Механизм базы данных

Ядро базы данных (или механизм хранения ) — это базовый программный компонент, который система управления базами данных (СУБД) использует для создания, чтения, обновления и удаления (CRUD) данных из базы данных . Большинство систем управления базами данных включают собственный интерфейс прикладного программирования (API), который позволяет пользователю взаимодействовать с базовым механизмом, не проходя через пользовательский интерфейс СУБД.

Термин «ядро базы данных» часто используется как синоним « сервера базы данных » или «системы управления базой данных». «Экземпляр базы данных» относится к процессам и структурам памяти работающего ядра базы данных.

Механизмы хранения

См. также: Сравнение механизмов баз данных MySQL.

Многие современные СУБД поддерживают несколько механизмов хранения в одной базе данных. Например, MySQL поддерживает InnoDB , а также MyISAM .

Некоторые механизмы хранения являются транзакционными .

Имя	Лицензия	Транзакционный	Совместимость	Примечания
Воздух	лицензия GPL	Нет	МарияДБ и MySQL
Сокол	лицензия GPL	Да	MySQL	Снято с производства
ИнноДБ	лицензия GPL	Да	MySQL и МарияДБ	По умолчанию для MySQL и MariaDB.
Память	лицензия GPL	Нет	MySQL и МарияДБ
МойИСАМ	лицензия GPL	Нет	MySQL	Был значением по умолчанию для MySQL
ИнфиниДБ	лицензия GPL	Нет
ТокуДБ	лицензия GPL	Да	MySQL и МарияДБ	Использует индекс фрактального дерева
ПроводнойТигр	лицензия GPL	Да	МонгоБД | По умолчанию для MongoDB
ЭкстраДБ	лицензия GPL	Да	MariaDB и сервер Percona для MySQL
RocksDB / MyRocks	GPL v2 или Apache 2.0	Да	ArangoDB , Кассандра , MariaDB, MongoDB, MySQL, SurrealDB

Дополнительные типы двигателей включают в себя:

• Встроенные механизмы базы данных
• баз данных в памяти Механизмы

Аспекты дизайна

Информация в базе данных хранится в виде битов, представленных в виде структур данных в хранилище, которые можно эффективно считывать и записывать с учетом свойств оборудования. Обычно само хранилище проектируется с учетом требований различных областей, в которых интенсивно используются хранилища, включая базы данных. всегда Функционирующая СУБД одновременно использует несколько типов хранения (например, память и внешнее хранилище) с соответствующими методами размещения.

В принципе хранилище базы данных можно рассматривать как линейное адресное пространство , где каждый бит данных имеет свой уникальный адрес в этом адресном пространстве. На практике в качестве начальных контрольных точек сохраняется лишь очень небольшой процент адресов (что также требует хранения); Доступ к большинству данных осуществляется косвенно с использованием вычислений смещения (расстояние в битах от опорных точек) и структур данных, которые определяют пути доступа (с использованием указателей) ко всем необходимым данным эффективным способом, оптимизированным для необходимых операций доступа к данным.

Иерархия хранения базы данных

База данных во время работы находится одновременно в нескольких типах хранилищ, образуя иерархию хранилищ . По природе современных компьютеров большая часть базы данных внутри компьютера, на котором размещена СУБД, находится (частично реплицируется) в энергозависимом хранилище. Данные (части базы данных), которые обрабатываются/манипулируются, находятся внутри процессора, возможно, в кэшах процессора . Эти данные считываются/записываются в память, как правило, через компьютерную шину (до сих пор это обычно энергозависимые компоненты хранения). Память компьютера передает данные (передаваемые в/из) внешнего хранилища, обычно через стандартные интерфейсы хранения или сети (например, оптоволоконный канал , iSCSI ). Массив хранения , общий внешний блок хранения, обычно имеет собственную иерархию хранения: быстрый кэш, обычно состоящий из (энергозависимой и быстрой) DRAM , которая подключена (опять же через стандартные интерфейсы) к дискам, возможно, с разной скоростью, например флэш-накопители и магнитные диски (энергонезависимые). Диски могут быть подключены к магнитные ленты , на которых обычно могут находиться наименее активные части большой базы данных, или резервные копии базы данных.

Обычно по состоянию на 2020-е годы существует корреляция между скоростью хранения и ценой, в то время как более быстрое хранилище обычно нестабильно.

Структуры данных

Основная статья: Структуры хранения базы данных

Структура данных — это абстрактная конструкция, которая встраивает данные четко определенным образом. Эффективная структура данных позволяет эффективно манипулировать данными. Манипулирование данными может включать в себя вставку, удаление, обновление и извлечение данных в различных режимах. Определенный тип структуры данных может быть очень эффективным в одних операциях и совершенно неэффективным в других. Тип структуры данных выбирается при разработке СУБД так, чтобы наилучшим образом соответствовать операциям, необходимым для содержащихся в ней типов данных. Тип структуры данных, выбираемый для определенной задачи, обычно также учитывает тип хранилища, в котором она находится (например, скорость доступа, минимальный размер доступного фрагмента хранилища и т. д.). В некоторых СУБД администраторы баз данных имеют возможность выбирать среди вариантов структур данных, которые будут содержать пользовательские данные, из соображений производительности. Иногда структуры данных имеют выбираемые параметры для настройки производительности базы данных.

Базы данных могут хранить данные во многих типах структур данных. Распространенными примерами являются следующие:

• упорядоченные/неупорядоченные плоские файлы
• хеш-таблицы
• B+ деревья
• ИСАМ
• кучи

данных

В отличие от обычной ориентации по строкам, реляционные базы данных также могут быть ориентированы по столбцам или корреляционными в том, как они хранят данные в любой конкретной структуре.

В общем, существенное повышение производительности достигается, если различные типы объектов базы данных, которые обычно используются вместе, размещаются в хранилище поблизости, образуя «кластер». Обычно это позволяет извлечь необходимые связанные объекты из хранилища за минимальное количество операций ввода (каждая из которых иногда занимает существенное время). Даже для баз данных в памяти кластеризация обеспечивает преимущество в производительности благодаря обычному использованию больших кэшей для операций ввода-вывода в памяти с аналогичным результатом.

Например, может быть полезно сгруппировать запись «товар» на складе со всеми соответствующими записями «заказ». Решение о том, кластеризовать определенные объекты или нет, зависит от статистики использования объектов, размеров объектов, размеров кэшей, типов хранилищ и т. д.

Индексация базы данных

Основная статья: Индекс базы данных

Индексирование — это метод, используемый некоторыми механизмами хранения для повышения производительности базы данных. Многие типы индексов имеют общее свойство: они уменьшают необходимость проверки каждой записи при выполнении запроса. В больших базах данных это может сократить время и стоимость запроса на порядки. Самая простая форма индекса — это отсортированный список значений, поиск в котором можно осуществлять с помощью двоичного поиска со ссылкой на местоположение записи, аналогично указателю в конце книги. Одни и те же данные могут иметь несколько индексов (база данных сотрудников может быть проиндексирована по фамилии и дате приема на работу).

Индексы влияют на производительность, но не на результаты. Разработчики баз данных могут добавлять или удалять индексы без изменения логики приложения, что снижает затраты на обслуживание по мере роста базы данных и развития ее использования. Индексы могут ускорить доступ к данным, но они занимают место в базе данных и должны обновляться каждый раз при изменении данных. Таким образом, индексы могут ускорить доступ к данным, но замедлить обслуживание данных. Эти два свойства определяют, стоит ли данный индекс затрат.

Внешние ссылки

• https://web.archive.org/web/20100330045149/http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/storage-engine/part_3.html
• Библия администратора MySQL Глава 11 «Средства хранения данных»