数据库是如何工作的？

数据库内部核心组件：

进程管理器：管理进程和线程池

网络管理器：管理网络IO

文件系统管理器：管理和处理磁盘IO

内存管理器：对内存进行管理

安全管理器：对用户的鉴权、校验等

工具：备份管理器（保存和回复数据）、恢复管理器（用于崩溃后重启）、监控管理器（记录数据库活动信息和提供监控数据库）、管理员管理器（保存元数据和提供数据库、模式、表空间的工具）

客户端管理器：用于管理和客户端的连接

查询管理器：由查询解析器（检查查询是否合法）、查询重写器（预优化查询）、查询优化器（优化查询）、查询执行器（编译和执行）组成

数据管理器：由事务管理器（处理事务）、缓存管理器（管理数据缓存读写操作）、数据访问管理器（访问磁盘中的数据）

查询的整个大致工作过程：

客户端请求查询→解析并判断是否合法→预优化，重写一部分操作→优化查询性能，索引等，并转换成可执行代码和访问计划→编译、执行

这些过程大致由以下的组件完成：

查询解析器：检查表是否存在、字段是否存在、函数是否合法

查询重写器：预查询优化，去掉一些不必要的运算（如子查询优化、去掉一些重复函数）

查询优化器：基于成本优化，通过应用成本最低的方式来找到最佳查询方案，cpu、磁盘、内存等，大多数的瓶颈是磁盘IO而不是CPU。优化器还会对索引进行成本运算，唯一查询、范围、联表（嵌套、合并）、排序等，因为需要在优先的时间找到一个解决方案，所以会结合算法，比如动态规划、贪心等，最后保存执行计划（保存计划还有缓存的设计）

查询执行器：将优化好的执行计划编译成可执行的代码

整个查询工作流程大概如上，变成成可执行代码以后，会与数据管理器进行交互，数据管理器中同样有几个组件组成

缓存管理器：提供一个内存缓存区，又叫缓存池，从内存中取数据能显著提高性能（当然这是一个耗内存的方案），一般会采取LRU算法（最近最少使用）

事务管理器：保证事务具有ACID特性

A：原子性，要么全部完成，要么全部取消

C：一致性，只有合法的数据能写入数据库

I：隔离性，A、B事务同时运行，最终结果是相同的，这样是保证一致性

D：持久性，一旦事务提交，不管失败还是出错，都会保存在数据库中

锁管理器：为了保证事务特性，一般会有个锁去解决对数据操作操作的并发问题（增改删）

悲观锁/排它锁：只有一个事务能操作这条数据，其他的只能等这个事务释放

共享锁：读数据的时候上共享锁，写的时候上排它锁，但是需要等待所有的共享锁都释放之后才能上锁，当上了排它锁以后，如果想读数据则只能等待锁释放

死锁：两个事务互相等待，形成死循环

其他：意向锁、行锁、表锁等，颗粒度不同，作用不同，但是思路是相同的，后面专门讨论，本篇主要是认识数据库的工作原理

日志管理器：因为我们把数据都保存在内存缓冲区里，一旦服务崩溃了，内存会随即销毁，没有提交的事务或者数据就莫得了，这就破坏了事务的持久性，因此有了事务日志的概念，使用预写日志协议来处理事务日志，这里很复杂，除了规则以外，为了提高写日志的性能，同时还引入了日志缓冲区，配合策略可以做到崩溃后能恢复数据库，其中还包括了存档点（checkpoint）的概念，这里不深究，我们来看一下一条事务日志有什么？

日志序号LSN、事务idTransId、数据的位置PageId、日志链路PrevLSN、取消操作的方法UNDO（类似于before）、重复操作的方法REDO（类似于after），后续配合MVCC的原理我们再来研究一下

总结：

数据库核心组件分别有着不同职责，在我们进行数据库查询时，需要用到查询管理器对查询进行解析、重写、优化并编译执行，执行过程会跟数据管理器进行交互，并且为了实现事务的ACID特性，由事务管理器、锁管理器和日志管理器共同完成。