本文记录学习《技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统》课程中记录的知识点
核心思想：理解一个复杂系统的最好方式，就是亲手创造它。
一、 为什么学习这门课？—— 打破认知天花板
在日常开发中，我们使用MySQL、PostgreSQL等数据库时，常常将其视为“黑盒”。当遇到慢查询、死锁或性能瓶颈时，调优往往依赖经验或猜测。这门课的核心价值在于：
打破“黑盒”：通过从零构建一个数据库原型，彻底揭开其神秘面纱，理解每一行SQL背后发生了什么。
建立系统性思维：学习如何设计一个复杂的软件系统，培养架构师级别的全局观和工程化方法论。
提升问题解决能力：知其然更知其所以然，面对生产环境的疑难杂症，能精准定位根源，提出根本性解决方案。
实现技术破局：对于有经验的开发者，这是突破技术瓶颈，向“技术大牛”进阶的有效途径。
> 笔记摘要：这不仅是一门技术课，更是一次思维升级。目标是成为能“造轮子”的人，而非只会“用轮子”的人。
二、 学习路径与核心内容 —— 由浅入深，层层解构
课程采用“理论 -> 剖析 -> 实践”的三段式教学，结构清晰，逻辑严谨。
1. 启航：明确目标与设计蓝图 (第1-3章)
动机先行：深刻认识到“手写数据库”不是为了替代成熟产品，而是为了深度掌握其底层原理，是自我修炼的“法门”。
目标设定：务实且聚焦。目标是实现一个具备基础CRUD、SELECT、排序、聚合功能的简化版数据库（类似SQLite级别），而非一个完整的生产级DBMS。这确保了目标的可达成性。
语言选择：选用 Python 作为实现语言。Python在处理字符串解析（词法/语法分析）和快速原型开发上优势明显，能让学习者将精力集中在数据库核心逻辑上，而非被C/C++的内存管理等细节缠身。
设计先行：在编码前，深入研究MySQL、PostgreSQL等优秀开源项目的架构。学习如何进行需求分析、模块划分、接口定义，并运用设计模式解决复杂问题，建立起系统性的软件设计思维。
2. 核心攻坚：构建数据库的“大脑”与“肌肉” (第4-5章)
这是课程的精华所在，也是理解数据库工作原理的关键。
第四章：SQL引擎 - 数据库的“大脑”
类比编译器：将SQL语句的处理过程类比为编译过程，非常形象且易于理解。
词法 & 语法分析：将SELECT * FROM users WHERE age > 25; 这样的字符串，分解成一个个“单词”（Token），并根据语法规则构建出一棵抽象语法树（AST）。
语义分析：检查AST的合法性（如表是否存在、字段类型是否匹配），并将其转换为更易于处理的查询树。
查询优化与执行计划：这是最核心也最复杂的部分。学习数据库如何评估不同执行路径的成本（如全表扫描 vs 索引扫描，嵌套循环连接 vs 哈希连接），利用基数估算等算法，生成最优的执行计划（计划树）。掌握了这一块，就真正拥有了SQL调优的“内功”。
第五章：执行引擎 - 数据库的“肌肉”
存储层解耦：实现一个简单的存储引擎，负责数据的持久化存储（如以文件形式存储记录）。理解页（Page）、块（Block）等基本概念。
执行算子实现：数据库执行计划最终由一系列“算子”（Operator）串联而成。
访问算子：如TableScan（全表扫描）、IndexScan（索引扫描）。
连接算子：如NestedLoopJoin、HashJoin。
其他算子：Filter（过滤）、Aggregation（聚合）、Sort（排序）。
深入理解性能：通过亲手实现Sort算子，就能深刻理解内排序（内存足够）和外排序（内存不足，需借助磁盘）的区别，从而明白为何大数据量排序会如此耗时。这直接解释了“为什么我的ORDER BY这么慢？”这类问题。
三、 未来展望与学习感悟
虽然目前只了解了前五章的内容，但可以预见后续章节将涉及：
事务与并发控制（ACID，锁，MVCC）
索引机制（B+树的实现）
网络服务（C/S架构，协议设计）
高可用（WAL日志的应用）
学习感悟：
这门课的学习注定是艰苦的，因为它触及了计算机科学中多个领域的交叉点：编译原理、数据结构与算法、操作系统（I/O、内存）、网络编程。但正是这种挑战，使其价值非凡。每一次成功实现一个算子，每一次理解一个优化决策，都伴随着巨大的成就感和技术视野的开阔。
> 行动项：准备好迎接挑战！复习Python高级特性，预习编译原理中的词法/语法分析基础，调整好心态，准备开启这场深度的技术修行。
课程笔记[资源链接]；完成的代码记录，和课程讲解。
