【系统架构设计】连接池设计：被忽视的性能杀手
每一次网络请求的背后，都隐藏着建立连接的成本。当应用服务器需要与数据库通信时，一次完整的连接建立过程可能消耗数十毫秒；在高并发场景下，频繁创建和销毁连接会迅速耗尽系统资源，成为整个架构中最容易被忽视的性能瓶颈。连接池（Connection Pool）技术通过预先创建并复用连接，将单次连接获取的时间从毫秒级压缩到微秒级，…
database 标签归档
共 20 篇文章 · 返回首页
数据库内核实验索引
汇总本站数据库内核文章：PostgreSQL / MySQL InnoDB / 列存、湖仓、流处理、查询引擎、RocksDB、向量、Redis、全文检索、TiKV/HTAP、FoundationDB、SQLite 与 WiredTiger 内核，以及 LSM-Tree 实验与其它单篇。
数据库前沿理论研究
面向 2026 年数据库研究前沿的系列索引，覆盖 AI-Native DB、向量与图检索、HTAP、Serverless、CXL、隐私计算与可验证数据系统。
【开源许可与版权工程】中国开源数据库的协议选择：OceanBase、TiDB、Apache Doris、StarRocks
OceanBase 选 MulanPubL-2.0，TiDB 选 Apache 2.0，Apache Doris 走基金会路线，StarRocks 从闭源 fork 再开源用 Elastic License 2.0，SequoiaDB 选 SSPL。本文分析中国开源数据库在协议选择背后的工程逻辑、商业动机与云厂商生态策略。
B-tree 深度解剖：从磁盘 I/O 模型到 boltdb 源码
每一个你信赖的数据库背后，都站着一棵 B-tree。本文从磁盘物理模型出发，逐层拆解 B-tree 与 B+tree 的设计动机、节点分裂与合并的完整过程、批量加载优化、写放大计算，并深入 boltdb 源码与完整的 C 实现，最终落地到 InnoDB、PostgreSQL、SQLite 等工业级变体的工程细节。
Join 算法全解：Nested Loop → Hash → Sort-Merge
数据库中最昂贵的操作，可能就是 Join。
查询优化器：从 System R 到 Cascades
SQL 声明式表达背后，是一场持续五十年的搜索空间探索。
缓冲池管理算法：LRU-K → 2Q → CLOCK-Pro
每个数据库工程师都该理解的内存管理核心。
WAL 与 ARIES 恢复算法
崩溃恢复是数据库最被低估的核心能力。
【从零写一个 LSM-Tree 存储引擎】Compaction：LSM-Tree 的心脏手术
从零实现 LSM-Tree Compaction：最小堆多路归并迭代器、Level 分层与 Compaction 打分、Tombstone 下推、Version/VersionEdit/MANIFEST 版本管理，以及 Leveled/Size-Tiered/Universal 三种策略的量化对比。从零写一个 LSM-Tree 存储引擎系列第 4 篇。
【从零写一个 LSM-Tree 存储引擎】完整引擎 + Rust 重写对比
组装完整 LSM-Tree 存储引擎：DB 接口（Open/Put/Get/Delete/Iterator/Snapshot）、单写多读并发控制、启动恢复，然后用 Rust 重写核心模块，记录 5 个编译器不让我过的故事，最后三方 benchmark 对比。从零写一个 LSM-Tree 存储引擎系列第 5 篇。
【从零写一个 LSM-Tree 存储引擎】LSM-Tree 全景：为什么要先写日志再排序
从零理解 LSM-Tree 存储引擎的设计哲学：B-Tree 与 LSM-Tree 的本质差异，写放大/读放大/空间放大的三角权衡，以及 WAL、MemTable、SSTable、Compaction、Bloom Filter 各组件的角色与协作关系。从零写一个 LSM-Tree 存储引擎系列第 1 篇。
【从零写一个 LSM-Tree 存储引擎】SSTable + Bloom Filter：磁盘上的有序表
从零实现 SSTable 和 Bloom Filter：Data Block 前缀压缩与 restart 二分查找、Bloom Filter 双重哈希把误判率压到约 1%、SSTable Builder 和 Reader 的完整 C 代码。从零写一个 LSM-Tree 存储引擎系列第 3 篇。
【从零写一个 LSM-Tree 存储引擎】WAL + MemTable：崩溃了也不丢数据
从零实现 WAL 和 MemTable：WAL 的 record 格式与 32KB Block 对齐、跳表的 O(log n) 插入与查找、InternalKey 编码、崩溃恢复的正确性证明。从零写一个 LSM-Tree 存储引擎系列第 2 篇。
关系数据库的范式
关系数据库范式详解：第一、第二、第三范式原理与数据库设计最佳实践
leveldb 的缓存结构
LevelDB 缓存实现解析：LRU 算法在 Key-Value 数据库中的应用与优化
leveldb 日常使用
LevelDB 使用指南：Google 开发的高性能 Key-Value 数据库实践教程
数据库 MVCC：快照隔离到底隔离了什么
从 PostgreSQL 源码级别拆解 MVCC 的实现机制：堆表版本链、事务快照、可见性判断规则、VACUUM、隔离级别的真实行为，以及 Snapshot Isolation 抓不住的 Write Skew 和 SSI 如何解决它。附 MySQL InnoDB vs PostgreSQL MVCC 对比。
SQLite 是怎么做到十亿行每秒的
拆解 SQLite 的三层性能引擎：B-Tree 页面布局如何把随机 I/O 压到最低、WAL 如何实现读写并发、Page Cache 如何替代操作系统的盲目预读。附 SQLite vs MySQL vs PostgreSQL 嵌入式场景对比分析。
从零写一个 LSM-Tree 存储引擎
五篇长文，从 LSM-Tree 的设计哲学讲到完整 KV 引擎实现，最后用 Rust 重写并三方 benchmark 对比。每篇含完整 C 代码、架构图、数学推导。