“冯老师，你们这数据库程序问题可真不少啊！” 秦奕听完王志栋的汇报，眉头拧成了个疙瘩，语气中满是焦急与不满，“服务端程序动不动就崩溃，连接频繁断开，最严重的是，竟然还会出现数据丢失的情况！这在实际应用中可是个大麻烦啊！”
“确实，目前程序还存在不少问题，我们团队正在全力以赴地改进，一定尽快解决这些状况。” 冯育材脸上闪过一丝尴尬，苦笑着说道。
“具体的修复计划是怎样的呢？” 秦奕紧接着追问，“不同问题预计在什么时间节点完成修复，我希望能详细了解一下。后续我们也可以协助你们进行相关测试，加快问题解决的速度。”
“这个……” 冯育材无奈地摊开双手，如实说道，“不瞒你说，目前就两个从魔都交大毕业的年轻人跟着我做开发，人手严重不足。按照现在的情况，要把这些问题全部处理完，估计得花将近半年时间。”
“半年？这时间太久了！”秦奕语气愈发急切，“况且，就目前你们这个数据库的功能完善程度来看，距离能真正投入使用，还需要很长的路要走。照你们修复问题的这个进度，开发出一个成熟可用的数据库系统，岂不是要好几年？”
“这样吧，既然你们人力短缺，我们可以派遣我们这边的人加入研发；要是计算机资源或者资金方面有困难，我这边也能提供支持。”
“真的吗？那简直太好了！” 冯育材眼中瞬间闪过惊喜的光芒，原本有些凝重的神情也舒缓了许多。
“不过，我有一个条件。” 秦奕话锋一转，表情变得认真起来，“我希望你们的数据库产品能够在一定程度上免费分发。”
“什么？！” 冯育材满脸惊讶，忍不住提高了音量，“免费分发的话，后续研发更高性能产品的资金来源那就成大问题了。”
“你要知道，数据库研发是一个持续的过程，随着数据量的不断增长，需要持续投入研发力量对算法进行优化调整。而这一切，都离不开稳定的资金流来支持研发团队，难道你们能一直无偿提供资金给我们吗？”
“冯老师，我不是让你们完全放弃盈利。” 秦奕赶忙解释，“我的想法是，先推出免费的基础版本，让尽可能多的用户能够使用。对于那些对性能有较高要求，或者需要专业技术支持服务的用户，再进行收费。”
“你看，很多小企业本身预算有限，难以承担高额的数据库使用费用，就算你们对他们收费，其实也无法获得太多的资金。而且你一旦收费了，如果他们提出了个性化的需求，你们是要满足还是不满足？”
“如果要满足的话，你们既要满足数量众多的小企业需求，又要保证数据库性能的持续优化，研发压力可太大了。”
“你这么一说，好像也有道理。” 冯育材陷入沉思，片刻后缓缓说道，“通过免费分发有基本能力的，来吸引更多用户，打开市场，再用较高的收费标准服务一些有高要求的用户，这种推广策略倒也值得一试。”
“行。” 秦奕见冯育材态度松动，趁热打铁，“既然你同意这种分发模式，我们合作也就有了基础。接下来，我想跟你讨论一下，如果我们参与你的这个‘大梦’数据库的开发，该怎么分工。”
“我先说说我的想法，根据你刚才透露的内容，我理解你们把数据库系统分成了四层，我觉得可以从这个分层入手来确定分工，不过我得先明确下你这四层分别都有什么能力。”
“没问题。” 冯育材点了点头，随即向秦奕详细讲解起他设计的 “大梦” 数据库软件架构。
整个数据库系统分为连接层、服务层、引擎层以及存储层。
连接层可以进一步细分为客户端和连接管理器。
客户端是发起数据库操作请求的源头，涵盖网页应用、桌面软件、本地命令行调试工具等各类程序。这些客户端通过特定的数据库连接协议，与“大梦”数据库服务器建立连接。
连接管理器则承担着监听客户端连接请求的重任，对客户端提供的用户名和密码进行严格验证。一旦验证通过，便为客户端分配一个线程来处理其请求，同时全面管理连接线程从建立、维持到关闭的整个生命周期。
服务层包含 SqL 接口、解析器、查询优化器以及缓存和缓冲模块。
SqL，即结构化查询语言（Structured query Language），是与数据库交互的标准语言，用户可通过它执行创建、修改和删除数据库表，插入、更新和删除数据，以及最重要的从数据库中检索数据等各类操作。
SqL 接口便负责接收客户端发送的 SqL 语句，为不同类型的 SqL 操作提供统一入口，并对 SqL 语句进行初步的语法解析和验证。
此外，SqL 接口还提供丰富的内置函数，如数学函数、字符串函数、日期时间函数等，方便用户在 SqL 语句中进行各种数据处理和计算。
这个接口同时还支持存储过程，存储过程是一组预编译的 SqL 语句集合，可接受参数并执行复杂的业务逻辑，大大提高代码的可复用性和执行效率。
接口层之后的解析器会对 SqL 语句进行深入的语法和语义分析，将语句拆解成一个个语法单元，构建语法树，从而准确确定语句的逻辑结构和操作意图。
查询优化器依据解析器生成的语法树和数据库的元数据，如表结构、索引信息等，生成多个可能的查询执行计划。然后，综合考虑磁盘 I\/o、cpU 使用、内存占用等因素，对每个计划的成本进行评估，挑选出成本最低的执行计划，以显着提高查询执行效率。
缓存和缓冲部分包括查询缓存与数据缓冲。
查询缓存用于存储之前执行过的查询语句及其结果，当后续出现相同查询请求时，可直接从缓存中获取结果，避免重复执行查询操作，大幅提升查询响应速度；数据缓冲则用于缓存高频访问的数据页，减少磁盘 I\/o 操作，提升数据访问效率。
介绍到这里，冯育材停顿了一下，说道：“连接层和服务层相对偏应用方面，我觉得这个可以交给你们这样擅长开发应用程序的团队来处理。”
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