一 前言
上篇实现了数据库的持久化，就是一个质的飞跃，虽然代码不复杂，但是对没有这方面经验者来说，还是意思的，下一步就是要完成另外一个飞跃，将存储的数据结构采用B+树的形式来保存。在改造之前，还有些准备工作，一是将代码改动下，引入游标这个概念，二是对B+树的结构和原理再做一次梳理，然后才能进入代码开发阶段。
二 游标cursor
游标这个概念，再这里面可以抽象认为为指向一行的指针，通过这个指针我们可以做插入或查询、以及移动到下一行row等。
定义结构如下：
typedef struct {
Table* table;
uint32_t row_num;
bool end_of_table; // Indicates a position one past the last element
} Cursor;
定义内容比较简单，游标归属的表，归属的行号、是否为表的结尾，遍历时候使用，表结束后退出查询等。
定义好游标，第一个想法可能是如何创建游标，由于游标可以用来遍历之用，我们在一些语言的集合遍历的时候也有定义类似Iter 之类的，和游标类似，一般通过集合的start()行数创建，创建指向第一个元素，这里面的游标也是类似,start创建即指向第一个游标，end指向最后一个元素。
Cursor* table_start(Table* table) {
Cursor* cursor = ( Cursor* )malloc(sizeof(Cursor));
cursor->table = table;
cursor->row_num = 0;
cursor->end_of_table = (table->num_rows == 0);
return cursor;
}
Cursor* table_end(Table* table) {
Cursor* cursor =( Cursor* ) malloc(sizeof(Cursor));
cursor->table = table;
cursor->row_num = table->num_rows;
cursor->end_of_table = true;
return cursor;
}
有了这个定义，我们就可以简化定位一行的操作，原来的核心行数：
void* row_slot(Table* table, uint32_t row_num)
可以改成才有游标的形式：
void* cursor_value(Cursor* cursor)
里面的内容也需要按照数据结构做调整：
void *row_slot(Cursor* cursor)
{
// 行号通过游标获取
uint32_t row_num = cursor->row_num;
uint32_t page_num = row_num / ROWS_PER_PAGE;
// 页面参数通过游标获取到table后再获取pager
void *page = get_page(cursor->table->pager, page_num);
uint32_t row_offset = row_num % ROWS_PER_PAGE;
uint32_t byte_offset = row_offset * ROW_SIZE;
return (char *)page + byte_offset;
}
对于游标的递增，可以通过下面行数实现：
void cursor_advance(Cursor* cursor) {
cursor->row_num += 1;
// 如果行数达到了表的最大行数，设置游标的表结束标志
// 循环时候可以根据这个判断来决定是否结束
if (cursor->row_num >= cursor->table->num_rows) {
cursor->end_of_table = true;
}
}
对于我们原来的核心代码中的执行逻辑也要进行改动了,查询循环原来是按照行数遍历现在改成游标的方式，只所以用游标抽象一层，是因为我们通过游标可以封装后面的B+树的遍历，而我们原来的遍历是和表的行紧密绑定的，这里面又包含了将容易改变的部分要抽离出来，整个架构依赖于抽象实现，抽象的具体实现，就可以根据需要灵活改动，而上层架构不受到影响，秒啊！
ExecuteResult execute_select(Statement *statement, Table *table)
{
Row row;
Cursor *cursor = table_start(table);
// for (uint32_t i = 0; i < table->num_rows; i++) {
// deserialize_row(row_slot(table, i), &row);
// print_row(&row);
// }
// 直到游标是最后标记则结束
while (!(cursor->end_of_table)) {
deserialize_row(cursor_value(cursor), &row);
print_row(&row);
// 游标向下移动一行
cursor_advance(cursor);
}
return EXECUTE_SUCCESS;
}
同样插入操作也要改动，首先我们获取需要插入的行，然后定义一个指向表结尾的游标，为什么要指向表结尾的游标那，因为我们的插入操作其实是一种追加，直接追加到最后一个，然后通过cursor_value 获取游标处的内存页，将表的行持久化到游标处的内存页中。
ExecuteResult execute_insert(Statement *statement, Table *table)
{
if (table->num_rows >= TABLE_MAX_ROWS) {
return EXECUTE_TABLE_FULL;
}
Row *row_to_insert = &(statement->row_to_insert);
Cursor *cursor = table_end(table);
serialize_row(row_to_insert, cursor_value(cursor));
table->num_rows += 1;
free(cursor);
return EXECUTE_SUCCESS;
}
获取游标处的内存操作如下,和原来类似，通过行号定位到属于哪个页面，通过行号定位到偏移量，如果仔细看的同学可能会发现，这里面的定位的时候是按照最后一行定位的，不应该是最后一行的下一行那，这里面实际没问题的，因为行的偏移量从0开始的，比如如果表里面只有一行数据，那表的row_num为1，则row_num为1的偏移量其实是没数据的，将数据插入到这个空闲位置没问题。
void *cursor_value(Cursor *cursor)
{
uint32_t row_num = cursor->row_num;
uint32_t page_num = row_num / ROWS_PER_PAGE;
void *page = get_page(cursor->table->pager, page_num);
uint32_t row_offset = row_num % ROWS_PER_PAGE;
uint32_t byte_offset = row_offset * ROW_SIZE;
return (char *)page + byte_offset;
}
游标抽象化之后测试：
[root@localhost microdb]# ./a.out db.mb
microdb > select
(1,a,a@qq.com)
(2,b,b@qq.com)
(1,a,a@qq.com)
(4,rrr,rrr@qq.com)
(5,ttt,ttt@qq.com)
(6,d,d@qq.com)
(7,f,f@qq.com)
(8,g,g@qq.com)
(10,q,q@163.com)
Executed.
microdb > insert 11 dd dd@qq.com
Executed.
microdb > select
(1,a,a@qq.com)
(2,b,b@qq.com)
(1,a,a@qq.com)
(4,rrr,rrr@qq.com)
(5,ttt,ttt@qq.com)
(6,d,d@qq.com)
(7,f,f@qq.com)
(8,g,g@qq.com)
(10,q,q@163.com)
(11,dd,dd@qq.com)
Executed.
microdb > .exit
[root@localhost microdb]# ./a.out db.mb
microdb > select
(1,a,a@qq.com)
(2,b,b@qq.com)
(1,a,a@qq.com)
(4,rrr,rrr@qq.com)
(5,ttt,ttt@qq.com)
(6,d,d@qq.com)
(7,f,f@qq.com)
(8,g,g@qq.com)
(10,q,q@163.com)
(11,dd,dd@qq.com)
Executed.
microdb > quit
Unrecognized keyword at start of 'quit'.
microdb > .exit
三 B+树
3.1 搜索
我理解的搜索是从大量数据中提取所需要的数据，比如图书馆去找一本书，比如在一本书里面搜寻特定的关键词，那如何能快速搜索那，核心在于每步搜索都能快速缩减数据集合，仔细体会下，如果我们每步查询都可以将搜索的集合减少一半，那就是典型的二分法的搜索，那给我们一堆数据，比如以上设计的数据库，去搜索的时候，由于数据之间和位置之间是没有任何关系的，我们只能一行行遍历查询比较。但是这样的性能是和行数成正比的，即行数越多，我们需要查询的平均时间越长。
有什么办法解决这个问题那，然我们用一组数据在内存中简单模拟下我们的表数据情况，如果要快速搜索这组数据，数据又很大的话，那么如果数据是排序的数组组成，我们可以通过二分法快速的找到所要的数据。但是如果用数组存储这组数据，在插入数据的时候，就需要将插入位置的元素都向后移动，导致插入的时候后面的元素都要向后移动一位。同样如果我们做删除操作，需要将删除位置的后面的数据向前移动，补上删除的空洞。
从上面描述来看，用数组保存排序的数据，查询速度快，但是插入和删除太慢了。而想插入和删除的速度快，我们很容易想到的数据结构是链表，链表插入和删除都是更改指针的事情，比较简单，但是遍历的时候，我们只能沿着链表一个个去查，性能又和数据集合大小相关了。
好吧，再思考下排序数组按照二分法来查找数据的场景，每次都可以将要搜索的数据集合缩小一半，那么我们是不是可以把单链表改造下，将排序链表从中间值提溜起来，
中间值作为root节点，比root节点保存值小的，放在左边的链表中，比root值大的放在右边链表中，即变成一个二叉树，这样就变成了一个完全二叉树，插入和删除性能很高，查询的时候性能仍然很高（完全二叉树插入需要平衡，这个也影响了性能，所以设计了红黑树等取插入、删除、查询都均衡的数据结构）。
二叉树的数据结构在内存中保存数据挺好，但是如果作为存在磁盘上的数据就有很多麻烦，二叉树每个节点最多有两个子树，如果数量大，导致整个树的高度比较高，树高了之后那，那需要指针就比较多，每次指针指向一个页面的话，导致需要从磁盘中读取N多个页面，这对我们搜索数据很不利。
3.2 B树和B+树
B树结构
B树结构可以看作是二叉树的进化，我们的指针每次指向一个页面，因为一个磁盘的页面现在一般都是4KB大小，这个页面可以保存很多行数据，那我们的B树结构就可以在一个页面有多个分叉，一个页面又可以保存很多数据。
数据的数据存储有的是B+树，有的是B树这两者有何区别那，如下表：
B+树和B树
- B+树用来存储表数据的，Mysql的InnoDB引擎采用B+树存储，多少个索引就多少个B+树，数据存储在主键的B+树上的，B+树的内部节点只保存key，叶子节点是全部行数据，因为内部节点只保存key，所以一个节点可以保存更多的数据，而B树的节点保存不管是key还包含value，所以一个页面能存储的数量更少。
- B树的内部节点和叶子节点有相同的数据结构，而B+树是不同的，B+树内部节点保存的是key和指针数据，叶子节点是完整的多行数据。
- 还要注意一点B+树和B树的节点一般对应一个磁盘页面，页面内的数据是有序的。
查找时候可以按照二分法进行查找。
3.3 m阶有序树
我们刚才聊到B树或B+树的可以有N多个子节点，节点内的数据又是有序的，我们可以叫做N阶排序树。这种树的内部节点和叶子节点是不同的，具体区别如下：
m阶排序树
- 内部节点存储的是key和指向子节点的指针，叶子节点保存的是key和value
- 内部节点的保存key的数量最大为m-1个，而叶子节点能保存多少保存多少
- 内部节点保存指针的数量为key的数量+1个，而叶子节点不保存指针。
- 内部节点保存key的目的是为了路由，叶子节点保存key的目的是为了和value关联。
- 内不能节点不保存value，而叶子节点保存value数据。
3.4 3阶排序树的插入过程
按照上述定义，我们来画图模拟三阶排序树的插入过程，三阶排序树有以下约束：
-
每个内部节点最多保存三个子节点。
-
每个内部节点最多保存二个key。
-
每个内部节点至少有两个子节点。
-
每个内不能节点至少有一个key。
-
初始是一颗空树：
空树
这个空树直接作为没存任何数据的叶子节点。
-
我们插入两个数据，如下：
插入2个数据后
数据没超出三个数据的范围，我们将两条数据直接保存在这个节点上。
-
假如一个节点只能保存2个数据，那么上述数据结构再插入一个数据后，会怎么办，只能分裂：
树分裂
我们插入数据后，由于不够保存，只能拆分上面的叶子节点，分成一个根节点和两个叶子节点，数据分到两个叶子节点上，根节点保存两个指针和一个key。
查询的时候，找小于等于5的走左边的子节点，查大于等于5的，走右边的子节点。 -
插入key2 后，按照查找路由，找到叶子节点，但是叶子节点满了，只能分裂叶子节点，将原来的key5 分裂到新的叶子节点上去，并对key 2创建新的条目。
插入key2 后
-
继续插入18和21两条数据，树的结构变化如下：
插入18和21之后
当插入21 的时候，右边的叶子节点不够存储，如果再次创建叶子节点，则根节点要增加个指针，但是根节点也满了，需要将根节点再拆分，这样就增加了B+树的高度。
拆分根节点
后续的B+树的数据结构实现下篇幅再来聊聊。
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