SQL数据库项目源码——真相大揭秘！
数据库管理系统（DBMS）是现代企业非常重要的基础架构。SQL数据库是一种非常流行的关系型数据库。很多企业在开发中都需要用到SQL数据库。对于数据库系统，很多人可能只是停留在使用层面而缺乏深入了解。如果你对SQL数据库开发感兴趣，那么阅读本文将会是一个非常不错的选择。
SQL数据库项目源码是一个很宝贵的资源。通过学习SQL数据库项目源码，可以深入了解数据库工作原理。在学习源码的过程中，你也将学到许多重要的编程技巧和面向对象编程（OO）的基本原则。
本文不会深入讲解SQL数据库的工作原理，而是依据源码分析来简单介绍一下SQL数据库的实现。本文将为你揭秘SQL数据库的真相，从源码和设计模式两个方面介绍SQL数据库的实现。
SQL数据库的源码大概由以下几个组成部分：Server部分、Parser部分、Manger部分、Engine部分、Kernel部分、Memory部分等。
Server部分
Server是SQL数据库项目的总控制中心，它是整个系统的入口。SQL Server启动后将会创建并初始化多个Server对象，每个Server对象负责管理数据库中的一组散列表。每个散列表包括所有的系统元数据信息，如表、列、索引、视图等。因此Server对象的作用是管理所有的元数据，并提供基本的服务接口。
注：散列表（Hash Table）是一种基于关键字访问元素的数据结构，它可以实现常数时间内（O(1)）的查找和插入操作，除非哈希冲突以外。哈希冲突是指不同的键值映射到相同的散列表理想地址。这种情况我们将使用链式散列表，把具有相同散列表值的元素放在同一个桶中，桶中的元素使用链表连接起来。
Parser部分
SQL语句解析器是SQL数据库项目的核心部分。解析器从输入的SQL语句中提取出相应的信息，然后将这些信息传给Server处理。通常，SQL语句解析器会在执行过程中调用一些辅助模块，如词法分析器和语义分析器等。SQL语句解析器通过使用正则表达式来解析表达式、字符串、常量等，通过使用状态机来解析SQL语句。与其他数据库系统相比，SQL Server的解析器实现了更多的SQL标准要求，同时还支持大量自定义的语言扩展和特性。
Manager部分
Manager部分是SQL数据库中极其重要的部分，主要是使用C++和COM实现的。它提供了存储和操作元数据的API，并负责维护SQL Server各个组件之间的关系。Manager可以通过API调用来执行各种管理操作，如创建、删除、修改数据库、表、列、索引、视图等。
Engine部分
Engine用来执行SQL语句。它分两个主要的子系统：查询执行器（Query Processor）和存储访问层（Storage Access Layer）。查询执行器主要是查询优化器和查询执行引擎。查询优化器使用多种技术来分析和优化SQL查询语句，例如使用统计信息减少代价，并使用查询重写技术优化不同的查询方案。查询执行引擎将查询计划转换成多子系统执行计划，通过存储访问层访问表和索引。存储访问层是Engine和存储结构之间的接口，抽象出一个标准的访问行为。
Kernel部分
Kernel部分是SQL Server的核心，是整个数据库的具体实现。SQL Server实现了基于页的存储管理方式。这种方法可以极大地提高数据访问的性能，通过使用LRU（Least Recently Used）算法管理缓存。它还避免了I/O开销，提高了系统的整体性能。SQL Server还实现了多种索引类型，例如B+树、二叉树、哈希表等。它可以根据具体情况动态的选择不同类型的索引进行查询优化。
Memory部分
Memory部分是SQL Server的内存管理子系统。它负责为缓存、工作集、连接和并发管理等提供支持。
在设计SQL Server的过程中，设计人员采用了许多常用的设计模式，包括单例、装饰器、观察者、策略和享元等。
单例模式（Singleton Pattern）用于保证Server和Manager对象的唯一性，它确保每个进程中只存在一个Server和Manager对象。
装饰器模式（Decorator Pattern）用于在运行期间动态地添加一些标准功能，例如日志记录、性能监控等。
观察者模式（Observer Pattern）用于实现观察者与被观察者之间的通知机制，例如可以通过观察器模式来实现基于事件驱动的编程。
策略模式（Strategy Pattern）用于在运行期间动态地选择合适的执行策略，例如可以根据查询情况选择合适的索引类型。
享元模式（Flyweight Pattern）用于共享具有相同状态和行为的多个对象，例如在SQL Server中可以共享字符数据类型的编码转换器。
SQL数据库项目源码是一个非常宝贵的资源，通过学习源码可以深入了解数据库的运作原理。在源码的学习过程中，你也将学到许多编程技巧和面向对象编程的基本原则。通过本文的介绍，你或许已经对SQL Server的实现有了进一步的了解。如果你想学习更多数据库工作原理和源码分析的内容，可以阅读更多相关的资料。
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我有个源码,用的是SQL数据库.但是源码中只有一个.bak的备份数据库,我要运行程序要怎么还原数据库？？
Sql里先建立一个数据库跟备份那个数据库同名轿宴册(一般 是备份文件的前半部分),然后在新建数据库上右键->所有任务->还原数据库->从设祥裤备->找到Bak文件->确定->确定.然后在选项里选择在现有数据库里强制还闭宏原.确定后就会还原成功.
spark sql 2.3 源码解读 – Execute (7)
终于到了最后一步执行了：
最关键的两个函数便是 doPrepare和 doExecute了。
还是以上一章的sql语句为例，其最终生成的sparkplan为：
看一下SortExec的doPrepare 和 doExecute方法：
下面看child也就是ShuffleExchangeExec：
先看没有exchangeCoordinator的情况，
首先执行：
上面的方法会返回一个ShuffleDependency，ShuffleDependency中最重要的是rddWithPartitionIds，它决定了每一条InternalRow shuffle后的partition id：
接下来：
返回结果是ShuffledRowRDD：
CoalescedPartitioner的逻辑：
再看有exchangeCoordinator的情况：
同样返回的是ShuffledRowRDD：
再看doEstimationIfNecessary：
estimatePartitionStartIndices 函数得到了 partitionStartIndices：
有exchangeCoordinator的情况就生成了partitionStartIndices，从而对分区进行了调整。
最后来一个例子：
未开启exchangeCoordinator的plan：
开启exchangeCoordinator的plan：
不同之处是 两个Exchange都带了coordinator，且都是同一个coordinator。
执行withExchangeCoordinator前：
执行withExchangeCoordinator后：
生成了coordinator，且执行了 doPrepare后，可以看到两个exchange都向其注册了。
doExecute后：
原先的numPartitions是200，经过执行后，生成的partitionStartIndices为,也就是只有1个partition，显然在测试数据量很小的情况下，1个partition是更为合理的。这就是ExchangeCoordinator的功劳。
execute 最终的输出是rdd，剩下的结果便是spark对rdd的运算了。其实 spark sql 最终的目标便也是生成rdd，交给spark core来运算。
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