日志管理器 我们已经认识到，为了提高性能，数据库将数据存储在内存缓冲区中。但是，如果在事务提交时，服务器崩溃，你就会丢失所有内存中的数据，这将导致事务持久性问题。 你可以将所有数据写入磁盘，但是，如果服务器崩溃，你可能只写入一半数据，这会导致事务的原子性问题。 事务所做的任何修改写入必须要全部撤销或全部写入。

事务管理器 最后但并不是不重要的，这一部分关于事务管理器。我们将看到如何保证每个查询都在自己的事务中进行。但是，在此之前，我们需要了解 ACID 事务的概念。 I’m on acid 一个 ACID 事务是一个工作单元，保证 4 件事： 原子性（Atomicity）：事务“要么全做，要么全不做”，即便要持续 10 个小时。如果事务崩溃，状态将回到事务开始之前（此时事务回滚）。 隔离性（Isolat ...

数据管理器 在这一步，查询管理器已经执行了查询，需要从表和索引获取数据。查询管理器请求数据管理器读取数据，但是这里有两个问题： 关系数据库使用的是事务模型。所以，当其他人正在使用或修改数据时，你不能同时获取数据。 数据获取是数据库中最慢的操作，因此，数据管理器需要足够聪明，以便将数据缓存在内存缓冲区中。 在这部分，我们将了解关系数据库是如何处理这两个问题的。我不会详细介绍数据管理器是如何得到数据的 ...

简单的例子 我们已经见识到了 3 种类型的连接操作。 现在，假设我们需要连接 5 张表来获取一个人的全部信息。一个人有： 多个手机（MOBILES） 多个邮箱（MAILS） 多个地址（ADRESSES） 多个银行账户（BANK_ACCOUNTS）

查询优化器 所有现代数据库都使用基于成本的优化（Cost Based Optimization，CBO）来优化查询。其思路是，为每一个操作添加一个成本，通过使用成本最低的操作链降低查询成，最终获得结果。

概览 前面我们已经介绍过数据库内部的基本组件。现在，我们需要回到最高层。 数据库是一种能够轻松访问和修改的信息集合。但是，简单的文件也可以做相同的事情。事实上，最简单的数据库，比如 SQLite，就是一系列文件。但是，SQLite 是一组被精心组织的文件，允许你： 利用事务保证数据安全和一致 即使你处理百万级别的数据，它的处理速度依然很快

数组，树和哈希表 现在我们已经明白了时间复杂度和排序的思想，接下来我要告诉你三个数据结构。这些数据结构都很重要，因为它们是现代数据库的骨架。我也会引入数据库索引这一概念。 数组 二维数组是最简单的数据结构。表格可以被当成是一个数组。例如： 这个二维数组就是带有行和列的表格： 每一行表示一个对象 每一列描述对象的特征 每一列存储一种特定的数据类型（整型，字符串，日期等） 虽然这种数据结构非常适合与保 ...