關係型資料庫是如何運作的 上

2021-07-09 15:30:47 字數 1359 閱讀 4171

作為一名開發者,我討厭使用我不明白的技術。此外,關係型資料庫已經使用超40年,肯定有它過人的原因。因此,我花了大量時間來想真正弄懂它裡面如同黑盒子那樣的奧秘。關係型資料庫實際上是非常有趣的,因為它是基於實用和復用的概念。但是限於篇幅,以下我將把重點放在資料庫如何處理sql查詢的問題上。本文內容大致劃分為以下三部分:

1.低階資料庫和高階資料庫組成概述 

2.查詢優化流程的處理概述 

3.事務和緩衝池管理概述

基本概念回顧

在程式設計年代早期,開發者是必須要理解清楚自己所進行操作的原理的。他們對於所使用的演算法和資料結果是了然於胸的,因為他們很注重在計算機配置較低時於cpu和記憶體上的開銷。在這一節,我首先要介紹的是資料庫索引。

o(1) vs o(n2)

時間複雜度用於計算演算法處理資料的用時。科學家使用大o表示法來進行時間複雜度描述,其定義是對於輸入的資料演算法需要進行多少步運算。這裡要強調的是,它的核心是資料量增加對運算增加的影響而不是資料量的多少。時間複雜度不會直接給出精確的運算步數,而是以趨勢的方式展示。

在上圖中,你可以看到不同複雜度的發展趨勢,我使用的方法是對數法。換言之,資料量將會從1快速地增加到10億。我們可以得出以下結論:

舉例說明

如果是處理少量資料,o(1)和o(n2)的差別是不明顯的。例如是2000個運算元素:

儘管o(1) 和 o(n2)的運算量的差距是4百萬,但是這僅需2ms,也就是眨眼的功夫。此外,如果使用的是多核處理器,其運算速度會更快。所以效能和優化問題在現在的重視程度無法跟以往相比。

如果處理的資料量是1 000 000,其結果又會如何呢?

這樣一來,你可以先喝杯咖啡休息下再回來看結果了!如果再加個0,你可以先進行午休了!

進一步說明

注意:具體演算法和資料結果會在本文稍後列示

時間複雜度的型別有:

時間複雜度通常是最差時間場合。除了時間複雜度,複雜度還可以用來表示記憶體使用和磁碟i/o占用情況等。誠然,比n2更複雜的計算有n4,3n,nn 。

合併排序

如果你要對乙個集合進行排序該如何做呢?什麼?使用sort()?聽起來是個好的答案。

但如果排序物件是乙個資料庫,你就務必知道sort()的工作原理。這裡我介紹排序演算法中最重要的一種:合併排序。對合併排序理解透徹,一方面可以掌握如何進行查詢優化,二來可以更好地理解本文稍後說到的合併join運算。

合併(merge)

合併排序的運算過程是:合併兩個已排序的n/2陣列到乙個已排序n個元素陣列,例如下圖所示:

關係型資料庫是如何運作的 上

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