探索数据库的奥秘:用C++打造你的简易数据库
项目介绍
你是否曾对数据库的内部工作原理感到好奇?是否想过亲手实现一个简易的数据库系统?现在,机会来了!**“如何用C++实现一个简易数据库”**项目将带你一步步深入数据库的核心,从零开始构建一个功能齐全的简易数据库。
本项目基于cstack/db_tutorial的C语言版本,由KCNyu开发,于2022年2月2日发布。作为KCNyu的第一个系列型教程,该项目不仅继承了前人的经验,还融入了作者的个人探索。无论你是数据库新手还是经验丰富的开发者,这个项目都将为你提供一个绝佳的学习和实践平台。
项目技术分析
前端 (Front-end)
- 分词器 (Tokenizer): 负责将SQL语句分解为一个个token,为后续的解析做准备。
- 解析器 (Parser): 将token序列转换为抽象语法树 (AST),确保SQL语句的语法正确性。
- 代码生成器 (Code Generator): 将AST转换为可执行的代码,准备交给后端执行。
后端 (Back-end)
- 虚拟机 (Virtual Machine): 执行生成的代码,处理SQL语句的逻辑。
- B树 (B-tree): 作为数据库的核心数据结构,负责高效地存储和检索数据。
- 分页 (Pager): 管理数据的物理存储,确保数据在磁盘上的高效读写。
- 操作系统层接口 (OS Interface): 提供与操作系统交互的接口,处理文件操作等底层任务。
开发流程
项目采用测试驱动开发 (TDD) 的方法,确保每一步的代码都经过严格的测试。开发流程包括:
- 添加测试用例
- 运行并查看失败的用例
- 改动代码以通过测试
- 通过全部测试
项目及技术应用场景
学习与教学
对于计算机科学的学生和初学者来说,这个项目是一个绝佳的学习资源。通过亲手实现一个数据库,你将深入理解数据库的工作原理,掌握SQL语言、数据结构、算法等核心知识。
技术研究
对于数据库领域的研究人员和开发者来说,这个项目提供了一个低门槛的实验平台。你可以在此基础上进行各种扩展和优化,探索新的数据存储和检索技术。
小型应用
虽然这是一个简易数据库,但其功能已经足够支持一些小型的应用场景。例如,你可以将其用于个人项目的数据存储,或者作为嵌入式系统的一部分。
项目特点
1. 模块化设计
项目采用模块化设计,每个模块都有清晰的职责和接口。这不仅方便了代码的维护和扩展,也使得学习过程更加系统化。
2. 测试驱动开发
通过TDD的方法,项目确保了代码的高质量和稳定性。每个功能模块都有对应的测试用例,帮助你快速定位和修复问题。
3. 详细的教程
项目提供了详细的教程文档,每个单元都有对应的代码实现、测试用例和教程详解。无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中受益。
4. 开源社区支持
作为一个开源项目,你可以在GitHub上找到项目的源代码,并参与到社区的讨论和贡献中。这不仅是一个学习的机会,也是一个展示和提升自己技术能力的平台。
结语
“如何用C++实现一个简易数据库”项目不仅是一个技术挑战,更是一个深入理解数据库的绝佳机会。无论你是想提升自己的技术能力,还是想探索数据库的奥秘,这个项目都值得你一试。赶快加入我们,一起打造属于你自己的简易数据库吧!
项目地址: GitHub
知乎专栏: 知乎专栏
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00