如何用Golang实现一个数据库引擎
如何用Golang实现一个数据库引擎 如何编写一个关系型数据库引擎?在GitHub或其他地方是否有数据库引擎的示例?
8 回复
你没有理解。我想执行第二条SQL语句。

Tigran_Kashapov:
我想执行第二条SQL语句。
什么?
如果你有一个非常好的想法,可以选择一个开源的 SQL 数据库管理系统,然后对其进行修改。
并且,享受重新实现一个由数百位史上最优秀的开发者花费超过三十年时间打造的东西所带来的乐趣。
@Tigran_Kashapov 你为什么想要实现自己的关系型数据库引擎?你知道这有多复杂吗?
是否有在 GitHub 上的数据库引擎示例?
是的:
- pq package - github.com/lib/pq - Go Packages
- mysql package - github.com/go-sql-driver/mysql - Go Packages
- sqlite3 package - github.com/mattn/go-sqlite3 - Go Packages
- …
所有这些都实现了 sql/driver:
Package driver 定义了由数据库驱动程序实现的接口,供 sql 包使用。
在Go中实现一个关系型数据库引擎是一个复杂的项目,但可以通过几个核心组件来构建。以下是一个简化的示例,展示如何实现一个基本的SQL解析器和存储引擎。
1. SQL解析器
使用第三方库如 github.com/goccy/go-graphviz 或自行编写词法分析器和语法分析器。以下是一个简单的SQL解析示例:
package main
import (
"fmt"
"strings"
)
type StatementType int
const (
StatementSelect StatementType = iota
StatementInsert
StatementCreate
)
type Statement struct {
Type StatementType
TableName string
Columns []string
Values []string
}
func ParseSQL(input string) (*Statement, error) {
tokens := strings.Fields(input)
if len(tokens) == 0 {
return nil, fmt.Errorf("empty statement")
}
switch strings.ToUpper(tokens[0]) {
case "SELECT":
return &Statement{Type: StatementSelect, TableName: tokens[3]}, nil
case "INSERT":
return &Statement{Type: StatementInsert, TableName: tokens[2], Values: tokens[4:]}, nil
case "CREATE":
return &Statement{Type: StatementCreate, TableName: tokens[2], Columns: tokens[3:]}, nil
default:
return nil, fmt.Errorf("unsupported statement: %s", tokens[0])
}
}
2. 存储引擎
实现一个简单的基于文件的存储系统,支持表的创建和数据插入。
package storage
import (
"encoding/json"
"os"
"sync"
)
type Table struct {
Name string
Columns []string
Rows [][]string
mu sync.RWMutex
}
type Database struct {
Tables map[string]*Table
mu sync.RWMutex
}
func NewDatabase() *Database {
return &Database{
Tables: make(map[string]*Table),
}
}
func (db *Database) CreateTable(name string, columns []string) error {
db.mu.Lock()
defer db.mu.Unlock()
if _, exists := db.Tables[name]; exists {
return fmt.Errorf("table %s already exists", name)
}
db.Tables[name] = &Table{
Name: name,
Columns: columns,
Rows: [][]string{},
}
return nil
}
func (db *Database) Insert(tableName string, values []string) error {
db.mu.RLock()
table, exists := db.Tables[tableName]
db.mu.RUnlock()
if !exists {
return fmt.Errorf("table %s does not exist", tableName)
}
table.mu.Lock()
defer table.mu.Unlock()
if len(values) != len(table.Columns) {
return fmt.Errorf("column count mismatch")
}
table.Rows = append(table.Rows, values)
return nil
}
func (db *Database) SaveToFile(filename string) error {
db.mu.RLock()
defer db.mu.RUnlock()
file, err := os.Create(filename)
if err != nil {
return err
}
defer file.Close()
encoder := json.NewEncoder(file)
return encoder.Encode(db.Tables)
}
3. 查询执行器
实现一个基本的查询执行器,支持SELECT操作。
package executor
import (
"fmt"
"storage"
)
func ExecuteSelect(db *storage.Database, tableName string) ([][]string, error) {
db.mu.RLock()
table, exists := db.Tables[tableName]
db.mu.RUnlock()
if !exists {
return nil, fmt.Errorf("table %s does not exist", tableName)
}
table.mu.RLock()
defer table.mu.RUnlock()
result := make([][]string, len(table.Rows))
for i, row := range table.Rows {
result[i] = row
}
return result, nil
}
4. 主程序
将以上组件整合到一个简单的数据库引擎中。
package main
import (
"fmt"
"storage"
"executor"
)
func main() {
db := storage.NewDatabase()
// 创建表
err := db.CreateTable("users", []string{"id", "name", "email"})
if err != nil {
fmt.Println("Error creating table:", err)
return
}
// 插入数据
err = db.Insert("users", []string{"1", "Alice", "alice@example.com"})
if err != nil {
fmt.Println("Error inserting data:", err)
return
}
// 查询数据
rows, err := executor.ExecuteSelect(db, "users")
if err != nil {
fmt.Println("Error executing query:", err)
return
}
fmt.Println("Query result:", rows)
// 保存数据库到文件
err = db.SaveToFile("database.json")
if err != nil {
fmt.Println("Error saving database:", err)
}
}
开源示例
GitHub上有一些用Go编写的数据库引擎示例,可以作为参考:
- CockroachDB: 一个分布式SQL数据库,使用Go编写。源码地址:https://github.com/cockroachdb/cockroach
- BoltDB: 一个简单的键值存储引擎,纯Go实现。源码地址:https://github.com/boltdb/bolt
- TiDB: 一个分布式HTAP数据库,兼容MySQL协议。源码地址:https://github.com/pingcap/tidb
这些项目展示了如何构建复杂的数据库系统,包括存储引擎、查询优化、事务处理等高级功能。

