1.数据库管理系统的数据代码是跟windows代码一样运行在内核态的吗？
2.[UVM源代码研究] 当我们调用uvm_config_db里的函数时uvm内部都是怎么工作的
3.深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理与实现mysqlyacc
4.Flink mysql-cdc connector 源码解析
5.数据库中间件-cetus源码介绍
6.PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析

数据库管理系统的代码是跟windows代码一样运行在内核态的吗？

       说实话，你提问题提的库源很模糊，不知道是码解什么意思？你所谓的代码是源代码还是指返回码

       如果是源代码的话，给你以下的析数答案：

       数据库的源代码是基于系统之上运行的，也就是据库解析说在运行上，实际上是源码http实现源码会调用系统的功能的，当然不一定是数据windows的

       windows的代码的话，是库源基于本身的基本架构来做的，肯定是码解先实现了基本核心，然后才实现外围的析数一些功能的。

       如果是据库解析返回码的话，那就情况又不一样了。源码

       数据库的数据返回码一般分三种

       1.系统设计人员设定的

       2.数据库上的返回码

       3.数据库调用系统功能的返回码

       而系统的返回码则主要是系统开发层面上的

[UVM源代码研究] 当我们调用uvm_config_db里的函数时uvm内部都是怎么工作的

       了解uvm_config_db的内部工作原理，我们首先应明确其包含的库源四个静态方法。接下来，码解本文将逐一解析这四个方法，揭开uvm_config_db的神秘面纱。

       当我们调用uvm_config_db的set函数时，其实际作用是什么？答案在于uvm_config_db继承自uvm_resource_db。进一步探究，uvm_resource_base是一个虚拟类，继承自uvm_object，并且uvm_resource_db通过typedef定义了一个参数化的uvm_resource类型rsrc_t。因此，无论uvm_config_db使用哪个具体方法，其返回值或中间数据都是rsrc_t类型，本质上都是uvm_resource。

       回到问题的核心，当我们调用set函数时，deepfakes 源码所设置的变量存储在哪里？答案在于uvm_config_db内部的m_rsc数组。这是一个由string作为键，uvm_resource#(T)作为值的静态键值对数组，以uvm_component为索引。这意味着，m_rsc数组实际上是一个以uvm_component为键，联合数组为值的结构，其中联合数组内部包含了key（string类型）和value（uvm_resource#(T)类型）。

       接下来，我们分析set函数的内部执行逻辑。在函数的前半部分，会进行变量声明并获取全局变量，如uvm_top、phase、目标路径inst_name等。然后，检查发送路径cntxt是否发起过set操作，若未执行，则创建键值对，并将其赋值给uvm_pool。这一步实质上为m_rsc数组中的键值对添加了key。随后，生成联合数组的value，即uvm_pool。这个过程确保了set到的位置和内容根据uvm_component的层级和执行顺序进行优先级替换。

       总结而言，通过uvm_config_db的set函数，我们能够将变量设置到m_rsc数组中。feifeicms源码这个数组是静态的，意味着通过uvm_config_db类的任何实例都可以访问。设置过程已经包含了优先级判断，因此，数据被安全地存储和更新。

       接下来，我们将讨论get函数。其工作原理相对简单，主要是在m_rsc数组中查找并返回对应的值。此外，exists和wait_modified函数负责处理m_rsc数组中键值对的存在性和状态判断，用于进一步的逻辑操作。

       为了更直观地理解uvm_config_db的set和get过程，我们参考了cluelogic中的图示。通过这些图示，我们能够清晰地看到在env和agent层次上执行set和get操作的过程。

       最后，参考UVM Tutorial for Candy Lovers - . Configuration Database，读者可以进一步深入了解uvm_config_db的具体应用和最佳实践，以增强对配置数据库的理解和使用能力。

深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理与实现mysqlyacc

       深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理与实现

       MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，用于管理数据。而Yacc是MySQL语法分析器的重要组成部分，它的功能是将SQL语句转化为内部语法结构，使得数据库可以对这些语句进行解释和处理。在本文中，我们将深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理和实现。

       一、rxlsx 源码MySQL语法分析器的工作原理

       MySQL语法分析器的工作原理可以简单地概括为：将输入的SQL语句转换为内部数据库结构。其中，语法分析器是一个重要的组件，它的主要作用是将SQL语句解析成MySQL内部数据结构。语法分析器的实现使用了一种叫做Yacc的技术。Yacc是一种工具，它可以解析输入的文本，并且根据指定的语法规则生成分析树。

       二、Yacc的基本原理

       Yacc是一种基于LR分析算法的语法分析器生成器，它可以自动生成语法分析器。LR分析算法是一种自底向上的语法分析算法，它采用一个堆栈来保存已识别的语法符号，并且可以将它们组合成更多复杂的语法结构。在Yacc中，用户需要定义一组语法规则，以指定输入文本的正确结构和语义。

       Yacc的基本原理如下：

       1.读取输入文本，将其转换为词汇符号。

       2.利用先前定义的语法规则进行分析，并且产生一棵语法分析树。

       3.在语法分析树的基础上生成可执行代码，用于执行相应的操作。

       三、Yacc与MySQL语法分析器的实现

       MySQL语法分析器的实现基于Yacc技术，用户需要使用Yacc的语法描述文件来描述MySQL的语法。在使用Yacc创建MySQL语法分析器时，我们需要依次完成以下步骤：

       1.定义MySQL语法的资料源码文法：可以使用BNF范式来描述MySQL语法的文法。例如，下面是一条符合MySQL语法的INSERT语句的BNF描述：

       INSERT INTO table_name [(column_list)] VALUES (value_list);

       2.编写Yacc语法描述文件：用户需要编写一个Yacc语法描述文件来定义MySQL语法分析器的分析规则。该文件包含输入文本的词汇符号、语法规则和语义处理子程序。

       3.运行Yacc生成MySQL语法分析器：用户需要运行Yacc生成MySQL语法分析器的源代码。

       4.编译生成的源文件：用户需要使用C或C++编译器编译Yacc生成的MySQL语法分析器源文件，生成可执行文件。

       5.使用MySQL语法分析器：用户可以使用生成的可执行文件来解析输入的SQL语句，以执行相应的查询操作。

       四、示例代码

       下面是一个示例Yacc语法描述文件，用于解析MySQL INSERT语句：

       %token NAME COMMA LPAREN RPAREN SEMI

       %token STRING NUMBER

       %%

       stmt: INSERT INTO table_name values

        { handle_insert($3,$5); } ;

       table_name : NAME

        { $$ = strdup($1); };

       values: LPAREN list_of_values RPAREN

        { $$ = $2; } ;

       list_of_values: value_list

        { $$ = $1; } ;

       value_list: value

        { $$ = new ValueList($1); }

        | value_list COMMA value

        { $$ = $1->append($3); } ;

       value: STRING

        | NUMBER

        | NULL_TOKEN

        | CURRENT_TIMESTAMP

        | function_call

        | arithmetic_expression

        | logical_expression ;

       %%

       在上面的语法描述文件中，$表示用来引用匹配的元素。其他的代码用于定义token、规则和语义处理子程序。通过运行Yacc对该文件进行编译，可以自动产生MySQL语法解析器的源代码。接着，我们需要使用C或C++编译器编译该源代码，生成可执行文件。

       总结

       MySQL语法分析器是MySQL数据库的重要组成部分，它的功能是将输入的SQL语句转化为内部语法结构，使得数据库可以对这些语句进行解释和处理。Yacc是MySQL语法分析器的一个重要工具。它基于LR分析算法，并且可以自动生成语法分析器。通过理解MySQL语法分析器和Yacc的工作原理，我们可以更深入地了解MySQL数据库的内部运作。

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

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数据库中间件-cetus源码介绍

       数据库中间件Cetus的源码介绍将重点放在其内部流程的解析上。从启动开始，Cetus的执行流程主要从src/mysql-proxy-cli.c文件的main函数出发，调用main_cmdline函数。在正常情况下，启动service后，流程会进入main_cmdline函数中的chassis_mainloop。

       chassis_mainloop函数将调用cetus_master_process_cycle，该过程一直传递chassis结构，其包含关键元素。在cetus_master_process_cycle中，程序开启worker_process，主要在cetus_spawn_process函数中进行，之后进入cetus_worker_process_cycle进行初始化。

       worker_process通过死循环调用主进程chassis_event_loop，并监听客户端消息。在执行流程中，会经过event_base_loop和ev_run等函数，进一步处理事件。

       具体任务处理流程从event_base_loop开始，调用ev_run、ev_invoke_pending、ev_x_cb_io、ev_x_cb，最终到达network_mysqld_con_handle处理传入的SQL语句，并将它们赋值给con->orig_sql。接下来调用normal_read_query_result函数，此函数调用network_mysqld_read_rw_resp处理与后端数据库的消息，并基于返回结果进行后续操作。

       总结，Cetus源码中，从启动至执行流程，再到任务处理，构成了一个完整的数据库中间件执行逻辑。其核心在于通过一系列函数调用，实现消息的传递、处理和最终反馈，确保数据的高效、准确处理。流程清晰，结构严谨，体现了Cetus在数据库中间件领域的专业性和高效性。

PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析

       FDW，全称为Foreign Data Wrapper，是PostgreSQL提供的一种访问外部数据源的机制。它允许用户通过SQL语句访问和操作位于不同数据库系统或非数据库类数据源的外部数据，就像操作本地表一样。以下是从直播内容整理的关于FDW的使用详解、实现原理以及源码解析。

       ### FDW使用详解

       FDW在一定规模的系统中尤为重要，数据仓库往往需要访问外部数据来完成分析和计算。通过FDW，用户可以实现以下场景：

       跨数据库查询：在PostgreSQL数据库中，用户可以直接请求和查询其他PostgreSQL实例，或访问MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等主流数据库。

       数据整合：从不同数据源整合数据，如REST API、文件系统、NoSQL数据库、流式系统等。

       数据迁移：高效地将数据从旧系统迁移到新的PostgreSQL数据库中。

       实时数据访问：访问外部实时更新的数据源。

       PostgreSQL支持多种常见的FDW，能够直接访问包括远程PostgreSQL服务器、主流SQL数据库以及NoSQL数据库等多种外部数据源。

       ### FDW实现原理

       FDW的核心组件包括：

       1. **Foreign Data Wrapper (FDW)**：特定于各数据源的库，定义了如何建立与外部数据源的连接、执行查询及处理其他操作。例如，`postgres_fdw`用于连接其他PostgreSQL服务器，`mysql_fdw`专门连接MySQL数据库。

       2. **Foreign Server**：本地PostgreSQL中定义的外部服务器对象，对应实际的远程或非本地数据存储实例。

       3. **User Mapping**：为每个外部服务器设置的用户映射，明确哪些本地用户有权访问，并提供相应的认证信息。

       4. **Foreign Table**：在本地数据库创建的表结构，作为外部数据源中表的映射。对这些外部表发起的SQL查询将被转换并传递给相应的FDW，在外部数据源上执行。

       FDW的实现涉及PostgreSQL内核中的`FdwRoutine`结构体，它定义了外部数据操作的接口。接口函数包括扫描、修改、分析外部表等操作。

       ### FDW源码解析

       FDW支持多种数据类型，并以`Postgres_fdw`为例解析其源码。主要包括定义`FdwRoutine`、访问外部数据源、执行查询、插入、更新和删除操作的逻辑。

       访问外部数据源：通过`postgresBeginForeignScan`阶段初始化并获取连接到远端数据源。

       执行查询：进入`postgresIterateForeignScan`阶段，创建游标迭代器并从其中持续获取数据。

       插入操作：通过`postgresBeginForeignInsert`、`postgresExecForeignInsert`和`postgresEndForeignInsert`阶段来执行插入操作。

       更新/删除操作：遵循与插入操作相似的流程，包括`postgresBeginDirectModify`、`postgresIterateDirectModify`和相应的结束阶段。

       对于更深入的技术细节，建议访问B站观看视频回放，以获取完整的FDW理解和应用指导。