#25 資料庫基礎 - 存取 Page (Heap File)

        在前面的幾篇文章中提到了資料庫引擎讀取與寫入資料時在面對固定長度與非固定長度時所可以採用的儲存方式，其中提供了 Page 為一個儲存空間的管理單位，透過 Page 的機制，讓資料庫引擎能以 Page 為單位做資料讀取與寫入的動作．搭配上 Page 裡的 manifest 資料，資料庫引擎就可以很清楚地知道這個 Page 裡面有多少筆資料以及有多少剩餘空間可用．這時候我們把層次往上拉高一點來看，那 Page 跟 Page 之間的關係是如何定義呢 ? 舉例來說，當某一個表格裡的資料繼續變多時，這些資料很可能會需要很多的 Page 來能承載，那資料庫引擎又怎麼知道是那幾個 Page 是用來承載這表格的資料呢 ? 因此，我們也必須定義 Page 和 Page 之間的關係．

        要定義 Page 之間的關係最簡單的方法就是採用 Linked List 的概念，也就是說每一個 Page 都會記錄著上下一個 Page 的位置，這就像是 Double Linked List 一樣，所以資料庫引擎便很容易地在 Page 之間游走來尋找資料．參考下圖來看一個很簡單的例子:

上圖一共有七個 Page，其中 page 1, 3, 4, 6 前後之間有 pointer 指著上下一個 Page 的位置，這也代表這四個 Page 儲存著高度相關的資料，比如說是同一個表格的資料，或是同一份 index 的資料等．但什麼樣的資料會讓 Page 用這種方式儲存呢 ? 看來是隨意安排的資料，不需要排序，也不需要特殊的安排，資料先進來就先寫入．因此，當資料庫引擎在存取這類型的資料時所花費的成本就會很高，因為都必須從頭開始往後找．不論是找什麼樣的資料，尋找一律都是從最前面的 Page 開始找到最後的 Page．其實這也就是 Linked List 的特性之一．也就是說你要找的資料剛好落在最後一個 Page 的時候，資料庫引擎就必須要從最前面的 Page 一直找到最後一個 Page．因此，這樣所花費的成本是相當高的．

所以，這也告訴了你一件事情，如果你的資料用上述的方式來儲存，這將造成資料庫引擎花費許多時間成本來尋找與寫入資料，而這種像 Double Linked List 的 Page 關係方式，一般的課本稱它為 heap file. 後面的文章會再繼續介紹其他方法．