如何用 Rust 重写 SQLite 数据库（一）:项目探索

发布于：2025-09-14 ⋅ 阅读:(14) ⋅ 点赞:(0)

要使用 Rust 重写 SQLite 数据库，我们需要实现一个简化的关系型数据库核心功能（如 SQL 解析、存储引擎、事务管理）。以下是一个分步实践指南，包含关键代码示例。

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一、项目规划

我们将实现一个超简化数据库 MiniSQL，支持：

  • 基本 SQL 语法（CREATE TABLE, INSERT, SELECT, DELETE）
  • 行级存储（后续可扩展为 B 树）
  • 文件持久化（使用 serde 序列化）
  • 简单错误处理

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二、环境准备

创建新项目并添加依赖：

# Cargo.toml
[package]
name = "mini_sql"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[dependencies]
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
serde_json = "1.0"  # 临时用 JSON 存储（后续换二进制）
thiserror = "1.0"   # 错误处理
nom = "7.1"         # SQL 解析（可选）

（注：生产环境建议用二进制格式如 bincode 或自定义页结构，此处用 JSON 简化演示。）

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三、核心数据结构设计

1. 表结构（Table）
// src/table.rs
use serde::{Serialize, Deserialize};
use std::collections::HashMap;
use std::path::PathBuf;

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
pub struct Column {
    pub name: String,
    pub data_type: DataType, // 后续扩展为枚举（Int, Text, etc.）
}

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize, Clone, Copy, PartialEq)]
pub enum DataType {
    Int,
    Text,
}

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
pub struct Table {
    pub name: String,
    pub columns: Vec<Column>,
    pub rows: Vec<Row>, // 后续换为 B 树存储
}

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize, Clone)]
pub struct Row {
    pub data: HashMap<String, Value>, // 列名到值的映射
}

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize, Clone, PartialEq)]
pub enum Value {
    Int(i32),
    Text(String),
}
2. 数据库实例（Database）
// src/database.rs
use std::collections::HashMap;
use std::fs;
use std::path::{Path, PathBuf};
use crate::table::{Table, Column, DataType, Row, Value};

pub struct Database {
    tables: HashMap<String, Table>,
    db_path: PathBuf,
}

impl Database {
    // 打开/创建数据库目录
    pub fn open(path: impl AsRef<Path>) -> Result<Self, DatabaseError> {
        let db_path = path.as_ref().to_path_buf();
        fs::create_dir_all(&db_path)?;

        let mut tables = HashMap::new();
        // 加载已有表（后续实现）
        Ok(Self { tables, db_path })
    }

    // 创建表
    pub fn create_table(&mut self, table: Table) -> Result<(), DatabaseError> {
        if self.tables.contains_key(&table.name) {
            return Err(DatabaseError::TableExists(table.name));
        }
        self.tables.insert(table.name.clone(), table);
        self.persist_table(&table.name)?;
        Ok(())
    }

    // 持久化单个表（临时用 JSON）
    fn persist_table(&self, table_name: &str) -> Result<(), DatabaseError> {
        let table = self.tables.get(table_name)
            .ok_or(DatabaseError::TableNotFound(table_name))?;
        let path = self.db_path.join(format!("{}.json", table_name));
        let json = serde_json::to_string_pretty(table)?;
        fs::write(path, json)?;
        Ok(())
    }
}

#[derive(Debug, thiserror::Error)]
pub enum DatabaseError {
    #[error("Table already exists: {0}")]
    TableExists(String),
    #[error("Table not found: {0}")]
    TableNotFound(String),
    #[error("IO error: {0}")]
    Io(#[from] std::io::Error),
    #[error("Serialization error: {0}")]
    Serialization(#[from] serde_json::Error),
}

四、SQL 解析与执行

1. 简单 SQL 解析器（示例：支持 CREATE TABLE）
// src/parser.rs
use nom::{
    branch::alt,
    bytes::complete::{tag, take_until},
    character::complete::{space0, space1},
    combinator::map,
    multi::many0,
    sequence::{delimited, tuple},
    IResult,
};
use crate::{database::Database, table::{Column, DataType, Table}};

// 解析 CREATE TABLE 语句
// 示例输入: "CREATE TABLE users (id INT, name TEXT)"
fn parse_create_table(input: &str) -> IResult<&str, Table> {
    let (input, _) = tag("CREATE TABLE")(input)?;
    let (input, _) = space1(input)?;
    let (input, table_name) = take_until("(")(input)?;
    let (input, _) = tuple((space1, tag("("), space0))(input)?;
    
    // 解析列定义（如 "id INT, name TEXT"）
    let (input, columns_str) = take_until(")")(input)?;
    let (input, _) = tag(")")(input)?;
    
    let columns: Vec<Column> = columns_str.split(',')
        .map(|s| s.trim())
        .map(|s| {
            let parts: Vec<&str> = s.split_whitespace().collect();
            if parts.len() != 2 {
                panic!("Invalid column definition: {}", s);
            }
            let data_type = match parts[1] {
                "INT" => DataType::Int,
                "TEXT" => DataType::Text,
                _ => panic!("Unsupported data type: {}", parts[1]),
            };
            Column { name: parts[0].to_string(), data_type }
        })
        .collect();

    Ok((input, Table {
        name: table_name.trim().to_string(),
        columns,
        rows: Vec::new(),
    }))
}

// 统一解析入口
pub fn parse_sql(input: &str) -> Result<SqlCommand, ParseError> {
    let input = input.trim();
    if input.starts_with("CREATE TABLE") {
        let (_, table) = parse_create_table(input).map_err(|e| ParseError::ParseFailure(e))?;
        Ok(SqlCommand::CreateTable(table))
    } else {
        Err(ParseError::UnsupportedStatement)
    }
}

#[derive(Debug)]
pub enum SqlCommand {
    CreateTable(Table),
    // 后续添加 Insert, Select 等
}

#[derive(Debug, thiserror::Error)]
pub enum ParseError {
    #[error("Parse error: {0}")]
    ParseFailure(nom::Err<nom::error::Error<&str>>),
    #[error("Unsupported statement")]
    UnsupportedStatement,
}
2. 执行 SQL 命令
// src/engine.rs
use crate::{database::Database, parser::{parse_sql, SqlCommand}};

pub struct Engine {
    db: Database,
}

impl Engine {
    pub fn new(db_path: impl AsRef<std::path::Path>) -> Result<Self, DatabaseError> {
        Ok(Self {
            db: Database::open(db_path)?,
        })
    }

    pub fn execute(&mut self, sql: &str) -> Result<(), ExecuteError> {
        let cmd = parse_sql(sql)?;
        match cmd {
            SqlCommand::CreateTable(table) => self.db.create_table(table),
        }
    }
}

#[derive(Debug, thiserror::Error)]
pub enum ExecuteError {
    #[error("Parse error: {0}")]
    Parse(#[from] parser::ParseError),
    #[error("Database error: {0}")]
    Database(#[from] DatabaseError),
}

五、主程序与测试

// src/main.rs
mod database;
mod table;
mod parser;
mod engine;

use engine::Engine;
use std::path::PathBuf;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let mut engine = Engine::new(PathBuf::from("./mini_db"))?;
    
    // 执行 SQL
    let sql = "CREATE TABLE users (id INT, name TEXT)";
    engine.execute(sql)?;
    println!("Table created successfully!");

    Ok(())
}

六、扩展方向（关键优化点）

  1. 存储引擎优化

    • 替换 JSON 为自定义二进制格式（使用 bincode 或手动序列化）。
    • 实现页式存储（Page）：每个页（如 4KB）包含头部（页号、校验和）和数据区（行记录）。
    • 使用 B 树或 LSM 树管理索引（替代线性扫描）。

  2. SQL 功能增强

    • 支持 INSERT INTO, SELECT * FROM, WHERE 条件过滤。
    • 添加事务支持（通过 WAL 预写日志实现 ACID）。
    • 支持索引（B 树索引加速查询）。

  3. 性能优化

    • 实现缓冲池（Buffer Pool）缓存常用页。
    • 多线程并发控制（使用 parking_lot 锁或 tokio 异步）。
    • 预编译语句（Prepared Statement）减少解析开销。

七、参考资料

  • SQLite 官方文档：https://www.sqlite.org/docs.html
  • Rust 数据库开发指南：https://github.com/ruslashev/rust-database-development-guide
  • 解析器组合子（Nom）：https://docs.rs/nom/latest/nom/
  • 页式存储设计：https://cstack.github.io/db_tutorial/

通过以上步骤，你可以基于 Rust 实现一个基础的关系型数据库。实际生产环境中，建议参考 SQLite 的成熟设计（如 B 树、事务日志、参数绑定），并结合 Rust 的安全特性（如生命周期检查、零成本抽象）优化实现。

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