一、数据库架构

如何设计一个关系型数据库？

1. 存储（文件系统）

设计一个关系型数据库跟设计一个软件其实是同一个道理，而数据库的主要任务是存储数据，那么肯定就需要一个类似于文件系统的存储模块。而要使数据库支持各种数据操作，同时将存储逻辑关系转为物理关系，并提供数据管理问题追踪，还需要许多的程序实例。

2. 程序实例

存储管理

首先，我们需要对数据的格式以及文件的风格进行统一管理，即把物理数据通过逻辑的形式给组织和表示起来，于是便涉及到了我们程序的存储管理模块。

补充

考虑磁盘 IO 的时间效率，一次单条数据和一次多条数据的差别。

实际上数据库是逻辑存储单位以块或者页来存储数据，一块或者一页包含多行数据，多个块从磁盘加载到内存中。

缓存机制

其次，为了追求性能，我们需要引入缓存机制，将取出来的数据块存放在缓存里，下次需要的时候直接从内存返回，不用发生 IO，使得程序的性能更高。

补充

缓存之所以有效，主要是因为程序运行时对内存或者外存的访问呈现局部性特征，局部性特征为 空间局部性和时间局部性 两方面。时间局部性是指刚刚访问过的数据近期可能再次被访问，空间局部性是指，某个位置被访问后，其相邻的位置的数据很可能被访问到。而 MySQL 的缓存机制就是把刚刚访问的数据（时间局部性）以及未来即将访问到的数据（空间局部性）保存到缓存中，甚至是高速缓存中，从而提高 IO 效率

按照缓存读写功能的不同，MySQL 将缓存分为 Buffer 缓存和 Cache 缓存。

Buffer 缓存

由于 硬盘的写入速度过慢，或者频繁的 IO，对于硬盘来说是极大的效率浪费。那么可以等到缓存中储存一定量的数据之后，一次性的写入到硬盘中。Buffer 缓存 主要用于写数据，提升 IO 性能。

Cache 缓存

Cache 缓存一般是一些访问频繁但是变更较少的数据，如果 Cache 缓存已经存储满，则启用 LRU 算法，进行数据淘汰。淘汰掉最远未使用的数据，从而开辟新的存储空间。不过对于特大型的网站，依靠这种策略很难缓解高频率的读请求，一般会把访问非常频繁的数据静态化，直接由 nginx 返还给用户。程序和数据库 IO 设备交互的越少，则效率越高。

缓存更新策略

在 MySQL 中，可以设置 Query Cache 所使用的总内存，MySQL 会把默认可以进行缓存的 SQL 语句的结果集进行缓存，一旦内存塞满后，就会剔除老的 Query Cache 对象。同时为了保证 Query Cache 中的内容与是实际数据绝对一致，当表中的数据有任何变化，包括新增、修改、删除等，都会使所有引用到该表的 SQL 的 Query Cache 失效。

一般把缓存更新策略归纳为以下几种：

1. FIFO：最先进入 缓存得数据在缓存空间不够情况下（超出最大元素限制时）会被首先清理出去。
2. LFU：最少使用 的元素会被清理掉。这要求缓存的元素有 hit 属性，在缓存空间不够的情况下，hit 值最小的将会被请出缓存。
3. LRU：最近最少使用 的元素被清理。缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方缓存新元素时，现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。

MySQL 一般使用 FIFO 策略队列清除。

SQL 解析

同时，我们还要提供指令给外界来操作我们的数据库，也就是我们经常说的 SQL 语句。所以我们还需要一个 SQL 解析模块，将 SQL 语句解析为机器可识别的指令来操作我们的数据库。

为了提高效率，可以将编译好的 SQL 语句可以放置在缓存中，缓存不宜过大，还有缓存过期设置。

日志管理

另外，为了记录数据库的操作记录，以便进行数据库的恢复等操作，我们还需要引入日志管理模块。

权限划分

跟一般的软件一样，数据是具有隐私性的，不同的数据面向不同的用户，所以我们还需要引入权限划分，更好地保障数据的隐私性和安全性。

容灾机制

除了考虑正常的功能，我们还需要考虑到异常情况。因此我们还需要引入容灾机制，提高数据库的鲁棒性和健壮性。

索引模块

为了进一步提升查询数据库的数据，我们还需要引入非常重要的索引模块。

锁模块

进一步，如果我们考虑高并发情景的话，为了支持多用户并发操作数据库，我们还需要引入非常重要的锁模块，对临界资源进行加锁，确保数据操作过程中的一致性。