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【KWDB 创作者计划】_产品技术解读_1
- 一、存储引擎：高性能混合存储架构
- 1. 存储模型设计
- 2. 存储压缩与编码
- 3. 持久化策略
- 二、KWDB 组件源码解析
- 1. 核心模块分层架构
- 2. 关键组件源码剖析
- 三、KWDB 特性代码通读
- 1. 实时分析能力（Real-Time OLAP）
- 2. 混合负载隔离（HTAP）
- 3. 智能索引推荐（AI-Driven Indexing）
- 四、跨模计算：统一查询引擎
- 1. 多模型数据抽象
- 2. 跨模型联合查询
- 3. 统一执行引擎
- 五、KWDB 代码解析：设计模式与扩展性
- 1. 插件化架构
- 2. 核心设计模式
- 3. 性能调优技巧
- 六、总结：KWDB 的技术突破
一、存储引擎：高性能混合存储架构
1. 存储模型设计
LSM-Tree + B+Tree 双引擎融合
写入优化： LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）处理高吞吐写入场景，通过内存MemTable预写与磁盘SSTable分层合并，实现每秒百万级写入性能。
读取优化： B+Tree 索引支持低延迟点查与范围查询，结合布隆过滤器（Bloom Filter）减少无效磁盘扫描。
多版本并发控制（MVCC）
通过事务时间戳（TSO）管理数据版本，支持读写无锁并发，规避传统锁机制的性能瓶颈。
2. 存储压缩与编码
列式压缩： 针对分析型负载，采用Delta Encoding + ZSTD压缩算法，压缩率提升40%以上。
自适应编码： 根据数据类型动态选择字典编码（Dictionary Encoding）或位图编码（Bitmap），降低存储冗余。
3. 持久化策略
WAL（Write-Ahead Logging）： 确保事务原子性与持久性，支持同步/异步刷盘模式切换。
冷热分层： 基于访问频率自动迁移数据至HDD/SSD/PMem，存储成本降低60%。
二、KWDB 组件源码解析
1. 核心模块分层架构
├── Query Layer # 查询解析与优化器
├── Transaction Layer # 事务管理与并发控制
├── Storage Engine # 存储引擎实现（LSM/B+Tree）
├── Distributed Layer # 分布式一致性（Raft/Paxos）
└── Compute Engine # 向量化执行引擎