如果再有人问你数据库的原理，把这篇文章给他 _数据库

一提到关系型数据库，我禁不住想：有些东西被忽视了。关系型数据库无处不在，而且种类繁多，从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata。但很少有文章讲解数据库是如何工作的。你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库原理』，看看结果多么的稀少，而且找到的那些文章都很短。现在如果你查找最近时髦的技术（大数据、NoSQL或JAVAScript），你能找到更多深入探讨它们如何工作的文章。难道关系型数据库已经太古老太无趣，除了大学教材、研究文献和书籍以外，没人愿意讲了吗？

文章插图

作为一个开发人员，我不喜欢用我不明白的东西。而且，数据库已经使用了40年之久，一定有理由的。多年以来，我花了成百上千个小时来真正领会这些我每天都在用的、古怪的黑盒子。关系型数据库非常有趣，因为它们是基于实用而且可复用的概念。如果你对了解一个数据库感兴趣，但是从未有时间或意愿来刻苦钻研这个内容广泛的课题，你应该喜欢这篇文章。
虽然本文标题很明确，但我的目的并不是讲如何使用数据库。因此，你应该已经掌握怎么写一个简单的 join query（联接查询）和CRUD操作（创建读取更新删除），否则你可能无法理解本文。这是唯一需要你了解的，其他的由我来讲解。
我会从一些计算机科学方面的知识谈起，比如时间复杂度。我知道有些人讨厌这个概念，但是没有它你就不能理解数据库内部的巧妙之处。由于这是个很大的话题，我将集中探讨我认为必要的内容：数据库处理SQL查询的方式。我仅仅介绍数据库背后的基本概念，以便在读完本文后你会对底层到底发生了什么有个很好的了解。
（关于时间复杂度。计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。如果不了解这个概念建议先看看维基或百度百科，对于理解文章下面的内容很有帮助）
由于本文是个长篇技术文章，涉及到很多算法和数据结构知识，你尽可以慢慢读。有些概念比较难懂，你可以跳过，不影响理解整体内容。
这篇文章大约分为3个部分：

底层和上层数据库组件概况
查询优化过程概况
事务和缓冲池管理概况

回到基础很久很久以前（在一个遥远而又遥远的星系……)，开发者必须确切地知道他们的代码需要多少次运算。他们把算法和数据结构牢记于心，因为他们的计算机运行缓慢，无法承受对CPU和内存的浪费。
在这一部分，我将提醒大家一些这类的概念，因为它们对理解数据库至关重要。我还会介绍数据库索引的概念。
O(1) vs O(n^2)
现今很多开发者不关心时间复杂度……他们是对的。
但是当你应对大量的数据（我说的可不只是成千上万哈）或者你要争取毫秒级操作，那么理解这个概念就很关键了。而且你猜怎么着，数据库要同时处理这两种情景！我不会占用你太长时间，只要你能明白这一点就够了。这个概念在下文会帮助我们理解什么是基于成本的优化。
概念
时间复杂度用来检验某个算法处理一定量的数据要花多长时间。为了描述这个复杂度，计算机科学家使用数学上的『简明解释算法中的大O符号』。这个表示法用一个函数来描述算法处理给定的数据需要多少次运算。
比如，当我说『这个算法是适用 O(某函数())』，我的意思是对于某些数据，这个算法需要某函数(数据量) 次运算来完成。
重要的不是数据量，而是当数据量增加时运算如何增加。时间复杂度不会给出确切的运算次数，但是给出的是一种理念。