数据库内核实验索引
汇总本站数据库内核文章：PostgreSQL / MySQL InnoDB / 列存引擎 / 数据湖与开放表格式 / 流式数据处理 / 分布式 OLAP 查询引擎 / RocksDB 内核 / 向量检索引擎 / Redis 缓存内核 / 全文检索引擎，以及 LSM-Tree 从零实现实验。
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【列存引擎内核】列存基础与 ClickHouse 架构
行存 vs 列存的带宽、压缩与向量化三角；ClickHouse Server 进程模型、线程池与 MergeTree 引擎家族地图；src/Storages 与 src/Processors 源码入口。对照 PG 行存与 LSM 写优化路径，版本锚定 ClickHouse 24.x LTS。
【RocksDB 内核机制】LevelDB · WAL · Compaction · Column Family · 生产嵌入
补全存储引擎三角最后一角：从 LevelDB 基线与 RocksDB 架构演进，到 WAL/MemTable/SST 写路径、Get/Iterator 读路径、Leveled/Universal compaction 与 write stall，再到 Column Family、事务、Checkpoint 与 Flink/TiKV 嵌入对照。
【RocksDB 内核机制】LSM 生态全景：存储引擎三角与 RocksDB 生态位
闭合存储引擎三角的最后一角：对照 PG B-Tree 与列存 scan，定位 LSM 写优化引擎在 TiKV、Flink、Kafka Streams、ClickHouse Embedded 中的嵌入方式，并划分本系列与 lsm-tree DIY、storage/31–32、stream/12 的分工边界。
【存储工程】存储引擎概览：堆文件到 LSM-Tree 的演化路径
数据库系统的架构可以划分为两大层：上层的查询处理层负责解析 SQL、生成执行计划、优化查询；下层的存储引擎（Storage Engine）负责把数据持久化到磁盘，并在需要时高效地把数据取回来。查询处理层决定"做什么"，存储引擎决定"怎么存、怎么取"。同一个查询处理层可以对接不同的存储引擎——MySQL 的 InnoDB…
B+tree 与 LSM-tree：两种存储引擎哲学的碰撞
数据库存储引擎的核心之争——原地更新还是追加写入？B+tree 与 LSM-tree 代表了两种截然不同的设计哲学，理解它们的取舍，就是理解现代存储系统设计的根基。
【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。
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。