常用索引：

介绍：

哈希表：数组加链表，取字段Hash值做Key,
B树：    树形结构，排序后N分查找
B+树：  树形结构，仅叶子结点存放数据
跳表索引：链表+链表，相当于一级链表基础上做了二级链表索引
bitmap：数组存放0-1结构10进制值。数组Key为桶Index,Value为10进制数值，10进制数值转为2进制，通过2进制0-1 位数是否为1 判断该值是否存在。

总结：

哈希索引用来提高点查询效率
B 树索引用来提高范围查询
B 树索引对高并发支持的诟病，引入跳表索引
针对基数较小的列，引入位图索引(bitmap)

SQL基础执行流程：

SQL->Parser->AST->Binder get meta ->Bounded AST -> Optimizer -> Physical Plan -> Executor -> ResultSet

Binder：绑定器，获取meta 并进行元数据判断，库表字段是否为可执行语义判断

Optimizer：优化器，首先生成基础逻辑执行计划。各种优化器

执行树上的每个节点，称为逻辑操作符(logical operator)
每个逻辑操作符扩展出物理操作符(physical operator)

代码运行时，自底向上
物理操作符调用具体执行方法，例如：
    扫描：
        全表扫描
        hash索引扫描
        B树扫描
    GroupBy
        HashGroupBy
        SortGroupBy

读取模式

        1.基础实现模式： 读取所有数据，加载至内存。但是容易OOM

        2.迭代模式：利用流式逻辑，Producer&Consumer 理念，上层节点通过获取一个个Tuple，来实现资源控制。但不适合order by。

        3.向量化模式:  迭代模式基础上，按批次处理数据，减少操作符交互。利用处理器SIMD，提高处理速度。更适合OLAP

        SIMD: 一条命令，在一组数据中分别执行相同的操作。即处理器的并行技术。

        对于子节点读入，首先创建哈希表。读取结束以后，输出哈希表Key-Value

如何避免OOM？

        中间数据集 溢出至磁盘（外部归并排序 算法实现，分段合并）

聚合

单项聚合：结果为一个值, Count  或 Sum

组队聚合：结果为，Key，Count() ,即按Key聚合结果

聚合统计过程为：依次扫描数据，不断更新聚合结果集。

Join

Join 类型：

        双层迭代:

        SortMerge:

                1.Shuffle 阶段。两个数据集根据Join字段shuffle，相同的key位于同一个分区
                2.Sort 阶段。根据Join字段进行排序
                3.Merge 阶段。进行merge。实际需要考虑不同Join类型带来的算法差异、单Key数据倾斜导致以及支持spill

        HashJoin:

                1.Broadcast Hash Join ：大表Join小表，Build Side小表广播给Probe Side
                2.Shuffle Hash Join   ：大表Join大表，两个表都需要进行Hash Exchange操作。Probe Side加载 Build Side对应的Partition数据到内存中，因而在表较大时，需要增加Partition数来避免内存OOM问题；但如果存在Partition数据倾斜，解决内存OOM问题就会更加困难。

        

优化器：

Query Rewrite (语句重写）

        在不影响执行结果的情况下，改写SQL，剔除一些无意义的查询。

Join优化

        优化器的主要职责是，在资源限制内（计算资源或者优化时间），找到尽可能足够好的执行计划

启发式算法

        左侧深度遍历： 不断的LeftJoin

                优点：左表小，可以一直放在内存，右表只需全表扫描即获取结果

                缺点：单一Join ,不支持并行处理

Cardinality Estimation 基数估算

        条件：

                1. 知道表的总行数

                2. 知道每个字段的distinct value

        功能：

                对于计划A的输出条数预测

        目的：

                它通过预测 selection cardinality 和 join cardinality 来帮助决定 join ordering

Cost Model

根据输入输出的cardinality 和cost公式，对每一个Physical operator赋值一个Cost(该Operator执行时间)

Optimizer
将所有operator的cost相加，total cost最小为最优执行计划

事务

一个事务是一组对数据库中数据操作的集合。无论集合中有多少操作，对于用户来说，只是对数据库状态的一个原子改变。

具有原子性(atomicity)，一致性(consistency)，隔离性(isolation)，以及持久性(durability)。

完整事务操作

begin(开启事务), commit(提交事务), rollback(回滚事务)

事务隔离性

 隔离级别：
    read uncommitted(读未提交)，事务1可读取事务2 读未提交的数据。没有锁，但因为是未提交数据，所以结果有误差
    read committed(读提交)，事务1可读取事务2 已经提交的数据。因为数据更新问题（已有value1-> 事务A读取value1 ->事务B更改提交value2 -> 事务A读取到value2， 前后结果不一致，因为没加锁）。
    repeatable read(可重复读)，事务1只能读取事务2已经提交的数据，且可以重复查询这些数据，读期间加锁，数据不可更改
    

隔离实现方法：

        1.两阶段加锁：

                事务加锁释放锁分为两个阶段：
                    1.获取锁阶段，事务只能不断地获取新的锁，但不能释放锁。
                    2.释放锁阶段，事务只能逐渐释放锁，并且无权再获取新的锁
                定义不同类型的锁，以及它们之间的兼容程度来获得更细粒度的控制。    
                    共享锁（只读锁）
                    独占锁（可读可写）
                两个事务，两个独占锁内调用对方数据产生死锁，则其中一个事务回滚释放

        2.时间戳：

                按事务时间戳执行

        3.多版本时间戳

                时间戳与版本结合, 生成新版本数据

        4.多版本两阶段加锁

                两阶段加锁与版本结合，生成新版本数据

        5.快照

                类似于版本，如被修改，则回滚快照

整理来源：

数据库内核杂谈_技术洞察_技术趋势_大厂实践_InfoQ精选专题