SQL 数据库存储层抽象的核心是逻辑结构（表、索引等）与物理实现（文件、页、行偏移等）的分离，通过元数据、缓冲池、WAL 和统计信息桥接二者，支撑跨磁盘分布、在线索引、物理备份、优化器决策及跨引擎迁移等关键能力。
SQL 数据库的存储层抽象，核心在于把用户看到的表、列、索引等逻辑对象，与磁盘上的文件、页、块、行偏移等物理实现隔离开来。这种分离让开发者专注数据建模，而数据库系统负责高效存取。
逻辑结构：用户视角的数据组织
逻辑层是 SQL 标准定义的、用户直接操作的部分，不依赖具体存储方式：
- 数据库（Database）：命名空间容器，用于隔离不同应用或租户的数据
- 模式（Schema）：逻辑分组单元，包含表、视图、函数等；可对应用户、项目或业务域
- 表（Table）：二维关系结构，由行（Row/Tuple）和列（Column/Attribute）构成；列有明确类型与约束
- 索引（Index）：逻辑上加速查询的有序结构（如 B + 树、哈希），不改变表语义，仅优化访问路径
- 视图（View）：虚拟表，基于查询定义，无独立物理存储，逻辑上封装复杂逻辑
物理映射：数据如何真正落盘
物理层由存储引擎实现，将逻辑对象映射为 操作系统 可管理的资源：
- 文件（File）：一个数据库通常对应多个文件（如 MySQL 的。ibd、PostgreSQL 的 base 目录下段文件）；文件名常含 OID 或 relfilenode，隐式关联逻辑对象
- 页（Page / Block）：I/ O 最小单位（常见 16KB 或 8KB）；每页存多行数据或索引节点；页头含校验、LSN、空闲空间指针等元信息
- 行存储格式：实际按页内偏移存放，可能含 NULL 位图、变长字段偏移数组、事务 ID（如 MVCC 的 xmin/xmax）、行头长度标记等
- 聚簇与非聚簇：InnoDB 中主键索引即聚簇索引，表数据按主键顺序物理存储；Secondary Index 叶子节点存主键值而非行指针
- 段（Segment）与区（Extent）：如 SQL Server 或 Oracle 中用于管理空间分配的抽象层，避免碎片化；PostgreSQL 用 FSM（Free Space Map）跟踪页空闲度
抽象桥接的关键机制
数据库通过元数据与运行时结构维持逻辑 - 物理一致性：
- 系统目录表：如 pg_class（PostgreSQL）、sys.tables（SQL Server）、INFORMATION_SCHEMA.TABLES，记录对象 OID、所属表空间、文件路径、列定义等
- 缓冲池（Buffer Pool）：内存中页的缓存，通过页号（Page ID）定位物理位置；逻辑查询经解析后转换为对特定页的读写请求
- 重做日志（Redo Log）与 WAL：保证物理修改的持久性与恢复能力；日志记录的是“在某页某偏移写入某值”，而非 SQL 语句
- 统计信息：如 pg_statistic 或 MySQL 的 histogram，帮助优化器估算逻辑操作（如 JOIN、FILTER）对应的物理 I / O 代价
为什么 这个抽象很重要
它支撑了现代数据库的核心能力：
- 同一张表可在不同表空间（甚至不同磁盘）分布，用户无需感知迁移过程
- 添加索引不阻塞 DML（多数引擎支持在线创建），因为新增的是独立物理结构
- 备份 工具 可直接拷贝数据文件（物理备份），只要配合日志即可恢复到一致状态
- 查询优化器基于逻辑谓词推导执行计划，再结合物理统计选择最优访问路径（如走索引扫描还是全表扫描）
- 升级或迁移时，逻辑导出（如 pg_dump）可跨版本、跨引擎复用，屏蔽底层格式差异
