《关系型数据库底层数据结构：以结构化方式高效组织数据》
关系型数据库是当今数据管理领域广泛应用的数据库类型，它采用特定的数据结构来有效地组织数据，其中最为关键的结构是表（Table）、索引（Index）以及基于磁盘存储的相关组织形式。
一、表结构
1、行与列的逻辑表示
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在关系型数据库中，数据以表的形式进行组织，表由行（Row）和列（Column）组成，每一行代表一个实体的实例，例如在一个员工信息表中，每一行可能对应着一名员工的具体信息，而列则定义了实体的属性，如员工表中的姓名、年龄、部门等列，这种行和列的结构使得数据具有清晰的逻辑关系，方便进行数据的查询、插入、更新和删除操作。
- 从数据存储的角度来看，行在磁盘上通常是连续存储的（在某些存储引擎中可能存在不同的优化方式，但总体上是按照一定顺序排列的），这样的存储方式有利于快速定位到某一行数据，尤其是在进行基于主键（Primary Key）的查找时，主键是表中的一个特殊列或者列组合，它的值在表中是唯一的，能够唯一标识表中的每一行。
2、数据类型的约束
- 每一列都有特定的数据类型定义，如整数类型（INT）、字符串类型（VARCHAR、CHAR等）、日期类型（DATE、DATETIME等），这种数据类型的约束保证了数据的一致性和准确性，如果一个列被定义为整数类型，那么数据库系统就会拒绝插入非整数类型的数据，这有助于防止数据的错误录入，并在数据处理过程中能够按照相应的数据类型规则进行操作，提高了数据的可靠性和处理效率。
3、表间关系的构建
- 关系型数据库的强大之处还体现在表之间的关系建立上，通过外键（Foreign Key）可以建立表与表之间的关联，在一个订单管理系统中，有订单表和客户表，订单表中的客户ID列可以作为外键与客户表中的主键相关联，这样就能够方便地查询某个客户的所有订单，或者某个订单所属的客户信息，这种表间关系的构建使得数据库能够以规范化的方式存储复杂的数据关系，避免数据的冗余存储，同时也方便了数据的维护和管理。
二、索引结构
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、B - 树（B - Tree）及其变种
- 为了提高数据的查询效率，关系型数据库广泛使用索引，B - 树及其变种（如B+树）是常见的索引结构，B - 树是一种平衡的多叉树结构，它能够在对数时间复杂度内实现数据的查找、插入和删除操作。
- 在B - 树中，每个节点包含多个键值对和指向子节点的指针，叶子节点存储了实际的数据记录或者指向数据记录的指针，这种结构使得在查找数据时，可以通过比较键值快速定位到目标数据所在的节点，然后进一步查找直到找到目标数据，B+树则是B - 树的一种优化形式，它的所有数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相连形成一个有序链表，这种结构更适合于范围查询，因为可以通过叶子节点的链表顺序遍历满足条件的数据。
2、索引的创建与维护
- 数据库管理员或开发人员可以根据业务需求为表中的某些列创建索引，在一个经常根据用户名查询用户信息的用户表中，可以为用户名列创建索引，索引的创建也需要权衡，因为索引虽然提高了查询效率，但会增加数据插入、更新和删除操作的成本，每次对数据进行修改时，相关的索引也需要进行更新以保持一致性，需要合理地选择哪些列创建索引，以达到查询性能和数据操作性能的平衡。
三、基于磁盘的存储组织
1、页（Page）的概念
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在关系型数据库的磁盘存储中，数据通常是以页为单位进行存储和管理的，页是磁盘I/O操作的基本单位，一般大小为4KB或8KB等固定大小，一个表的数据可能会分布在多个页上，当查询数据时，如果需要的数据不在内存中，数据库系统会从磁盘读取包含目标数据的页到内存中进行处理。
- 这种以页为单位的存储方式有利于提高磁盘I/O的效率，数据库系统可以采用预读（Prefetching）等技术，提前将可能需要的数据页读取到内存中，减少磁盘I/O的次数，在数据写入磁盘时，也可以按照页的单位进行高效的写入操作。
2、数据文件与日志文件
- 关系型数据库通常包含数据文件和日志文件，数据文件用于存储表中的数据、索引等信息，日志文件则用于记录数据库的事务操作，如数据的插入、更新和删除操作，日志文件在数据库的恢复机制中起着至关重要的作用，如果数据库发生故障，例如突然断电或者系统崩溃，可以通过日志文件中的记录来恢复未完成的事务，保证数据库的一致性和完整性。
关系型数据库通过表、索引和基于磁盘的存储组织等数据结构，能够高效地组织和管理大量的数据，满足各种业务场景下的数据存储、查询和操作需求。
评论列表