数据库源码解析：从存储引擎开始
数据库最核心的部分就是存储引擎了。我们先用最简单的内存哈希表实现键值存储：
typedef struct {
char key;
char value;
} HashEntry;
HashEntry* storage[1000];
这个结构虽然简单，但已经能实现基础的CRUD操作。不过内存数据库重启就丢数据，所以需要持久化方案。
SQL解析器的实现套路
要让数据库理解SQL语句，得先实现词法分析器。用有限状态机就能搞定：
def parse_select(query):
tokens = lexer(query)
if tokens[0] != 'SELECT':
raise SyntaxError
columns = tokens[1].split(',')
# 继续解析FROM子句...
查询优化器的核心逻辑
同样的SQL可以有多种执行计划，优化器要选最高效的：
| 查询方式 | 时间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 全表扫描 | O(n) | 小表查询 |
| 索引扫描 | O(log n) | 精确查找 |
| 哈希连接 | O(m+n) | 大表关联 |
事务处理的ACID实现
要实现事务的原子性，最经典的做法是预写日志(WAL)：
class Transaction {
List wal;
void commit() {
writeLog("COMMIT");
flushToDisk();
}
}
性能优化实战技巧
当数据量超过内存大小时，B+树索引比哈希索引更实用：
测试发现，在100万条数据下，B+树的查询性能比哈希表稳定5-10倍。
有限状态机特别适合处理SQL这种结构化查询语言的词法分析，因为它能精准捕捉语句中的各种边界情况。比如当扫描到”S-E-L-E-C-T”这六个字符时，状态机会立即识别出这是一个关键字，而遇到”select123″这种以字母开头跟着数字的字符串时，则会切换到标识符状态。这种明确的规则让词法分析既高效又不容易出错，特别是在处理复杂的嵌套SQL语句时优势更加明显。
实现一个有限状态机通常只需要定义几个关键状态：初始状态、关键字识别状态、标识符状态、数字字面量状态和字符串字面量状态。每个状态之间的转换条件都很直观，比如遇到引号就进入字符串状态，遇到数字就进入数字字面量状态。这种设计模式不仅代码量少，而且调试起来特别方便，完全符合KISS（保持简单）原则。对于需要支持多种SQL方言的场景，只需要扩展状态转换规则就能轻松应对，完全不需要重写整个词法分析器。
常见问题解答
为什么选择用哈希表作为最初的存储引擎？
哈希表实现简单，查询时间复杂度是O(1)，非常适合作为入门级的存储引擎实现。虽然它不支持范围查询，但能快速验证数据库核心功能的可行性。
如何解决内存数据库重启丢失数据的问题？
可以通过实现预写日志(WAL)机制，在每次修改数据前先写入磁盘日志。重启时重放日志就能恢复数据，这是Redis等内存数据库的常用方案。
词法分析器为什么使用有限状态机？
有限状态机可以高效处理SQL语句中的各种token，比如能区分”SELECT”是关键字而”select1″是标识符。状态转换的逻辑清晰，实现复杂度在可控范围内。
B+树索引适合存储多少数据量？
B+树在1万-1亿条数据范围内表现优异。当数据量小于1万时，哈希索引可能更高效；超过1亿需要考虑分库分表方案。
事务的隔离级别如何实现？
可以通过锁机制或多版本并发控制(MVCC)来实现。读未提交最简单，只需不加锁；可串行化最严格，需要实现范围锁和间隙锁。
