SQLite数据库学习小结（1）

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了SQLite数据库学习小结（1），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含10961字，纯文字阅读大概需要16分钟。

内容图文

的嵌入式数据库，是遵守ACID（注：ACID指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability））的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。

　　SQLite 的设计目标是简单，从这种意义上说，SQLite 和其他很多现代的 SQL 数据库都不相同。SQLite 力求简单，即使这导致了它的某些特征偶尔执行效率比较低。它可以很简单地维护、定制、操作、管理和嵌入到 C 应用程序中。它使用简单的技术实现了 ACID 特性。

　　SQLite 把所有文件存储在一个单一的普通本地文件里面，你可以把它放在本地系统的任何目录中。任何有读取该文件权限的用户都可以读取数据库里面的所有内容。任何一个有当前目录写入权限的用户，都可以对数据库做任何修改。SQLite 使用另一个单独的日志文件来保存事务恢复信息，用来防止事务中止或系统故障。你可以用程序指令来改变 SQLite 库的一些行为。

　　SQLite 允许多个应用同时连接同一个数据库。当然，它所支持的并发事务是有一定限制的：SQLite允许任何数量的并发读取事务在数据库上同时执行，但只允许一个写入事务独占执行。    

　　本文从native和Frameworks两个层面的实现来说明Android系统中SQLite的实现。

2. SQlite的native层实现

1.1架构设计

　　SQlite动态库的软件架构如下图所示：

　　SQLite的实现大体上可以划分为前端和后端两大块。

前端：前端预处理应用程序输入的 SQL 语句和 SQLite 命令。它分析、优化这些语句（和命令），然后生成后端可以解析的 SQLite 内部字节码程序。前端实现了 sqlite3_prepare 接口方法。

（1）编程接口（Interface）

　　对数据库使用者提供的接口方法。

（2）词法分析器（The tokenizer）

　　分词器把输入的语句分割成记号。

（3）语法分析器（The parser）

　　词法分析器通过分析词法分析器产生的记号来确定语句的结构，并生成解析树。语法分析器还包括一个优化器来重构解析树，并生成一个可以产生高效率的字节码（bytecode）程序的等效的解析树。

（4）代码生成器（The code generator）

　　代码生成器遍历解析树，生成一个等效的字节码程序。

后端：后端是一个解释字节码（bytecode）程序的引擎。后端做实际的数据库读写工作。后端实现了 sqlite3_bind_*，sqlite3_step，sqlite3_column_*，sqlite3_reset 和 sqlite3_finalize 接口方法。

（1）虚拟机 （VM, The Virtual Machine）

　　虚拟机是内部字节码（bytecode）语言的解释程序。它运行字节码（bytecode）程序来执行 SQL 语句的操作。它是数据库数据的最终操作者。它把数据库看作表和索引的集合，而表或索引则是一系列数据记录的集合。

（2）B/B+-tree

　　B/B+ 树把每一个数据记录组织到一个有序的树形数据结构中；表和索引分别存放在 B+ 树和 B 树。此模块帮助 VM 在树中搜索、插入和删除数据记录。它也帮助 VM 创建新的树，删除旧的树。

（3）页面管理器（pager）

　　Pager 模块在文件系统顶部实现了面向页面的数据库文件抽象。它管理内存中的由 B/B+ 树使用的数据库页面缓存，另外，它也管理文件锁和日志记录，以便实现事务的 ACID 特性。

（4）操作系统接口

　　操作系统接口模块为不同的操作系统抽象出了统一的接口。

1.2各模块实现

　　本节介绍SQLite各模块的实现方式。

1.2.1数据库文件格式

　　SQLite把整个数据库存储在一个数据库文件中。

　　为了便于管理和读写数据库，SQLite 把每一个数据库（包括内存数据库（in-memory database））都划分为大小固定的页面（page），页面大小可以是512~32768字节（默认1024字节，在数据库文件创建之前可以通过pragma命令修改页大小）。数据库文件可以看作是页面的数组，页面的索引是从1开始，不是从0开始（页面0会被当作NULL页面，即不是一个实际存在的页面），页面索引最大是2^31-1。

　　页面的类型可以分为4种：leaf、internal、overflow和free。

1. leaf：存放具体数据。
2. internal：存放用于搜索的导航信息。
3. overflow：存放leaf页面存不下的数据。
4. free：页面是空闲的，等待分配使用。

　　第1页一定是internal类型的，而且第1页的前100字节固定存放文件头信息，它描述了整个数据库的属性。文件头的格式如下：

Offset	Size	Description
0	16	The header string: "SQLite format 3\000"
16	2	The database page size in bytes. Must be a power of two between 512 and 32768 inclusive, or the value 1 representing a page size of 65536.
18	1	File format write version. 1 for legacy; 2 for WAL.
19	1	File format read version. 1 for legacy; 2 for WAL.
20	1	Bytes of unused "reserved" space at the end of each page. Usually 0.
21	1	Maximum embedded payload fraction. Must be 64.
22	1	Minimum embedded payload fraction. Must be 32.
23	1	Leaf payload fraction. Must be 32.
24	4	File change counter.
28	4	Size of the database file in pages. The "in-header database size".
32	4	Page number of the first freelist trunk page.
36	4	Total number of freelist pages.
40	4	The schema cookie.
44	4	The schema format number. Supported schema formats are 1, 2, 3, and 4.
48	4	Default page cache size.
52	4	The page number of the largest root b-tree page when in auto-vacuum or incremental-vacuum modes, or zero otherwise.
56	4	The database text encoding. A value of 1 means UTF-8. A value of 2 means UTF-16le. A value of 3 means UTF-16be.
60	4	The "user version" as read and set by the user_version pragma.
64	4	True (non-zero) for incremental-vacuum mode. False (zero) otherwise.
68	4	The "Application ID" set by PRAGMA application_id.
72	20	Reserved for expansion. Must be zero.
92	4	The version-valid-for number.
96	4	SQLITE_VERSION_NUMBER

    注：考虑到跨平台，数据库文件的字节序是大头（big-endian）的。

　　SQLite数据库文件格式详情参见https://www.sqlite.org/fileformat2.html。    

1.2.2操作系统接口（OS Interface）

　　操作系统接口抽象层是SQLite实现跨平台的关键模块，也叫虚拟文件系统（VFS），它对上层提供操作文件系统的统一接口方法，底层调用对应操作系统的接口方法实现具体的文件操作。

1.2.3页面管理器（Pager）

　　Pager是唯一访问底层数据库文件和日志（journal）文件的模块。它本身既不解析，也不修改页面内容，而是把数据库文件抽象成了基于页面的可随机访问的缓存。上层模块（B+-tree）总是使用Pager的提供接口方法读写数据库文件，而不会直接访问数据库文件或日志文件。

　　Pager的主要职责是管理页面缓存，负责从数据库读入需要的页面（为了减少内存使用，页面只在需要时读入）。此外，为了支持对上层透明的数据库读写操作，Pager还封装了其他职责，包括：事务管理、数据管理、日志管理和文件锁管理。总的来说，Pager保证了数据库存储的持久性和事务操作的原子性。如下：

　　在上层模块（B+-tree）看来，数据库操作就是一系列的事务的执行，而不需要关心事务的事务执行是如何实现的，Pager会把事务执行细分为获取文件锁、记录日志、读写数据库文件等操作，下面对Pager的这几个模块的实现分别简要介绍一下。

1.2.3.1 页面缓存管理

　　当SQLite打开一个数据库，就会创建一个Pager来管理页面缓存，如果同一个线程打开多次数据库，只会创建一个页面缓存，如果多个线程打开同一个数据库，则每个线程会创建一个页面缓存。

Pager通过一个哈希表来管理页面缓存，哈希表开始时是空的，随着数据库的访问Pager会不断往里面插入新的页面，页面缓存的结构如下：

　　Pager管理页面缓存的原则是"按需读取"和"延迟写入"。

　　页面缓存中缓存的页面数量是有限的，当从数据库文件读取数据到页面缓存而没有空闲页面时，Pager会根据LRU策略回收一个页面（如果页面有脏数据，会先写入数据库文件），然后再读取数据到空闲出来的页面中。

1.2.3.2 事务管理

　　事务管理是保证数据库同步的关键，SQLite依赖文件锁和日志来实现数据库事务的ACID属性，SQLite数据库只支持串行事务，不支持事务的嵌套和存储点（savepoint）。

　　SQLite执行的每一条SQL语句都必须放在事务中，读取数据操作放在读写事务（read-or-write-transaction）中，写入数据操作放在写事务（write-transaction）中。应用程序并不需要为每一条SQL语句启动一个事务，SQLite会为自动每一条独立执行的SQL语句创建对应的事务并执行，这种由SQLite自动创建事务称为原子事务，或者系统级事务。

　　创建系统级事务的代价是比较昂贵的，尤其是对频繁写数据库的场景，原因是以下几点：

1. 每一个写事务都需要打开、写入、关闭日志文件。
2. 执行完每一条SQL语句都要重建页面缓存。
3. 执行每一条事务都要申请文件锁。

　　提高读写效率的办法是使用用户级事务，即显示的启动一个事务，再执行多条SQL语句，最后提交事务。

　　SQLite只支持串行的事务，所以应用程序在一个数据库连接上只能执行一个事务，在事务内部再次启动事务会得到一个错误。

1.2.3.3 日志管理

　　日志是一个信息库，用来在事务放弃（abort）、应用程序异常或者系统异常时恢复数据库数据，它只能用来回滚事务操作。SQLite为每个数据库文件使用一个日志文件，文件名前缀和数据库文件名相同并以-journal结尾。

SQLite同一时刻只允许一个写事务执行，它会在执行时创建日志文件，在提交后删除日志文件。在事务修改一个页面之前，SQLite会把正在被修改的页面写入日志文件，以备将来回复使用，日志记录的格式如下：

1.2.3.4 文件锁管理

　　SQLite使用锁机制来保证事务的串行执行，它在事务开始执行时获取锁，在事务执行完毕或者放弃后释放锁。SQLite使用的是数据库级别的锁，而不是行、表或页面级别的锁。

　　在事务看来，数据库文件有五种锁状态：NOLOCK（未锁定），SHARED（共享只读），RESERVED（正在读取，即将写入，可以获取SHARED锁，只能有一个），PENDING（等待写入，禁止获取SHARED锁，只能有一个），EXLUSIVE（只能写入，禁止获取SHARED锁，只能有一个）。

　　各种锁状态的转换时序如下：

　　如果有多个线程同时申请RESERVED锁（它们已经持有SHARED锁），得到RESERVED锁的线程会等待其他线程释放SHARED锁才能继续获取EXLUSIVE锁，此时另一个线程如果等待获取RESERVED锁可能会引起死锁。SQLite为避免这种死锁，使用的方式是非阻塞方式获取锁，即另一个线程尝试获取几次RESERVED锁，如果获取不到就会放弃，并返回SQLITE_BUSY错误。

　　锁的具体实现依赖操作系统提供的文件锁接口。

1.2.4表和索引管理（B/B+-tree）

　　在Pager提供的面向页面的数据缓存基础上，SQLite使用B+-tree来组织所有数据记录，每一张表对应一个B+-tree。而数据库表的索引则被存放在B-tree中。

　　B-tree也叫多路搜索树，B-tree的B代表是的是"balanced"，balanced的意思就是所有叶子节点都在同一层次。B-tree的所有搜索信息和数据都可以保存在中间节点和叶子节点，它一般用于组织索引信息，使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快查找速度。

　　B+-tree是B-tree的变体，它的叶子节点只用来存放数据，它的中间节点只存放搜索信息和子节点指针。

　　这两种树结构的中间节点可以保存的子节点指针数量是可变的，且中间节点的数据遵循如下原则：

1. 所有Ptr(0)指向的子树节点的值都小于或等于Key(0)。
2. 所有Ptr(1)指向的子树节点的值都大于Key(0)，但小于或等于Key(1)。
3. 所有Ptr(n)指向的子树节点的值都大于Key(n-1)。

　　B+-tree中间节点的数据结构如下：

　　SQLite中的B+-tree是通过分配根节点来创建的，根节点不能重复分配，每个B+-tree都是通过其根节点的页面编号来标识的。页面编号存放在主目录表中，主目录表（master catalog table）的根节点存放在数据库文件的第1个页面中。

　　B+-tree的结构如下：

　　SQLite把各树节点存（包括中间节点和叶子节点）放在不同的页面中，一个页面存放一个节点。每个节点存放数据负载（payload）的空间大小是固定的，如果数据负载超出了节点的大小，那么超出的部分会存放到附加页面（overflow page）中，中间节点和叶子节点都可以有附加页面存放超出的数据负载。页面的结构如下：

　　页面的header结构定义如下：

　　每个页面都被划分为若干个数据单元（cell），每个数据单元（cell）保存一份数据负载（或数据负载的一部分）。数据单元的header定义如下：

　　数据单元（cell）是大小可变的字节数组，一个数据单元（cell）保存一份数据负载（payload）。

　　每个页面可以存储的数据单元数量不能少于最低单元数量，也不能多余最大单元数量，它们分别由数据库文件头中的"Maximum embedded payload fraction"和"Minimum embedded payload fraction"决定，数据负载超出的部分会被放到附加页面中，多个附加页面会通过链表组织起来。

　　总结，SQLite会把数据库中的表和索引通过B/B+-tree组织起来，B/B+tree会在插入或删除节点时做自动调整以保持平衡，并且会自动回收和重用空闲页面。B/B+-tree提供的查询、插入和删除操作的时间复杂度是O(logn)，遍历记录的时间复杂度是O(1)。

1.2.5虚拟机（VM）

　　SQLite后端的顶层组件是虚拟机，它是前端和后端的接口，虚拟机在本地系统的的上层又抽象出了一个虚拟的机器。虚拟机执行的是SQLite内部定义的字节码（bytecode）编程语言，这个编程语言是为执行数据库搜索、读取和修改特别设计的。虚拟机接收和执行字节码程序，再通过B+-tree具体执行数据库操作并返回操作结果。

　　一个字节码（bytecode）程序是由sqlite3_stmt类型的对象封装的，由前端的命令解析器在解析SQL命令后生成。

 

参考资料：

1.《Inside SQLite》

2. https://www.sqlite.org

 

SQLite数据库学习小结（1）

标签：

本文系统来源：http://www.cnblogs.com/supersand/p/5559119.html

内容总结

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