际不保存真实数据，所有存储容量就会大大提升。
file_id 代表保存的具体文件id
value_sz 代表value大小
value_ops 代表在文件中具体位置
tstamp 保存时间
然后还有一个点是，该数据实现的高性能是依赖于文件追加的方式，相当于LSM的数据追加，数据增加，删除，更新都是追加操作，形成新的数据版本，老的数据还是会在磁盘上，所以操作对应的io都是顺序io，不会随机访问磁盘，所以写入性能得到了保证，然后对于过期的数据，脏数据，bitcask会定期在后台进行一个merge操作，将inactive的数据清除。对于读操作就不需要过多介绍了，通过key可以直接读取到values_文件位置，性能也能得到保证。
由于所有的数据都是保存在内存，所有服务或则主机挂掉，内存中的映射关系就会丢失，所以需要将内存中的hash结构数据数据持久化到磁盘，当数据服务重新启动，会从磁盘恢复对应关系。
下图是数据文件中保存的内容
实际文件中具体记录的数据如下，包含crc校验值，key, value等。
试想一下，如果上边shell数据库，精简优化，利用hash索引保存key，value映射关系，那么就能提高数据的访问速度，避免全表扫描这种操作，这也是hash索引能带来的最大优势，但是试想一下，你的数据需要保证有序性，key有一定的顺序，那么hash索引就不能解决这类问题。
LSM
引入LSM算法可以保证写入性能的情况下支持还范围排序的。
首先说一下什么是LSM算法(Log Structured-Merge Tree), 最初LSM来自于Google分布式表格系统BigTable的论文，它是bigtables的文件组织方式。目前LSM已经应用到了多种数据库领域，最简单的是LevelDB，然后是facebook针对其更改的Roskdb，后来又产生了带上Hbase, cassandra数据库，在mongdb Wired Tiger也能看到，最近也出现在了MySQL领域，已经被广泛验证的存储引擎方式。
这里我简单介绍一下该类数据库的流程(这里以leveldb结构介绍)
LSM会维护一个内存有序的Memtable，在内存中维护这样一个有序的数据结构会很容易，像红黑树，平衡树，当有数据插入是先写入到Memtable保持平衡，有序，当Memtable到达一定大小会触发Merge操作，首先将源Memtable指针赋值给一个不可变的MemTable, 这里叫Immutalbe Memtable，然后会重新生成一个Memtable，后续的操作会新的Memtable中操作，产生的Immutalbe Memtable会持久化为.sst文件，由于数据已经是有序的了，所以持久化也会很容易。
然后sst文件会是一种层级文件，sstable中的文件也是根据主键顺序排序的，每个文件都会记录其中记录中的最小值和最大值(查询速度会有所保证)。leveldb中manifest文件保存了每个sstable中的范围信息，和层级信息，leveldb在运行中 sstable也会进行合并，老的数据也会被清除，manifest保存了相关过程，低level的文件会合并为高level的文件。
这里想谈一下log文件，这里的log会记录写操作，就是所以写操作前必须将数据有限顺序写入到log中，然后再写入到内存中，这里你会想起数据库的redo log实现类似的事情，这里很简单，和其他标准数据库一样，为了解决内存数持久化到磁盘中可能出现的故障，如机器异常，内存故障等问题，优先顺序写入磁盘，由于这里是顺序的磁盘io，所有性能也不会有很大的顺势，可以这么说，大多数数据库为了保证数据的可靠性都肯定会有预先写log操作，当然该log也不会无限增大，大多数数据库会采用checkpoint保存一定时间数据变化。
LSM的写操作和Bitcask一样，是通过append log的方式，只是会附加一点需要保持数据在内存中有序，不过插入，更新，删除都还是顺序io，性能会有一定保证。然后后台会定期合并各个sstable，清除不必要数据。这里可能引入的一个性能瓶颈是读取性能，如果是查询一个不存在的key，会先查找Memtable，然后会查询最新的sstable文件，这里会引入一个布隆过滤器来解决该问题，简单来说他能很快的判定某数据集中是否存在某个key。
最后简单来说，在保证一定写入和读取性能的条件下，比hash index的优势在于，提供了有序的数据集，支持了范围查询。
BTREE
上边介绍的hash和lsm都不是最应用广泛的索引，btree才是应用最广泛的数据结构。
B+索引是数据库中最常见，也是使用最频繁的索引结构，下面这里可以通过一些基础数据结构来解释会好一点。
相信大家都了解过一种基础的算法，二分查找法，以有序中点为间隔，使用跳跃式的方式，能快速将一组有序的数据结构中找到需要查找的值。如在下列数组中查找到48，使用3次就可以了。
相对应的树数据结构是二叉查找树，二叉查找树定义是，二叉查找树左边的叶子节点总是小于父节点的节点的值，右节点总是大于父节点的值。该树可以通过前序，或则中序遍历获取到有序数组数据，然后通过二叉查找获取到数据。
有序性能提高查询效率，有序性也能给数据库带来支持像范围查询提供条件。
其次为了更好的提升查询性能，我们应该减少树的层级结构，如平衡二叉树(符合二叉树的定义，增加条件: 任何两个节点的高度差不得超过1)，我们需要尽可能保证一棵树的平衡，不过保证一棵树的平衡需要带来一定的开销(通过旋转维护平衡)，所以设计数据结构需要考虑查询效率，也需要考虑维护一棵树的成本。
btree，二叉树，平衡二叉树一样都是经典的数据结构。是由B tree演进而来，关于B+ tree，可以看连接详情。简单来说就是 b+树的所有节点都是按照大小顺序的保存在同一层的叶子节点上，各个叶子节点通过子节点的指针进行连接，如下图。
这里简单说一种最常用的数据库Mysql Innodb，Innodb由btree实现索引，和hash索引相比，由于有序性，所以Innodb支持范围查询，在Innodb中，有一种叫聚集索引的特殊索引，他会保存将具体的数据行内容。
Innodb是按照page的方式来管理数据，每个page对应一个节点，叶子节点保存了具体的数据，非叶子节点保存了索引信息，数据节点在b tree+ 有序，查询来讲是从根节点二分查找，查找对应的数据，如果数据不存在，就从磁盘中读取，然后更新内存数据，修改数据和前边内容一样，都会先写入日志(防止异常情况数据丢失)，这里对应redo log。对应插入操作会比较复杂，这里就不分析了，简单来说就是为了保持b tree+树的平衡，会带来树的旋转和分裂，分离过程都是内存操作是非常危险的，所以也会进行也需要先写入redo log。
从这里看出，为了保持内存中树的平衡，维护btree+这样一个数据结构，需要做很多工作，性能会有一定降低，主要是插入，更新，删除都不是上边两种方式，通过append 文件，这里的插入，更新，删除，会查找到具体的内存位置，然后是磁盘位置，进行磁盘数据的更新，这回产生大量的随机IO, 写入，更新，删除，这类型的随机IO会更多。
LSM和Btree由于实现原理的不同，所以不过也都有各有优缺点，LSM由于顺序写，提供更快的写入性能，Btree由于更加平衡，读取性能会更强。
总结
虽然这些年层出不穷的出现了各种数据库，但是其实很多数据库底层的存储引擎还是有很多相似性，可以看到各类存储引擎实现方式应用的场景都有一定的不同，比如hash索引更适合简单的kv存储，适合做缓存，lsm适合高并发的数据写入，btree更适合大量查询的应用场景，所以在实际应用的时候，我们需要考虑我们的应用场景，如有大量查询的场景(OLTP)，像电商，就更好使用btree引擎的数据库，如mysql, oracle。需要高并发写入的场景，如IOT设备写入，用户访问日志记录等，可以使用LSM为基础实现的分布式nosql hbase，cassandra等。再然后对于简单数据操作，页面缓存，热点数据缓存，可以使用hash结构的memcache，redis等。
最后，推荐看一下leveldb和boltdb的源码，代码比较少，更容易数据库实现原理。
参考文献
designing data-intensive applications
大规模分布式存储系统
MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎
bitcask-intro
https://github.com/google/leveldb