Go语言从0到1实现最简单的数据库!

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导语 | 后台开发对于数据库操作是必不可少的事情,了解数据库原理对于平常的工作的内功积累还是很有帮助的,这里实现一个最简单的数据库加深自己对数据库的理解。

一、go实现数据库目的

  • 了解数据是如何在内存和磁盘存储的

  • 数据是怎么移动到磁盘

  • 主键是如何保持唯一性

  • 索引是如何形成

  • 如何进行全表遍历

  • 熟悉Go语言对内存以及文件操作

二、数据库选择SQLite

选择SQLite(https://www.sqlite.org/arch.html)原因是数据库完全开源,实现简单,并且有C语言最简单的实现版本,因此参考go语言实现一个数据库加深对于关系型数据库的理解。

三、SQLite主要架构

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其中:前端的输入是一个SQL查询。输出是sqlite虚拟机字节码(本质上是一个可以在数据库上操作的编译程序) 后端:VM将前端生成的字节作为指令,然后对一个表或者多个表或索引进行操作,每一个表或者索引都存储在B树中,VM本质上时指令的分支选择语句。B树组成了每一个节点,每个节点的最大长度时一页。B树可以通过pager的命令,将数据保存到磁盘上。pager收到数据读写的命令,负责数据偏移与读写,它还将最近访问的页面缓存在内存中,并确定何时需要将这些页面写回磁盘。

雷普勒

启动sqlite,会有一个读写命令循环:

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main函数将有一个无限循环来打印提示,获取一行输入,然后处理该行输入:

// run main 主函数,这样写方便单元测试
func run()  {
   table, err := dbOpen("./db.txt")
   if err != nil {
      panic(err)
   }
   for  {
      printPrompt()
      // 语句解析
      inputBuffer, err := readInput()
      if err != nil {
         fmt.Println("read err", err)
      }
      // 特殊操作
      if len(inputBuffer) != 0 && inputBuffer[0] == '.' {
         switch doMetaCommand(inputBuffer, table) {
         case metaCommandSuccess:
            continue
         case metaCommandUnRecongnizedCommand:
            fmt.Println("Unrecognized command", inputBuffer)
            continue
         }
      }
      // 普通操作 code Generator
      statement := Statement{}
      switch prepareStatement(inputBuffer, &statement) {
      case prepareSuccess:
         break;
      case prepareUnrecognizedStatement:
         fmt.Println("Unrecognized keyword at start of ", inputBuffer)
         continue
      default:
         fmt.Println("invalid unput ", inputBuffer)
         continue
      }
      res := executeStatement(&statement, table)
      if res == ExecuteSuccess {
         fmt.Println("Exected")
         continue
      }
      if res == ExecuteTableFull {
         fmt.Printf("Error: Table full.\n");
         break
      }
      if res == EXECUTE_DUPLICATE_KEY {
         fmt.Printf("Error: Duplicate key.\n");
         break;
      }
   }
}

处理特殊的元语句如下:

func doMetaCommand(input string, table *Table) metaCommandType {
   if input == ".exit" {
      dbClose(table)
      os.Exit(0)
      return metaCommandSuccess
   }
   if input == ".btree" {
      fmt.Printf("Tree:\n");
      print_leaf_node(getPage(table.pager, 0));
      return metaCommandSuccess;
   }
   if input == ".constants" {
      fmt.Printf("Constants:\n");
      print_constants();
      return metaCommandSuccess
   }
   return metaCommandUnRecongnizedCommand
}

效果如下:

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四、最简单的“SQL编译器”

        和“VM”(虚拟机)

(一)prepareStatement为最简单的解析器“SQL编译器”

当前改解析器,最简单到还没有识别出SQL语句,只是写死识别两个单词的SQL语句:

func prepareStatement(input string, statement *Statement)PrepareType {
   if  len(input) >= 6 && input[0:6] == "insert" {
      statement.statementType = statementInsert
      inputs := strings.Split(input, " ")
      if len(inputs) <=1 {
         return prepareUnrecognizedStatement
      }
      id, err := strconv.ParseInt(inputs[1], 10, 64)
      if err != nil {
         return prepareUnrecognizedSynaErr
      }
      statement.rowToInsert.ID =  int32(id)
      statement.rowToInsert.UserName = inputs[2]
      statement.rowToInsert.Email = inputs[3]
      return prepareSuccess
   }
   if len(input) >= 6 &amp;&amp; input[0:6] == "select" {
      statement.statementType = statementSelect
      return prepareSuccess
   }
   return prepareUnrecognizedStatement
}

(二)最简单的“虚拟机”(VM)执行器

// executeStatement 实行sql语句 ,解析器解析程statement,将最终成为我们的虚拟机
func executeStatement(statement *Statement, table *Table)  executeResult{
   switch statement.statementType {
      case statementInsert:
         return executeInsert(statement, table)
   case statementSelect:
      return executeSelect(statement, table)
   default:
      fmt.Println("unknown statement")
   }
   return ExecuteSuccess
}

(三)最简单的插入的数据结构

需要插入序列化的数据格式如下:

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将一列进行序列化代码如下:

// 将row序列化到指针,为标准写入磁盘做准备
func serializeRow(row *Row, destionaton unsafe.Pointer) {
   ids := Uint32ToBytes(row.ID)
   q := (*[ROW_SIZE]byte)(destionaton)
   copy(q[0:ID_SIZE], ids)
   copy(q[ID_SIZE+1:ID_SIZE+USERNAME_SIZE], (row.UserName))
   copy(q[ID_SIZE+USERNAME_SIZE+1: ROW_SIZE], (row.Email))
}

(四)从文件去取出反序列化

// deserializeRow 将文件内容序列化成数据库元数据
func deserializeRow(source unsafe.Pointer, rowDestination *Row) {
   ids := make([]byte, ID_SIZE, ID_SIZE)
   sourceByte := (*[ROW_SIZE]byte)(source)
   copy(ids[0:ID_SIZE], (*sourceByte)[0:ID_SIZE])
   rowDestination.ID = BytesToInt32(ids)
   userName := make([]byte, USERNAME_SIZE, USERNAME_SIZE)
   copy(userName[0:], (*sourceByte)[ID_SIZE+1: ID_SIZE + USERNAME_SIZE])
   realNameBytes := getUseFulByte(userName)
   rowDestination.UserName = (string)(realNameBytes)
   emailStoreByte :=  make([]byte, EMAIL_SIZE, EMAIL_SIZE)
   copy(emailStoreByte[0:], (*sourceByte)[1+ ID_SIZE + USERNAME_SIZE: ROW_SIZE])
   emailByte := getUseFulByte(emailStoreByte)
   rowDestination.Email = (string)(emailByte)
}

(五)呼叫器

主要功能写入到磁盘,数据结构:

// Pager 管理数据从磁盘到内存
type Pager struct {
   osfile     *os.File;
   fileLength int64;
   numPages   uint32;
   pages      []unsafe.Pointer;  // 存储数据
}

整个数据库的数据表:

// Table 数据库表
type Table struct {
   rootPageNum uint32;     
   pager       *Pager;
}

page写入磁盘,由下面可以看到时一页一页写入文件:

// pagerFlush 这一页写入文件系统
func pagerFlush(pager *Pager, pageNum , realNum uint32) error{
   if pager.pages[pageNum] == nil {
      return fmt.Errorf("pagerFlush null page")
   }
   offset, err := pager.osfile.Seek(int64(pageNum*PageSize), io.SeekStart)
   if err != nil {
      return fmt.Errorf("seek %v", err)
   }
   if offset == -1 {
      return fmt.Errorf("offset %v", offset)
   }
   originByte := make([]byte, realNum)
   q := (*[PageSize]byte)(pager.pages[pageNum])
   copy(originByte[0:realNum], (*q)[0:realNum])
   // 写入到byte指针里面
   bytesWritten, err := pager.osfile.WriteAt(originByte, offset)
   if err != nil {
      return fmt.Errorf("write %v", err)
   }
   // 捞取byte数组到这一页中
   fmt.Println("already wittern", bytesWritten)
   return nil
}

在关闭db的链接,写入磁盘:

func dbClose(table *Table) {
   for i:= uint32(0); i < table.pager.numPages; i++ {
      if table.pager.pages[i] == nil {
         continue
      }
      pagerFlush(table.pager, i, PageSize);
   }
   defer table.pager.osfile.Close()
   // go语言自带gc
}

数据从磁盘到内存的获取:

func getPage(pager *Pager, pageNum uint32)  unsafe.Pointer   {
   if pageNum > TABLE_MAX_PAGES {
      fmt.Println("Tried to fetch page number out of bounds:", pageNum)
      os.Exit(0)
   }
   if pager.pages[pageNum] == nil {
      page := make([]byte, PageSize)
      numPage := uint32(pager.fileLength/PageSize)  // 第几页
      if pager.fileLength%PageSize == 0 {
         numPage += 1
      }
      if pageNum <= numPage {
         curOffset := pageNum*PageSize
         // 偏移到下次可以读读未知
         curNum, err := pager.osfile.Seek(int64(curOffset), io.SeekStart)
         if err != nil {
            panic(err)
         }
         fmt.Println(curNum)
         // 读到偏移这一页到下一页,必须是真的有多少字符
         if _,err = pager.osfile.ReadAt(page, curNum);err != nil &amp;&amp; err != io.EOF{
            panic(err)
         }
      }
      pager.pages[pageNum] = unsafe.Pointer(&amp;page[0])
      if pageNum >= pager.numPages {
         pager.numPages = pageNum +1
      }
   }
   return pager.pages[pageNum]
}

上面可以看到,为了尽量减少磁盘IO,我们采用一页一页读取磁盘(disk)信息,并且以B+树点形似。

(六)B树

B树是对二叉查找树的改进:设计思想是,将相关数据尽量集中在一起,以便一次读取多个数据,减少硬盘操作次数。

(七)B+树:

非叶子节点不存储data,只存储key。如果每一个节点的大小固定(如4k,正如在sqlite中那样),那么可以进一步提高内部节点的度,降低树的深度。

(八)table和索引(索引)

根据sqlite介绍表的存储用的B+树,索引用的B树,我想大概是因为索引不需要存数据,只需要看存在不存在。这里的表比较小,索引暂时没有实现,下面有数据储存主键的查找。

树的节点查找
在表里面查找主键:
// 返回key的位置,如果key不存在,返回应该被插入的位置
func tableFind(table *Table, key uint32) *Cursor {
   rootPageNum := table.rootPageNum
   rootNode := getPage(table.pager, rootPageNum)
   // 没有找到匹配到
   if getNodeType(rootNode) == leafNode {
      return leafNodeFind(table, rootPageNum, key)
   } else {
      fmt.Printf("Need to implement searching an internal node\n");
      os.Exit(0);
   }
   return nil
}

叶子节点查找:

func leafNodeFind(table *Table, pageNum uint32, key uint32) *Cursor {
   node := getPage(table.pager, pageNum)
   num_cells := *leaf_node_num_cells(node)
   cur := &amp;Cursor{
      table: table,
      page_num: pageNum,
   }
   // Binary search
   var min_index uint32
   var one_past_max_index  = num_cells
   for ;one_past_max_index != min_index; {
      index := (min_index + one_past_max_index) /2
      key_at_index := *leaf_node_key(node, index)
      if key == key_at_index {
         cur.cell_num = index
         return cur
      }
      // 如果在小到一边,就将最大值变成当前索引
      if key < key_at_index {
         one_past_max_index = index
      } else {
         min_index = index+1    // 选择左侧
      }
   }
   cur.cell_num = min_index
   return cur
}

并且为了B+树方便查找遍历,增加了游标抽象层次:

// Cursor 光标
type Cursor struct {
   table        *Table
   pageNum      uint32 // 第几页
   cellNum      uint32 // 多少个数据单元
   endOfTable bool
}


func tableStart(table *Table)  * Cursor{
   rootNode := getPage(table.pager, table.rootPageNum)
   numCells := *leaf_node_num_cells(rootNode)
   return &amp;Cursor{
      table:      table,
      pageNum:    table.rootPageNum,
      cellNum:    0,
      endOfTable: numCells ==0,
   }
}


func cursorAdvance(cursor *Cursor) {
   node := getPage(cursor.table.pager, cursor.pageNum)
   cursor.cellNum += 1
   if cursor.cellNum >=(*leaf_node_num_cells(node)) {
      cursor.endOfTable = true
   }
}

五、总结

本文以Go语言从0到1实现最简单的数据库为例,选取SQlite数据库,实现了insert和select数据操作,并进一步介绍了page对磁盘的读写操作,B树如何进行数据存储操作等内容。只是当前实现的基于B+树的数据库仅仅支持一页内的读取,当一页内容达到上限4K之后便会报错,在后续开发中将进一步优化该功能,提升容量。

参考资料:

1.c语言0-1实现一个数据库

 作者简介

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张滔滔

腾讯后台开发工程师

腾讯后台开发工程师,毕业于哈尔滨工业大学,目前负责手Q游戏中心运营后台开发,对后后台系统有一定的理解,有一些后台应对高并发和活动运营的开发经验。

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QcloudCommunity的博客 1195

一文搞懂Hermes:新顶流Agent如何从经验中自我进化

Voyager 是一个能在 Minecraft 中自主探索、学习技能、无限积累能力的 AI Agent,它提出了 "Skill Library"(技能库)的概念——Agent 将成功的行为序列编码为可复用的技能函数,存储在一个持续增长的代码库中。如果 Skill 的名称和描述不够精准,或者用户的任务描述与 Skill 的触发条件有语义差距,Agent 可能会错过相关的 Skill。如果进程在写入过程中崩溃,目标文件要么是旧内容(还没被替换),要么是新内容(替换已完成),绝不会出现写了一半的损坏文件。

QcloudCommunity的博客 2631

自掏腰包一万元,拥抱AI这一年,我的工具、实践和思考

其实也很好理解,过往的每个领域(比如前端、后端、设计、测试等等)都主要是这个领域的从业者在为它添砖加瓦,但是大模型时代的 AI 应用领域却几乎是所有使用 AI 的人类一起在迭代,无分领域,无分文理,无分老少。因为每个时期的 AI 都有着不同的特点,很多时候当我费尽心思去钻研,自以为有点弄明白 AI 应该怎么玩的时候,基座模型和行业范式常常就会迎来颠覆式的变革,很多过往的经验都会倾覆,然后只能从头再来。过去一年多,被热议的 AI 范式大概是沿着四个阶段递进演化,每一个阶段其实都在解决前一个阶段的核心问题。

QcloudCommunity的博客 626

办公Agent的CI/CD时刻到来了

核心观点是:企业给员工配了一堆 AI 工具,试点跑了几百个,但真正拖慢 AI 转型速度的瓶颈不在模型能力,在"最后一公里":AI 输出和实际工作流之间的那道鸿沟。代码写完,打个 tar 包,开 FTP 传到服务器上,SSH 进去解压,改配置文件,重启服务,刷一下页面祈祷别 500。你复制,切窗口,粘贴到腾讯文档里,发现 Markdown 格式全乱了,手动调标题层级,代码块重新标记语言类型,表格散架了重排一遍。模型是越来越聪明了,但"生成"到"落地"之间那段路,还是你自己在走,一步一步,手动搬运。

QcloudCommunity的博客 607

4亿token买来5个教训:让6个AI Agent连写4天代码发生了什么?

Watchdog 检测到崩溃 → 启动诊断 Agent 分析原因 → 诊断 Agent 跑满 20 轮没搞定 → Watchdog 判定“已修复”,重启系统 → 重启的系统因为诊断 Agent 留下的环境变量被继承,连续 3 次拒绝启动 → 触发连续失败保护退出 → Watchdog 第 3 次巡检,发现进程和记录文件都没了,尝试手动重启,自己也停了。启动前我翻了论文、做了架构设计、写了监控+修复异常的脚本。这个发现让我的情绪从沮丧变成了兴奋——不是那种"终于修好了"的释然,是"我找到根因了"的快感。

QcloudCommunity的博客 584

赛博斗蛐蛐:9大模型决战三国志,天命在谁?

我猜是这样的,当Gemini面临决策的时候,一系列关键词比如 守城,劣势,粮草,三国等等,在语义层面的关联性中LLM发现了竖壁清野这个关键词概率非常高,所以以此为策略,然后再根据这个策略完美执行操作。MiMo 的外交是三方中最精明的。Kimi作为国产模型,也同样颠覆了我对他的看法,最后的比赛他甚至一度是优势者,存在很多夺冠的可能性,要知道他的对手可是claude和gemini,而他经常出兵慢,回过头来想想或许正是他的策略,毕竟中后期他的优势都来自于稳健的发展和较少的战斗频率(和claude比).

QcloudCommunity的博客 873

Claude Code是怎么知道你在骂他的?这 12 条发现值得关注

确实存在——5,500+ 行,集成了消息队列、工具装配、MCP 编排、会话状态、权限、分析、文件持久化和优雅关闭,基本上一个文件干了所有事。对抗虚假声明——"不要在输出显示失败时声称所有测试通过,不要压缩或简化失败的检查来制造绿色结果"。完整的 KAIROS 是一个持续驻留的守护进程,能感知你在不在电脑前、主动寻找有用的工作做,更像是住在终端里的全职同事。源码里藏着一个叫 "Buddy" 的电子宠物系统,完整度令人惊讶——这不是一个 TODO,而是一个从数值系统到 ASCII 动画都实现了的完整功能。

QcloudCommunity的博客 701

逆向深扒Claude Code源码,我发现了什么!?

Anthropic 内部用户获得更严格的质量控制 prompt、更好的验证机制(独立 Verification Agent)、以及针对 model 弱点的专门对策(如 Capybara v8 的 29-30% 错误声明率对策)。这不是代码混乱的标志——它是整个 Agent Loop 的心脏,所有的流式处理、工具调度、上下文压缩、子代理管理都在这个文件中协调。这种"胖核心"设计是刻意的:保持核心循环的原子性,避免分散到多个模块导致的协调复杂度。核心价值:Fork 代理的工具输出不会回到主代理的上下文窗口。

QcloudCommunity的博客 889

一文讲透如何构建Harness——六大组件全解析

本文将从"裸模型的四个硬伤"出发,逐一拆解 Harness 的六大组件——文件系统、Bash + 沙箱、记忆(AGENTS.md)、Web Search + MCP、上下文工程、编排 + Hooks——带你看清 AI Agent 真正的竞争壁垒,不在模型层,而在 Harness 层。如果你用过 Agent 做复杂任务,你一定有过这样的体验:一开始 Agent 的表现很好,但随着对话变长,它开始"变笨"——遗忘之前的约定,重复之前犯过的错误,甚至对同一个问题给出前后矛盾的回答。对于简单的问答场景,这无所谓。

QcloudCommunity的博客 760

Harness Engineering 来了,SDD 还有意义吗?

他们的解法是把「品味」编码进规则,然后用一个定期运行的「doc-gardening」Agent 自动扫描漂移、发起修复 PR——「技术债务就像一笔高息贷款,不断地以小额贷款的方式偿还,总比让债务不断累积要好」。代码仓库本地的、已版本化的工件,才是 Agent 所能看到的全部。在 Vibe Coding 模式下(即不做规划、随意向 AI 提需求的开发方式),大量设计决策、跨服务约定、「为什么不选另一个方案」的讨论,全部停留在一次性的 AI 对话里——下一个人,或者下一次 AI 会话,完全无从获取。

QcloudCommunity的博客 418

零废话!一文讲透从0构建AI Agent

每个工具都要写一套"定义→解析→执行"的胶水代码。上下文管理就是在"记住足够多"和"别超标"之间找平衡,常见策略包括滑动窗口、摘要压缩、RAG 检索增强。上下文窗口是 Agent 的"工作记忆",但它有硬性限制。LLM 负责"动脑"决策,代码负责"动手"执行。这是从"聊天机器人"进化到"Agent"的关键一步。每次调 API 都把完整对话历史发过去,LLM 本身是无状态的,"记忆"完全靠客户端的数组模拟。这样 Agent 一开始就知道自己"在哪里"、"手头有什么",不需要先花一轮工具调用去探索环境。

QcloudCommunity的博客 711

距离AI把小编我裁掉还有72小时

这是一个基于 OpenClaw 开源生态打造的本地化 AI Agent 助手,已于上周开启全量公测,无需复杂配置,三步即可上手,自带安全防护,支持微信直连绑定,内置多款优质国产大模型,现阶段也是完全免费使用,基本上前面提到过的痛点都可以靠它解决。对了,这里特别强调一点,上面的截图让产品同事汗流浃背,再三找我确认 QClaw 思考过程中优美的“草”字说法,不会是默认出现的吧?AI 好,AI 得学,但更重要的是,在你的工作和生活里,哪些东西是能结构化地被 AI 所接入的,不要死守着那些脏活累活不放。

QcloudCommunity的博客 673
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