数据库系统导论 15-445 2023Fall part1
Schedule | CMU 15-445/645 :: Intro to Database Systems (Fall 2023)
B站上对应的视频【数据库系统导论 15-445 2023Fall】CMU—中英字幕_哔哩哔哩_bilibili
自学指南：https://csdiy.wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F/15445/
:P4(#03 database storage part1)-0:33:30中提到的关于避免使用 mmap 的论文链接：https://db.cs.cmu.edu/mmap-cidr2022/
贴一个巨nb的数据库自学课程，非常流畅，当年B+树就靠看它看懂的。project 写不来就进去硬看，必看懂。 http://www.cs.emory.edu/~cheung/Courses/554/Syllabus/syl.html#CURRENT
15-445/645 (Non-CMU) Dashboard | Gradescope相应的自动评测机 自己看看吧，一共25集，我会分成几部分呢？
那么，我们先来借助llm复习一下C98,C11,C17,C20这几个经典的更新吧（足够自信的跳了就好）
C++系统小复习-CSDN博客
SingleStore是？
在我看来，关系模型是构建或使用数据库的主导模型，接下来我们将讨论关系代数，即我们与关系模型数据库交互所使用的机制或操作符。最后，我们不得不提及那些替代关系模型的其他模型，对此我有坚定的看法，认为它们是错误的。
你可能就会知道 对数据库和数据库管理系统的理解有误
因此，实现一个管理此类数据的数据库系统的最简便方法，便是直接利用磁盘上的文件，对吧？对于我的两个实体，每一项，我都拥有一个专辑一个专辑名，以及一个CSV文件，即逗号分隔值文件。它表示，随着行数的增加，速度将会变得非常、非常缓慢。这里有三条记录，是的，我可以将其加载到一个页面中并快速解析，但如果我有三十亿条记录，那就另当别论了。考虑到系统限制，插入和删除操作将会非常糟糕。
因此，在数据库市场中存在一个有趣的转折点，几乎所有曾声称不愿使用SQL、不愿采用关系数据模型的JSON数据库，如今大多已趋同并变得更加类似于关系型数据库。
你可以在JSON上编写 SQL。随着时间的推移，我们可以观察到，文档化SQL数据库与关系数据库之间的理论差异已经缩小。现在基本上都是关系型数据库，
现在思考这个问题的方式就像当人们在10年、15 年前构建Web 应用程序时，一切都是JSON。我们需要json，这就是nosql从何而来的意思。现在的情况就像是，好的，我得到了所有这些从之前使用的聊天GPT或其他工具返回的向量：我需要将这些信息存储在一个能够原生存储向量的数据库中。它们的功能有限，随着时间的推移基本上将不得不演变成关系型数据库，实际上向量数据模型中的向量就是一维数组，但这些向量通过神奇的转换器，能让你以某种方式嵌入更深层次的意义，揭示出数据实际的样貌。你可以提出更高级的问题，比如"找到与他有关的主题?""一类信息，即从数据单隐含的内容进行学习，而非仅仅执行精确查找"
有人问向量数据库和图数据库的区别是什么?但向量实质上就是一维数组,图数据库用于存储对象间的关系，如边、节点等类似元素。在图数据库中，您明确地存储了该结构，并通过遍历它来寻找您所查找的内容。这就像我在将信息编码成一个向量，但我并不清楚这个向量实际上代表的是什么。在其核心，所有这些向量数据库实质上只是一个索引，它将允许你执行最近邻搜索。
