数据库系统实现 db_impl_course

数据库系统原理与实现是华东师范大学数据学院开设一门数据库系统课程。 授课人胡卉芪

课程主要内容是当下数据库内核实现中的关键技术，主要包括存储，查询，事务，高可用四个方面。

课程内容：

Time	Content		Time	Content
W1	课程介绍	Reading: 课程简介、系统研究关注的内容、性能指标、课程要求 Lab 1(W1):配置实验环境、编译并调试代码	W10	事务-异常与隔离级别	Reading:Serializablity（i), Serializablity（ii)，Conflict Serializable, Recoverability-Emory， Transaction Anomaly,Isolation Levels, 分布式一致性与隔离级别的关系
W2	存储-传统数据库	Reading: KVS的接口与设计需求，B+tree, COW-B+tree，Page Structure，Database Buffer, Cache Policy (i,ii),Implement LRU—Cache Lab 2-1:实现数据库Drop Table功能	W11	事务-并发控制（一）	Reading: 2PL，S2PL，Basic Timestamp Lab 5-2(W10-W11):2PL算法实现
W3	存储-Bitcast结构	Reading: Bitcast, Log-structured store Lab 2-2:向数据库中增加DATE字段	W12	事务-并发控制（二）	Reading:OCC， MVCC，Snapshot Isolation Lab 5-3(W12):OCC算法实现 实验地址
W4	存储-LSM-tree架构存储	Reading:Skiplist-LevelDB,LSM-tree structure & LevelDB,More about Compaction Lab 3-1:在缓冲区中实现LRU淘汰算法 Lab 3-2:实现缓存管理器	W13	事务-日志管理	Reading:日志与缓冲区关系,ARIES 实现 Order By 功能
W5	存储-并发索引	Reading: Memory Consistency Model，Concurrent Linklist（Lock coupling，Optimistic Read,Lazy Delete), Concurrent Index Lab 5-1(W8):并发链表实现	W14	高可用-数据库备份，Raft（一）	Reading:Raft， Raft Paper
W6	存储-其他	Reading：Memory Allocation，Snapshot, Bloomfilter，Second Index，Compression, Design Considerations for Database storage	W15	高可用-Raft（二）	Reading: 见上 Lab 6(W14-W17):实现Raft算法
W7	查询-执行引擎	Reading:SQL执行过程，火山模型 Lab 4-1(W6): 实现多表查询功能 Lab 4-2(W7): 聚合函数	W16	高可用-分布式一致性与Basic Paxos（一）	Reading: Distributed consensus revised-Heidi Howard
W8	查询-算子实现	Reading:Join Algorithms，Grace Join，External Sort	W17	高可用-分布式一致性与Basic Paxos(二）	Reading: 见上
W9	查询-查询优化器	Reading: Query Optimization	W18	分布式数据库主要技术扩展（MPP、分布式事务等）	Reading:

扩展内容： 可选

Time	Content		Time	Content
E1	Distributed Database Architecture	Reading: Share-noting, Share-data. Cloud Database	E2	Storage	Reading: Data Partition, Consistent Hashing
E3	Storage	Reading: More On LSM-tree	E4	Transaction	Reading: Distributed Concurrency Control
E5	Transaction	Reading: Atomic Commit	E6	Consensus	Reading: There is more on consensus
E7	Transaction+Consensus	Reading: Paxos Commit	E8	Query	Reading: Exchange, Map-Reduce, Massive Parallel Execution

Reading List:

PingCap整理的数据库论文：https://github.com/pingcap/awesome-database-learning