问数据库在内部是如何工作的？

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数据库实际执行什么操作来查找与select语句匹配的内容？

坦率地说，这是一个暴力的问题。简单地说，它读取数据库中的每个候选记录，并将表达式与字段进行匹配。因此，如果您有"select * from table where name = 'fred'"，它会逐一遍历每条记录，获取"name“字段，并将其与”fred“进行比较。

现在，如果对"table.name“字段进行了索引，那么数据库将(可能，但不一定)首先使用索引来定位要应用实际过滤器的候选记录。

这减少了要应用表达式的候选记录的数量，否则它只会执行我们所说的“表扫描”，即读取每一行。

但从根本上说，它如何定位候选记录与它如何应用实际的过滤器表达式是分开的，显然，可以进行一些聪明的优化。

数据库如何以不同的方式解释带有几个"where key1 = key2“语句的查询的连接？

连接被用来创建一个新的“伪表”，在这个“伪表”上应用过滤器。这样，您就有了筛选条件和联接条件。连接条件用于构建这个“伪表”，然后对其应用筛选器。现在，在解释连接时，这又是与过滤器相同的问题--暴力比较和索引读取为“伪表”构建子集。

数据库如何存储其所有内存？

好的数据库的关键之一是它如何管理它的I/O缓冲区。但它基本上将RAM块与磁盘块进行匹配。使用现代虚拟内存管理器，更简单的数据库几乎可以依赖VM作为其内存缓冲区管理器。高端数据库自己完成了所有这些工作。

索引是如何存储的？

B+Trees通常情况下，您应该查找它。这是一种已经存在多年的简单技术。它的好处几乎与任何平衡树共享:对节点的一致访问，加上所有叶节点都被链接在一起，因此您可以按键顺序轻松地从一个节点遍历到另一个节点。因此，通过索引，可以将数据库中特定字段的行视为“排序”，数据库可以利用该信息对其进行优化。这与使用哈希表作为索引是不同的，哈希表只能让您快速找到特定的记录。在B-Tree中，您不仅可以快速访问特定的记录，还可以访问排序列表中的某一点。

在数据库中存储和索引行的实际机制非常简单易懂。游戏是管理缓冲区，并将SQL转换为有效的查询路径，以利用这些基本的存储习惯。

然后，在存储习惯用法之上还有整个多用户、锁定、日志记录和事务的复杂性。

• 数据库实际执行什么操作来查找与select语句匹配的内容？

DB正在使用索引(见下文)

• 数据库如何解释连接与带有多个"where key1 = key2“语句的查询的不同？Join操作可以通过合并树来转换为二叉树操作。

• 数据库如何存储其所有内存？

内存映射文件用于更快地访问其数据

• 索引是如何存储的？

在内部，DB使用B-Trees进行索引。

这应该在维基百科上更详细地解释。

http://en.wikipedia.org/wiki/B-tree

http://en.wikipedia.org/wiki/Database

除了阅读之外，使用DB工具检查数据库在查询中使用的执行计划也很有指导意义。除了深入了解它是如何工作的之外，您还可以尝试使用一些技术来通过更好的反馈循环来优化查询。