《高性能SQL引擎》总体架构-第01节：高性能SQL引擎总体方案目标与架构设计

作者：冰河
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• 本节难度：★☆☆☆☆
• 本节重点：梳理高性能SQL引擎的总体方案目标、技术选型与架构设计，从总体上理解高性能SQL引擎的方案目标、技术选型和架构设计，并从全局视角了解高性能SQL引擎的设计和架构思想，并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

大家好，我是冰河~~

在前面的文章中，我们梳理了高性能SQL引擎的需求和流程，并且对高性能SQL引擎的技术流程进行了梳理和总结。目前我们已经大致了解了高性能SQL引擎的执行流程。接下来，就可以对高性能SQL引擎制定方案目标和进行总体架构设计了。

一、前言

相信很多有一定工作经验的小伙伴都有这样的体会，接到新的任务后，如果不做全面的需求分析、系统分析和架构设计，一上来就开始干代码，十有八九会在开发中途发现自己写的代码功能不太符合实际需求，或者突然发现某个功能有更好的实现方式，只是自己一开始没完全搞懂需求，根本没想到会有更好的实现方式。

更多的时候，想将原有的代码推倒重来，按照更优的方案来完成相应的需求任务开发，但是，此时发现时间根本来不及了，只能在原有的代码上苦苦支撑。最终，原本设想的功能完善、支持高并发、高性能、高可用和高可扩展的代码，却变成了一坨坨“屎山”。

二、本节诉求

梳理高性能SQL引擎的总体方案目标、技术选型与架构设计，从总体上理解高性能SQL引擎的方案目标、技术选型和架构设计，并从全局视角了解高性能SQL引擎的设计和架构思想，并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

三、方案目标

与其他项目一样，高性能SQL引擎在进行技术选型与总体架构设计之前，同样需要明确一个事项：就是高性能SQL引擎无论采用哪种方案，采用哪种架构设计都需要明确这种方案的业务目标、技术目标和架构目标，并在研发过程中不断评估高性能SQL引擎的总体性能表现，发现系统瓶颈并不断进行优化。

总体上，我们自主设计和研发的高性能SQL引擎，需要满足如下方案目标。

• 业务目标：满足通过JSON模板或者直接创建对象组合动态生成SQL的需求。
• 技术目标：在8c16g，千兆带宽机器下，QPS达百万级别，性能瓶颈主要为机器网卡，高性能SQL引擎自动生成SQL要达到非常高的性能。
• 架构目标：高并发、高性能、高可用、可扩展、可监控、可预警、可伸缩。

四、技术选型

这里，再次跟大家明确下技术选型。这次带着大家一起手写的高性能SQL引擎项目去除了各种复杂的场景校验逻辑，在代码结构上非常精简，核心功能就是通过JSON模板或者直接创建对象组合动态生成SQL，不再依赖各种实体模型来接收和传递数据。代码精简，意味着性能会非常高，同时，也意味着使用到的技术也会非常简单。主要的技术选型如下：

• 基础工具：Hutool
• 单元测试：Junit
• 基准性能测试：JMH
• 压力测试：JMeter

没错，这次的高性能SQL引擎项目所使用到的技术就是这么简单。

五、总体架构设计

高性能SQL引擎的总体架构设计非常简单，主要如图1-1所示。

可以看到，高性能SQL引擎的总体架构设计由下到上依次为抽象模型、SQL构建器和驱动引擎三部分。

• 抽象模型：高性能SQL引擎的底层核心模型，高性能SQl引擎会将传递的JSON模板参数，解析成对应的抽象模型，进而生成对应的SQL语句。抽象模型主要包含：表模型、分区与聚合模型、关联模型、条件模型、分页模型和排序模型。
• SQL构建器：高性能SQL引擎的模型到SQL的核心构建器，模型到SQL的转换主要由SQL构建器完成。
• 驱动引擎：高性能SQL引擎统一对外封装的驱动引擎程序，其他服务或者程序只需要传入JSON模板或者模型数据即可驱动SQL语句的生成，并获取到对应的结果数据。

六、内部执行流程

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