本文转载自微信公众号《小菜学编程》，作者fasionchan。转载本文请联系小彩雪编程公众号。最近重读了?这本书，看到了第三章《数据存储与检索》，主要讲了数据库内部的索引技术。本质上，数据库主要做两件事：当你给它数据时，它帮你保存数据（存储）；当您查询数据时，它会帮助您检索数据（retrieval）；看似简单，背后却大有玄机。那么，如何在数据库中存储数据呢？你如何检索数据？您可能会有这样的疑问：作为开发人员，为什么我需要知道数据库是如何工作的？显然，我们不会从头开始，推出一个存储引擎。但是，由于市场上的数据库产品太多，我们需要选择最适合自己应用场景的一款。为了提高性能，我们还需要根据应用负载特点对数据库进行调优。因此，你必须对数据库的底层技术有一定的了解，知道它在幕后做了什么。根据应用负载特点，数据库大致可以分为两种类型：一种是面向在线交易业务的，多采用行存储；另一种是离线分析业务，多采用列存；为了提高检索速度，索引必不可少。不同的存储引擎使用的索引技术不尽相同，大致可以分为两种：日志结构的，比如LSM树；面向页面的存储引擎（page-oriented），比如B-tree；概念，作者用几行Shell代码写了一个玩具数据库：#!/bin/bashdb_set(){echo"$1,$2">>database}db_get(){grep"^$1,"database|sed-e"s/^$1,//"|tail-n1}这两个短shell函数实现了一个KV风格的数据库引擎。麻雀虽小，五脏俱全！它提供了两个基本操作：db_set，保存键值对数据，即将键值添加到以逗号分隔的名为database的数据文件中；db_get，按键取出对应的数据，即从数据库文件中过滤出包含指定key的最后一行数据；这个toy数据库可以这样使用，比如保存键值对数据：fasion@SmartPro[~]?db_set1fasionchan.comfasion@SmartPro[~]?db_set2fasion@SmartPro[~]?db_set3Python源码分析数据最后保存在数据库文件中，每个key-valuepair为一行，格式大致是这样的：fasion@SmartPro[~]?catdatabase1,fasionchan.com2,Xiaocaixueprogramming3,Python源码分析可以这样查询数据：fasion@SmartPro[~]?db_get1fasionchan.comfasion@SmartPro[~]?db_get3Python源码分析修改数据时，新记录追加到数据库文件末尾，旧数据不会被删除：fasion@SmartPro[~]?db_set3Python源码深度解析fasion@SmartPro[~]?catdatabase1,fasionchan.com2,小菜学习编程3,Python源码解析3,Python源码深度解析所以我们查询数据的时候db_set需要执行tail命令在完结，以最新为准：fasion@SmartPro[~]?db_get3Python源码深度解析这个玩具看起来很有趣，但是它的性能呢？db_set操作的性能非常好，因为它只是将数据记录附加到数据库文件的末尾，这通常很快。与db_set类似，很多数据库也有一个append-only数据文件，一般称为操作日志。虽然实际的数据库需要考虑更多的因素，包括并发控制、磁盘空间重用、错误处理等，但是基本原理是一样的。但是，如果数据库中有大量数据，db_get操作的性能可能会很差。因为每次查询一个key，db_get都要扫描整个数据库文件！这是一个典型的操作，数据库记录数增加一倍，查询开销也会增加一倍！不太好！为了在数据库中快速检索数据，我们需要另一种数据结构：索引。索引是一些额外的元数据（metadata），就像路标一样，可以帮助我们快速定位数据。如果你的数据有多个查询条件，你可能需要建立多个索引。索引可以加快查询速度，但也会带来额外的开销，尤其是写操作。任何索引都会降低写入性能，因为每次写入数据时，都必须更新索引。因此，每个存储系统都需要根据实际情况做出取舍：选择好的索引可以加快查询速度；索引肯定会降低写入性能；因此，数据库通常不会默认建立索引，需要开发者或数据库管理员自行选择。要想以最小的成本换取最大的收益，不仅需要对应用的查询方式有准确的把握，还需要对数据库内部的索引技术有一定的了解。
