Berkeley DB-Berkeley DB的核心数据结构

数据库环境句柄DB_ENV: 每个DB_ENV相当于一个数据库，它包含了数据库全局信息，比如缓冲区大小、以及对事务、日志、锁等子系统的全局配置信息。
oracle认证考试数据库句柄结构DB：每个DB相当于关系数据库的一个表，其中存储了很多key/data pair。DB句柄代表了一个包含了若干描述数据库表属性的参数，如数据库访问方法类型、逻辑页面大小、数据库名称等；同时，DB结构中包含了大量的数据 库处理函数指针，大多数形式为 （*dosomething）(DB *, arg1, arg2, …)。其中最重要的有open,close,put,get等函数。
数据库记录结构DBT：DB中的记录由关键字和数据构成，关键字和数据都用结构DBT表示。实际上完全可以把关键字看成特殊的数据。结构中最重要的两个字段是 void * data和u_int32_t size，分别对应数据本身和数据的长度。
数据库游标结构DBC：游标（cursor）是数据库应用中常见概念，其本质上就是一个关于特定记录的遍历器。注意到DB支持多重记录（duplicate records），即多条记录有相同关键字，在对多重记录的处理中，使用游标是最容易的方式。
数据库环境句柄结构DB_ENV：环境在DB中属于高级特性，本质上看，环境是多个数据库的包装器。当一个或多个数据库在环境中打开后，环境可以为这些数据库提供多种子系统服务，例如多线/进程处理支持、事务处理支持、高性能支持、日志恢复支持等。
DB中核心数据结构在使用前都要初始化，随后可以调用结构中的函数（指针）完成各种操作，最后必须关闭数据结构。从设计思想的层面上看，这种设计方法是利用面向过程语言实现面对对象编程的一个典范。
oracle认证考试 Berkeley DB数据访问算法
在数据库领域中,数据访问算法对应了数据在硬盘上的存储格式和操作方法。在编写应用程序时，选择合适的算法可能会在运算速度上提高1个甚至多个数量级。 大多数数据库都选用B+树算法，DB也不例外，同时还支持HASH算法、Recno算法和Queue算法。接下来，我们将讨论这些算法的特点以及如何根据 需要存储数据的特点进行选择。
B+树算法
B+树是一个平衡树，关键字有序存储，并且其结构能随数据的插入和删除进行动态调整。为了代码的简单，DB没有实现对关键字的前缀码压缩。B+树支持对数据查询、插入、删除的常数级速度。关键字可以为任意的数据结构.
oracle认证考试 HASH算法
DB中实际使用的是扩展线性HASH算法（extended linear hashing），可以根据HASH表的增长进行适当的调整。关键字可以为任意的数据结构。
要求每一个记录都有一个逻辑纪录号，逻辑纪录号由算法本身生成。实际上，这和关系型数据库中逻辑主键通常定义为int AUTO型是同一个概念。Recho建立在B+树算法之上，提供了一个存储有序数据的接口。记录的长度可以为定长或不定长。 和Recno方式接近, 只不过记录的长度为定长。数据以定长记录方式存储在队列中，插入操作把记录插入到队列的尾部，相比之下插入速度是最快的。
对算法的选择首 先要看关键字的类型，如果为复杂类型，则只能选择B+树或HASH算法，如果关键字为逻辑记录号，则应该选择Recno或Queue算法。当工作集关键字 有序时，B+树算法比较合适；如果工作集比较大且基本上关键字为随机分布时，选择HASH算法。Queue算法只能存储定长的记录，在高的并发处理情况 下，Queue算法效率较高；如果是其它情况，则选择Recno算法，Recno算法把数据存储为平面文件格式。