数据库原理

骑猪看日落 2024-03-16 17:17 89阅读 0赞

做应用开发的同学常常觉得数据库由DBA运维，自己会写SQL就可以了，数据库原理不需要学习。其实即使是写SQL也需要了解数据库原理，比如我们都知道，SQL的查询条件尽量包含索引字段，但是为什么呢？这样做有什么好处呢？你也许会说，使用索引进行查询速度快，但是为什么速度快呢？

此外，我们在Java程序中访问数据库的时候，有两种提交SQL语句的方式，一种是通过Statement直接提交SQL；另一种是先通过PrepareStatement预编译SQL，然后设置可变参数再提交执行。

Statement直接提交的方式如下：

statement.executeUpdate("UPDATE Users SET stateus = 2 WHERE userID=233");

PrepareStatement预编译的方式如下：

PreparedStatement updateUser = con.prepareStatement("UPDATE Users SET stateus = ? WHERE userID = ?");
    updateUser.setInt(1, 2);
    updateUser.setInt(2,233);
    updateUser.executeUpdate();

看代码，似乎第一种方式更加简单，但是编程实践中，主要用第二种。使用MyBatis等ORM框架时，这些框架内部也是用第二种方式提交SQL。那为什么要舍简单而求复杂呢？

要回答上面这些问题，都需要了解数据库的原理，包括数据库的架构原理与数据库文件的存储原理。

### **数据库架构与SQL执行过程** ###

我们先看看数据库架构原理与SQL执行过程。

关系数据库系统RDBMS有很多种，但是这些关系数据库的架构基本上差不多，包括支持SQL语法的Hadoop大数据仓库，也基本上都是相似的架构。一个SQL提交到数据库，经过连接器将SQL语句交给语法分析器，生成一个抽象语法树AST；AST经过语义分析与优化器，进行语义优化，使计算过程和需要获取的中间数据尽可能少，然后得到数据库执行计划；执行计划提交给具体的执行引擎进行计算，将结果通过连接器再返回给应用程序。

![alt][]

应用程序提交SQL到数据库执行，首先需要建立与数据库的连接，数据库 **连接器** 会为每个连接请求分配一块专用的内存空间用于会话上下文管理。建立连接对数据库而言相对比较重，需要花费一定的时间，因此应用程序启动的时候，通常会初始化建立一些数据库连接放在连接池里，这样当处理外部请求执行SQL操作的时候，就不需要花费时间建立连接了。

这些连接一旦建立，不管是否有SQL执行，都会消耗一定的数据库内存资源，所以对于一个大规模互联网应用集群来说，如果启动了很多应用程序实例，这些程序每个都会和数据库建立若干个连接，即使不提交SQL到数据库执行，也就会对数据库产生很大的压力。

所以应用程序需要对数据库连接进行管理，一方面通过连接池对连接进行管理，空闲连接会被及时释放；另一方面微服务架构可以大大减少数据库连接，比如对于用户数据库来说，所有应用都需要连接到用户数据库，而如果划分一个用户微服务并独立部署一个比较小的集群，那么就只有这几个用户微服务实例需要连接用户数据库，需要建立的连接数量大大减少。

连接器收到SQL以后，会将SQL交给 **语法分析器** 进行处理，语法分析器工作比较简单机械，就是根据SQL语法规则生成对应的抽象语法树。

如果SQL语句中存在语法错误，那么在生成语法树的时候就会报错，比如，下面这个例子中SQL语句里的where拼写错误，MySQL就会报错。

mysql> explain select * from users whee id = 1;
    
    ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'id = 1' at line 1

因为语法错误是在构建抽象语法树的时候发现的，所以能够知道，错误是发生在哪里。上面例子中，虽然语法分析器不能知道whee是一个语法拼写错误，因为这个whee可能是表名users的别名，但是语法分析器在构建语法树到了 `id=1` 这里的时候就出错了，所以返回的报错信息可以提示，在 `'id = 1'` 附近有语法错误。

语法分析器生成的抽象语法树并不仅仅可以用来做语法校验，它也是下一步处理的基础。语义分析与优化器会对抽象语法树进一步做语义优化，也就是在保证SQL语义不变的前提下，进行语义等价转换，使最后的计算量和中间过程数据量尽可能小。

比如对于这样一个SQL语句，其语义是表示从users表中取出每一个id和order表当前记录比较，是否相等。

select f.id from orders f where f.user_id = (select id from users);

事实上，这个SQL语句在语义上等价于下面这条SQL语句，表间计算关系更加清晰。

select f.id from orders f join users u on f.user_id = u.id;

SQL语义分析与优化器就是要将各种复杂嵌套的SQL进行语义等价转化，得到有限几种关系代数计算结构，并利用索引等信息进一步进行优化。可以说，各个数据库最黑科技的部分就是在优化这里了。

语义分析与优化器最后会输出一个执行计划，由执行引擎完成数据查询或者更新。MySQL执行计划的例子如下：

![alt][alt 1]

执行引擎是可替换的，只要能够执行这个执行计划就可以了。所以MySQL有多种执行引擎（也叫存储引擎）可以选择，缺省的是InnoDB，此外还有MyISAM、Memory等，我们可以在创建表的时候指定存储引擎。大数据仓库Hive也是这样的架构，Hive输出的执行计划可以在Hadoop上执行。

### **使用PrepareStatement执行SQL的好处** ###

好了，了解了数据库架构与SQL执行过程之后，让我们回到开头的问题，应用程序为什么应该使用PrepareStatement执行SQL？

这样做主要有两个好处。

一个是PrepareStatement会预先提交带占位符的SQL到数据库进行预处理，提前生成执行计划，当给定占位符参数，真正执行SQL的时候，执行引擎可以直接执行，效率更好一点。

另一个好处则更为重要，PrepareStatement可以防止SQL注入攻击。假设我们允许用户通过App输入一个名字到数据中心查找用户信息，如果用户输入的字符串是Frank，那么生成的SQL是这样的：

select * from users where username = 'Frank';

但是如果用户输入的是这样一个字符串：

Frank';drop table users;--

那么生成的SQL就是这样的：

select * from users where username = 'Frank';drop table users;--';

这条SQL提交到数据库以后，会被当做两条SQL执行，一条是正常的select查询SQL，一条是删除users表的SQL。黑客提交一个请求然后users表被删除了，系统崩溃了，这就是SQL注入攻击。

如果用Statement提交SQL就会出现这种情况。

但如果用PrepareStatement则可以避免SQL被注入攻击。因为一开始构造PrepareStatement的时候就已经提交了查询SQL，并被数据库预先生成好了执行计划，后面黑客不管提交什么样的字符串，都只能交给这个执行计划去执行，不可能再生成一个新的SQL了，也就不会被攻击了。

select * from users where username = ?;

### **数据库文件存储原理** ###

回到文章开头提出的另一个问题，数据库通过索引进行查询能加快查询速度，那么，为什么索引能加快查询速度呢？

数据库索引使用B+树，我们先看下B+树这种数据结构。B+树是一种N叉排序树，树的每个节点包含N个数据，这些数据按顺序排好，两个数据之间是一个指向子节点的指针，而子节点的数据则在这两个数据大小之间。

如下图。

![alt][alt 2]

B+树的节点存储在磁盘上，每个节点存储1000多个数据，这样树的深度最多只要4层，就可存储数亿的数据。如果将树的根节点缓存在内存中，则最多只需要三次磁盘访问就可以检索到需要的索引数据。

B+树只是加快了索引的检索速度，如何通过索引加快数据库记录的查询速度呢？

数据库索引有两种，一种是聚簇索引，聚簇索引的数据库记录和索引存储在一起，上面这张图就是聚簇索引的示意图，在叶子节点，索引1和记录行r1存储在一起，查找到索引就是查找到数据库记录。像MySQL数据库的主键就是聚簇索引，主键ID和所在的记录行存储在一起。MySQL的数据库文件实际上是以主键作为中间节点，行记录作为叶子节点的一颗B+树。

另一种数据库索引是非聚簇索引，非聚簇索引在叶子节点记录的就不是数据行记录，而是聚簇索引，也就是主键，如下图。

![alt][alt 3]

通过B+树在叶子节点找到非聚簇索引a，和索引a在一起存储的是主键1，再根据主键1通过主键（聚簇）索引就可以找到对应的记录r1，这种通过非聚簇索引找到主键索引，再通过主键索引找到行记录的过程也被称作回表。

所以通过索引，可以快速查询到需要的记录，而如果要查询的字段上没有建索引，就只能扫描整张表了，查询速度就会慢很多。

数据库除了索引的B+树文件，还有一些比较重要的文件，比如事务日志文件。

数据库可以支持事务，一个事务对多条记录进行更新，要么全部更新，要么全部不更新，不能部分更新，否则像转账这样的操作就会出现严重的数据不一致，可能会造成巨大的经济损失。数据库实现事务主要就是依靠事务日志文件。

在进行事务操作时，事务日志文件会记录更新前的数据记录，然后再更新数据库中的记录，如果全部记录都更新成功，那么事务正常结束，如果过程中某条记录更新失败，那么整个事务全部回滚，已经更新的记录根据事务日志中记录的数据进行恢复，这样全部数据都恢复到事务提交前的状态，仍然保持数据一致性。

此外，像MySQL数据库还有binlog日志文件，记录全部的数据更新操作记录，这样只要有了binlog就可以完整复现数据库的历史变更，还可以实现数据库的主从复制，构建高性能、高可用的数据库系统。

### **总结** ###

做应用开发需要了解RDBMS的架构原理，但是关系数据库系统非常庞大复杂，对于一般的应用开发者而言，全面掌握关系数据库的各种实现细节，代价高昂，也没有必要。我们只需要掌握数据库的架构原理与执行过程，数据库文件的存储原理与索引的实现方式，以及数据库事务与数据库复制的基本原理就可以了。然后，在开发工作中针对各种数据库问题去思考，其背后的原理是什么，应该如何处理。通过这样不断地思考学习，不但能够让使用数据库方面的能力不断提高，也能对数据库软件的设计理念也会有更深刻的认识，自己软件设计与架构的能力也会得到加强。

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