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。
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
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。）
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 SQLlet 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）
-
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）。
- 替换 JSON 为自定义二进制格式（使用
-
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）。
- 支持
-
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。
