专题系列：基于Java的高性能轻量化数据库设计与实现

第一部分：项目概述与需求分析

目标
- 实现一个轻量级、高性能的关系型数据库，全面支持SQL ANSI 92标准。
- 使用Java语言，支持JDBC驱动，兼容主流数据库工具。
- 性能目标：超越主流嵌入式数据库（如H2、SQLite）在嵌入式场景中的表现。
- 支持完整的事务（MVCC实现）和JSON数据类型。
功能需求
- SQL ANSI 92完整支持：
  - DDL：CREATE/DROP/ALTER TABLE, CREATE INDEX等。
  - DML：INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE（包括JOIN、子查询、聚合函数）。
  - 查询：WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, UNION等。
- 事务支持：基于MVCC（多版本并发控制）实现ACID。
- JSON支持：存储、查询和操作JSON数据（如JSON_EXTRACT）。
- JDBC驱动：实现标准JDBC接口，支持外部连接。
非功能需求
- 高性能：优于H2、SQLite，尤其在嵌入式场景下。
- 轻量化：内存占用低，启动快。
- 可移植性：跨平台，无外部依赖。
与主流嵌入式数据库对比
- H2：纯Java实现，支持MVCC和JDBC，性能优秀，但内存占用较高。
- SQLite：C语言实现，轻量但JDBC需额外桥接，JSON支持较弱。
- 本项目优势：纯Java、无依赖、JSON原生支持、性能调优至最优。

第二部分：系统架构设计

模块划分
- JDBC驱动：实现java.sql包的接口（如Driver、Connection、Statement）。
- SQL解析器：解析SQL ANSI 92标准语句，生成AST。
- 查询优化器：基于成本的优化，支持MVCC和索引。
- 执行引擎：高效执行SQL，支持并行处理。
- 存储引擎：内存+文件存储，支持JSON和B+树索引。
- 事务管理器：基于MVCC实现并发控制。
- 元数据管理：存储表结构、索引和JSON字段定义。
技术选型
- Java 17+：利用现代特性（如记录类、密封类）。
- 数据结构：B+树（索引）、RoaringBitmap（高效过滤）、JSON-P（JSON处理）。
- 文件存储：Java NIO + 内存映射文件（高性能I/O）。

架构图（文字描述）

graph TD
 A[用户输入SQL] --> B[SQL解析器]
 B -->|生成| C[AST]
 C --> D[查询优化器]
 D -->|优化后计划| E[执行引擎]
 E --> F[存储引擎]

第三部分：核心组件设计

JDBC驱动实现

驱动注册：

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public class LightweightDriver implements java.sql.Driver {
    static {
        DriverManager.registerDriver(new LightweightDriver());
    }
    @Override
    public Connection connect(String url, Properties info) {
        return new LightweightConnection(url);
    }
}

Connection/Statement实现：支持标准SQL执行。

SQL解析器
- 使用ANTLR生成SQL ANSI 92语法树。
- 支持JSON操作：SELECT JSON_EXTRACT(data, '$.name') FROM users;。
存储引擎
- 数据存储：支持基本类型（INT, VARCHAR）和JSON。
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  class Row { Map<String, Object> columns; // 支持JSON对象 }
- 索引：B+树 + RoaringBitmap（高效范围查询）。
事务管理（MVCC）
- 实现多版本并发控制：
  - 每行数据带版本号和事务ID。
  - 读操作访问可见版本，写操作创建新版本。
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  class MVCCRow { Map<String, Object> data; long version; long transactionId; }
JSON支持
- 使用JSON-P解析和存储JSON。
- 支持查询：WHERE JSON_EXTRACT(data, '$.age') > 18。

第四部分：实现SQL ANSI 92核心功能

DDL
- 支持完整表定义，包括约束（PRIMARY KEY, FOREIGN KEY）。
- 示例：CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY, data JSON);。
DML
- SELECT：支持子查询、JOIN、GROUP BY。
- INSERT/UPDATE：支持JSON字段更新。

事务

MVCC实现：

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class TransactionManager {
    long currentTxId;
    List<MVCCRow> undoLog;
    void begin() { currentTxId++; }
    void commit() { /* 持久化版本 */ }
    void rollback() { /* 恢复undoLog */ }
}

第五部分：性能优化

查询优化
- 基于统计信息的代价优化。
- 并行执行：多线程处理JOIN和聚合。
存储优化
- 内存映射文件：减少I/O开销。
- 压缩：对JSON数据使用压缩算法（如GZIP）。
性能对比目标
- 插入速度：优于SQLite。
- 查询速度：优于H2（尤其在JSON查询上）。

第六部分：代码实现示例

JDBC使用

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Class.forName("com.xai.LightweightDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:lightweight:db");
Statement stmt = conn.createStatement();
stmt.execute("CREATE TABLE users (id INT, data JSON)");
stmt.execute("INSERT INTO users VALUES (1, '{\"name\": \"Alice\"}')");
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT JSON_EXTRACT(data, '$.name') FROM users");
while (rs.next()) {
    System.out.println(rs.getString(1)); // 输出 "Alice"
}

MVCC事务

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TransactionManager tx = new TransactionManager();
tx.begin();
db.execute("UPDATE users SET data = '{\"name\": \"Bob\"}' WHERE id = 1");
tx.commit();

第七部分：测试与验证

功能测试
- 验证SQL ANSI 92完整性（TPC-H基准测试）。
- 测试JSON查询和MVCC事务。
性能测试
- 对比H2、SQLite：
  - 插入10万条JSON记录。
  - 查询复杂JOIN和聚合。
- 目标：吞吐量和延迟优于竞品。

第八部分：扩展与优化

扩展功能
- 支持触发器（TRIGGER）。
- 分布式扩展（未来方向）。
优化方向
- 查询缓存：热点数据缓存。
- SIMD指令：加速向量计算。

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