深入理解数据库之存储存引擎（数据库体系架构）

数据库管理系统有着众多不同的应用场景：有些用于存储临时热数据，有些用于长期存储数据，有些用于对数据进行复杂查询和分析，有些仅允许通过键访问对应的值，有些经过优化用于存储时间序列数据，有些则能高效地存储了较大的Blob。为了理解数据库管理系统的这些差异，下面我们首先从简单的数据库分类开始介绍。

我们还会简要介绍数据库管理系统的体系结构，讨论构成数据库管理系统的各个组件及其职责；接下来，我们将讨论基于不同存储介质的数据库管理系统的不同之处，即基于内存与基于磁盘的数据库管理系统间的不同之处；最后，讨论列式存储和行式存储数据库管理系统的不同之处。

除了根据数据库系统使用的存储介质和存储方式来分类外，事实上还有许多其它的分类法。例如，数据库管理系统还可以分为以下三大类：

• 在线事务处理（OLTP）数据库：这类数据库能处理大量来自用户的请求和事务， 通常这些查询都是预定义的，能迅速完成的。
• 在线分析处理（OLAP）数据库：这类数据库能处理复杂的数据聚合请求，通常用于分析和数据仓库，并且能够处理长期运行的复杂数据查询。
• 混合事务和分析处理（HTAP）数据库：这类数据库同时具有OLTP和OLAP两类数据库的特性。

另外，数据库还可以分为：键值存储库，关系数据库，面向文档的存储库，以及图形数据库等。

第一部分，我们将专注于讨论数据库的存储和索引结构，主要讨论一些高层数据组织方法以及数据与索引文件之间的关系。最后，在“缓存，不变性和排序”这一小节中，我们将讨论三种广泛用于开发高效存储结构的技术，以及这些技术是如何影响数据库系统的设计和实现。

数据库管理系统体系架构

数据库管理系统的设计并没有统一的设计蓝图，每个数据库的构建都有或多或少的不同，并且每个组件边界也没有清晰的界定。即使我们能在项目文档中找到这些组件的边界，但在实际代码中看似独立的组件也可能由于性能优化，边缘情况的处理或体系结构原因而被耦合。