如何自己动手写SQL执行引擎

前言

在阅读了大量关于数据库的资料后，笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。

整体结构

既然造轮子，那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍。下面是Freedom实现的整体结构，里面包含了实现的大致模块:

最终存储结构当然是使用经典的B+树结构。当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Manager来进行。当然了，为了完成事务，还必须要用WAL协议，其通过Log Manager来操作。
Freedom采用的是索引组织表，通过DruidSQL Parse来将sql翻译为对应的索引操作符进而进行对应的语义操作。

MySQL Protocol结构

client/server之间的交互采用的是MySQL协议，这样很容易就可以和mysql client以及jdbc进行交互了。

query packet

mysql通过3byte的定长包头去进行分包，进而解决tcp流的读取问题。再通过一个sequenceId来再应用层判断packet是否连续。

result set packet

mysql协议部分最复杂的内容是其对于result set的读取，在NIO的方式下加重了复杂性。
Freedom通过设置一系列的读取状态可以比较好的在Netty框架下解决这一问题。

row packet

还有一个较简单的是对row格式进行读取，如上图所示,只需要按部就班的解析即可。

由于协议解析部分较为简单，在这里就不再赘述。

SQL Parse

Freedom采用成熟好用的Druid SQL Parse作为解析器。事实上，解析sql就是将用文本表示
的sql语义表示为一系列操作符(这里限于篇幅原因，仅仅给出select中where过滤的原理)。

对where的处理

例如where后面的谓词就可以表示为一系列的以树状结构组织的SQL表达式，如下图所示:

当access层通过游标提供一系列row后，就可以通过这个树状表达式来过滤出符合where要求的数据。Druid采用了Parse中常用的visitor很方便的处理上面的表达式计算操作。

对join的处理

对join最简单处理方案就是对两张表进行笛卡尔积，然后通过上面的where condition进行过滤，如下图所示:

Freedom对于缩小笛卡尔积的处理

由于Freedom采用的是B+树作为底层存储结构，所以可以通过where谓词来界定B+树scan(搜索)的范围(也即最大搜索key和最小搜索key在B+树种中的位置)。考虑sql

select a.*,b.* from t_archer as a join t_rider as b where a.id>=3 and a.id=11 and b.id>=19 and b.id=31

那么就可以界定出在id这个索引上,a的scan范围为[3,11],如下图所示:

b的scan范围为[19,31],如下图所示(假设两张表数据一样，便于绘图):

scan少了从原来的15*15(一共15个元素)次循环减少到4*4次循环,即循环次数减少到7.1%

当然如果存在join condition的话，那么Freedom在底层cursor递归处理的过程中会预先过滤掉一部分数据，进一步减少上层的过滤。

B+Tree的磁盘结构

leaf磁盘结构

Freedom的B+Tree是存储到磁盘里的。考虑到存储的限制以及不定长的key值，所以会变得非常复杂。Freedom以page为单位来和磁盘进行交互。叶子节点和非叶子节点都由page承载并刷入磁盘。结构如下所示:

一个元组(tuple/item)在一个page中分为定长的ItemPointer和不定长的Item两部分。
其中ItemPointer里面存储了对应item的起始偏移和长度。同时ItemPointer和Item如图所示是向着中心方向进行伸张，这种结构很有效的组织了非定长Item。

leaf和node节点在Page中的不同

虽然leaf和node在page中组织结构一致，但其item包含的项确有区别。由于Freedom采用的是索引组织表，所以对于leaf在聚簇索引(clusterIndex)和二级索引(secondaryIndex)中对item的表示也有区别,如下图所示:

其中在二级索引搜索时通过secondaryIndex通过index-key找到对应的clusterId,再通过
clusterId在clusterIndex中找到对应的row记录。
由于要落盘，所以Freedom在node节点中的item里面写入了index-key对应的pageno,
这样就可以容易的从磁盘恢复所有的索引结构了。

B+Tree在文件中的组织

有了Page结构，我们就可以将数据承载在一个个page大小的内存里面，同时还可以将page刷新到对应的文件里。有了node.item中的pageno，我们就可以较容易的进行文件和内存结构之间的互相映射了。
B+树在磁盘文件中的组织如下图所示:

B+树在内存中相对应的映射结构如下图所示:

文件page和内存page中的内容基本是一致的,除了一些内存page中特有的字段，例如dirty等。

每个索引一个B+树

在Freedom中，每个索引都是一颗B+树，对记录的插入和修改都要对所有的B+树进行操作。

B+Tree的测试

笔者通过一系列测试case,例如随机变长记录对B+树进行插入并落盘，修复了其中若干个非常诡异的corner case。

B+Tree的todo

笔者这里只是完成了最简单的B+树结构，没有给其添加并发修改的锁机制，也没有在B+树做操作的时候记录log来保证B+树在宕机等灾难性情况下的一致性,所以就算完成了这么多的工作量，距离一个高并发高可用的bptree还有非常大的距离。

Meta Data

table的元信息由create table所创建。创建之后会将元信息落盘，以便Freedom在重启的时候加载表信息。每张表的元信息只占用一页的空间，依旧复用page结构，主要保存的是聚簇索引和二级索引的信息。元信息对应的Item如下图所示:

如果想让mybatis可以自动生成关于Freedom的代码，还需实现一些特定的sql来展现Freedom的元信息。这个在笔者另一个项目rider中有这样的实现。原理如下图所示:

实现了上述4类SQL之后，mybatis-generator就可以通过jdbc从Freedom获取元信息进而自动生成代码了。

事务支持

由于当前Freedom并没有保证并发，所以对于事务的支持只做了最简单的WAL协议。通过记录redo/undolog从而实现原子性。

redo/undo log协议格式

Freedom在每做一个修改操作时，都会生成一条日志，其中记录了修改前(undo)和修改后(redo)的行信息，undo用来回滚,redo用来宕机recover。结构如下图所示:

WAL协议

WAL协议很好理解，就是在事务commit前将当前事务中所产生的的所有log记录刷入磁盘。
Freedom自然也做了这个操作，使得可以在宕机后通过log恢复出所有的数据。

回滚的实现

由于日志中记录了undo，所以对于一个事务的回滚直接通过日志进行undo即可。如下图所示:

宕机恢复

Freedom如果在page全部刷盘之后关机，则可以由通过加载page的方式获取原来的数据。
但如果突然宕机,例如kill -9之后，则可以通过WAL协议中记录的redo/undo log来重新
恢复所有的数据。由于时间和精力所限，笔者并没有实现基于LSN的检查点机制。

Freedom运行

git clone https://github.com/alchemystar/Freedom.git

// 并没有做打包部署的工作，所以最简单的方法是在java编辑器里面

run alchemystar.freedom.engine.server.main

以下是笔者实际运行Freedom的例子:

join查询

delete回滚

尾声

在造轮子的过程中一开始是非常有激情非常快乐的。但随着系统越来越庞大，复杂性越来越高，进度就会越来越慢，还时不时要推翻自己原来的设想并重新设计，然后再协同修改关联的所有代码，就如同泥沼，越陷越深。至此，笔者才领悟了软件工程最重要的其实是控制复杂度！始终保持简洁的接口和优雅的设计是实现一个大型系统的必要条件。

github链接：https://github.com/alchemystar/Freedom

以上就是如何自己动手写SQL执行引擎的详细内容，更多关于自己动手写SQL执行引擎的资料请关注脚本之家其它相关文章！