问题

怎么实现一个简单的数据库系统?

回答
想从头开始搭建一个属于自己的数据库系统?听起来有点像个大工程,但别担心,这其实是一个循序渐进的过程。我来跟你好好聊聊,怎么从最基础的概念出发,一点一点地构建一个能用的、简单的数据库系统。这篇文章不会像那些冷冰冰的AI教程,咱们就当是老朋友之间聊技术,把事情说透了。

首先,我们得明确“数据库系统”到底是个啥?

简单来说,它就是一套软件,负责帮你:

1. 存储数据: 把你想要的信息稳妥地放好。
2. 管理数据: 让你能方便地找到、修改、删除这些数据。
3. 保护数据: 确保数据不会丢失、不会被乱改。
4. 提供接口: 让其他程序或者你本人能跟它“对话”。

我们今天要做的是一个“简单”的系统,这意味着我们不会去追求像MySQL、PostgreSQL那样极致的性能、复杂的分布式特性或者事务 ACID 级别的高可靠性。我们要的是理解核心原理,能够实现基本的增删改查(CRUD)功能。

核心组件:我们要搭什么骨架?

一个简单的数据库系统,至少需要几个关键的“零件”:

存储引擎 (Storage Engine): 这是最底层的东西,负责实际的数据读写。你可以把它想象成一个非常“勤劳”的图书管理员,知道书(数据)放在哪个书架(文件)的哪个位置。
查询处理器 (Query Processor): 这是你的“指挥官”。当你发出一个指令(比如“给我找所有年龄大于30的人”),它会解析你的指令,决定怎么去找数据,然后把指令传递给存储引擎。
索引 (Indexes): 这是“加速器”。就像书的目录一样,有了索引,你就能快速找到你想要的数据,而不是从头到尾翻一遍。
事务管理器 (Transaction Manager) (可选,初期可以简化): 如果你追求更复杂一点的功能,就需要它来管理一系列操作,确保它们要么全部成功,要么全部失败,保持数据的一致性。对于我们这个“简单”系统,初期可以先忽略这个。
并发控制 (Concurrency Control) (可选,初期可以简化): 当多个用户同时访问数据库时,需要它来协调,避免大家互相干扰。初期我们也可以简化,比如一次只允许一个人操作。

第一步:从存储开始,最原始的“数据保姆”

最简单的存储方式是什么?直接把数据写到文件里。

1. 数据模型:我们怎么“摆放”数据?

关系型数据库(我们最熟悉的)通常使用“表”来组织数据,每个表有“行”(记录)和“列”(字段)。

比如,我们要存储用户信息:

| ID | 姓名 | 年龄 | 城市 |
| : | : | : | : |
| 1 | 张三 | 30 | 北京 |
| 2 | 李四 | 25 | 上海 |

2. 存储格式:文件里的“样子”

简单文本文件 (CSV): 这是最容易想到的。用逗号分隔字段,每行一条记录。
```csv
1,张三,30,北京
2,李四,25,上海
```
优点: 易于理解和生成。
缺点: 查找、修改、删除效率极低。每次都要读整个文件。

固定长度文件: 假设姓名最长10个字符,城市最长8个字符,年龄是数字。
```
001张三 30北京
002李四 25上海
```
优点: 知道偏移量就能直接定位到某一行(如果行数是固定的)。
缺点: 浪费空间(如果实际数据很短),修改长度不一致的字段(比如城市)会很麻烦。

分隔符或定长结合: 比如,ID是定长的4个字节,姓名是变长的,用一个特殊的字符(比如‘’)来分隔。
```
[4字节ID][姓名][4字节年龄][城市]...
```
这种方式开始有点数据库文件的味道了,但依然有很多问题。

更“数据库”一点:页(Page)和记录(Record):
现代数据库内部,数据不是一股脑儿地存在一个大文件里,而是被分成固定大小的“页”(比如 4KB、8KB)。每一页可以存储多条记录。

页结构: 一个页里面,通常会有一个“头部”,记录页的信息(比如有多少条记录,下一页是哪个),然后是实际的记录数据,记录之间可能还有一些指针。
记录结构: 每条记录也需要一个结构,包含字段的数据,以及一些元数据(比如这条记录的长度)。

示例(极简版页结构):
假设一页是100字节,每条记录包含ID(4字节), 姓名(可变长, 以结尾), 年龄(4字节)。

```
[页头部: 记录数量 = 2, 记录偏移量列表 (指向记录的起始位置)]
[记录1: ID=1, 姓名="张三", 年龄=30] [记录2: ID=2, 姓名="李四", 年龄=25] ...
```
或者更精细一点,记录本身也包含字段长度信息,以便变长字段正确解析。

我们的简单实现思路:
我们可以选择一个相对简单的方式。比如,我们用一个文件来存储所有数据。每一条记录,我们先写上它占用的总字节数,然后是各个字段的数据。字段之间用特殊分隔符,或者我们预先定义好每个字段的最大长度(虽然这不太灵活,但简单)。

举个例子(简单文件存储):
假设我们只存“ID”、“姓名”、“年龄”三个字段。ID是4字节整数,姓名最多10字节ASCII,年龄是4字节整数。

一个记录就可能是这样:
`[4字节ID][10字节姓名][4字节年龄]`

比如,“张三”, 30岁。
ID: `00 00 00 01` (4 bytes)
姓名: `张三` (假设是UTF8编码,这里为了简单,我们先假设是ASCII,比如"ZhangSan",长度是8字节。如果用ASCII,不足10字节就用空格填充)。
姓名填充后: `ZhangSan ` (10 bytes)
年龄: `00 00 00 1E` (30 的 4字节表示)

把这些字节连起来,就构成了一条记录。我们把多条这样的记录顺序写到文件里。

第二步:查询处理器——“翻译官”与“指挥家”

现在我们有了文件,需要有人能理解我们的指令,然后去文件里找东西。

1. SQL 语法的简化:
我们就不支持完整的 SQL 了,来一个更简单的“查询语言”。
比如:
`GET ALL`: 获取所有数据。
`GET WHERE <字段> <操作符> <值>`: 根据条件查询。
操作符:`=`, `>`, `<`, `>=`, `<=`, `!=`

2. 查询处理流程:

解析 (Parsing): 把用户输入的查询字符串,比如 `GET WHERE 年龄 > 25`,转换成一个内部能理解的结构。
`Command: GET`
`Condition: { Field: "年龄", Operator: ">", Value: 25 }`

优化 (Optimization): (对我们这个简单系统来说,这步基本省略,或者很简单,比如直接顺序扫描)。

执行 (Execution): 根据解析后的结构,调用存储引擎。

3. 存储引擎的接口:
我们的存储引擎需要提供一些函数:
`open_file(filename)`: 打开数据文件。
`read_record(record_id)`: 读取指定记录(这里record_id可以是文件偏移量,或者一个简单的行号)。
`write_record(data)`: 写入新记录,返回记录ID。
`update_record(record_id, new_data)`: 更新记录。
`delete_record(record_id)`: 删除记录(可以标记为删除,或者实际抹掉)。
`get_all_records()`: 获取所有记录。

4. 实现 `GET WHERE`:
当收到 `GET WHERE 年龄 > 25` 的指令时:
查询处理器会要求存储引擎“给我所有记录”(或者,如果能知道记录的位置,就去逐个读取)。
存储引擎读出一条记录。
查询处理器取出这条记录的“年龄”字段,检查是否大于25。
如果满足条件,就把这条记录返回给用户。
重复直到所有记录都检查完。

第三步:索引——让查找飞起来

直接扫描整个文件太慢了。我们需要索引。

1. 索引的数据结构:
最常见的索引结构是 BTree 或 B+Tree。它们能很高效地在有序数据中查找、插入、删除。

BTree 概念:
它是一种多路平衡查找树。
每个节点可以有多个子节点。
节点中的键(key)是排序的。
查找时,从根节点开始,根据键的大小在节点内选择合适的子节点继续查找,直到找到包含目标键的叶子节点。
叶子节点存储着键值以及指向实际数据记录的指针。

举例(以ID索引为例):
如果我们对ID建立索引,那么索引会存储 (ID, 记录在文件中的位置)。

假设我们有三条记录:
ID=1, offset=100
ID=2, offset=200
ID=3, offset=300

一个简单的BTree(简化表示)可能长这样:

```
[ 2 ]
/
[ 1 ] [ 3 ]
```
(这里简化成二叉树了,实际BTree一个节点可以存多个键和指针)

当我们要查找 ID=2 的记录时:
从根节点 `[ 2 ]` 开始。
发现要查找的 2 和节点中的 2 相等。
找到指向数据记录的指针(offset=200)。
直接去文件偏移量200的位置读取数据。

2. 索引的维护:
插入: 当你插入一条新记录时,不仅要把数据写入文件,还要在所有相关的索引中也插入新的 (键, 记录位置) 条目。
删除: 删除记录时,不仅要从文件里删除,还要从所有索引中删除对应的条目。
更新: 更新记录时,如果被更新的字段是索引字段,那么索引也需要跟着更新(这比较复杂,可能需要先删除旧的索引条目,再插入新的)。

3. 如何使用索引:
当收到 `GET WHERE ID = 5` 这样的查询时,查询处理器会先查看是否有 ID 索引。
如果有,就使用索引快速找到 ID=5 的记录位置,然后直接去文件读取。
如果查询条件涉及到多个字段,或者没有合适的索引,就可能需要进行全表扫描(扫描所有记录)。

第四步:更进一步(可以先简化或跳过)

数据类型: 我们需要定义字段的数据类型(整数、字符串、布尔值等),并确保存储和读取时正确处理。
并发控制: 如果要允许多个用户同时访问,就需要锁机制。比如,当一个用户在修改一条记录时,其他用户就不能修改它。
事务: 如果需要原子性(allornothing),就需要事务管理器。一个简单的实现可以是:
写前日志 (WriteAhead Logging WAL): 在修改数据之前,先将修改操作记录到一个日志文件中。如果系统崩溃,可以通过回放日志来恢复。
两阶段提交 (2PC): 用于分布式事务,保证多个节点上的操作一致。对于单机简单系统,这过于复杂了。

简单系统可以怎么实现?

1. 语言选择: Python 是个不错的选择,它的字符串处理、文件 I/O、数据结构都比较方便。

2. 存储引擎 (Python 示例思路):

```python
class SimpleStorageEngine:
def __init__(self, filename):
self.filename = filename
记录文件中的偏移量 > (记录ID, 记录实际数据) 的简单映射
实际数据库不会这么简单,可能会用更复杂的数据结构来管理文件
self.records = {}
self.next_id = 1
self._load_data()

def _load_data(self):
try:
with open(self.filename, 'rb') as f:
while True:
假设每条记录的格式是:[4字节ID][N字节数据][ ]
id_bytes = f.read(4)
if not id_bytes: break
record_id = int.from_bytes(id_bytes, 'big')

data_bytes = b''
while True:
char = f.read(1)
if char == b' ': break
data_bytes += char

self.records[record_id] = data_bytes
self.next_id = max(self.next_id, record_id + 1)
except FileNotFoundError:
pass 文件不存在,从空开始

def _save_data(self):
with open(self.filename, 'wb') as f:
for record_id, data in self.records.items():
写入ID,然后是数据,以 结尾
f.write(record_id.to_bytes(4, 'big'))
f.write(data)
f.write(b' ')

def insert(self, data_bytes):
record_id = self.next_id
self.records[record_id] = data_bytes
self.next_id += 1
self._save_data() 每次写入都保存,效率不高,实际数据库会批量或更复杂
return record_id

def get_all(self):
return list(self.records.items()) 返回 (ID, data_bytes) 列表

def get_by_id(self, record_id):
return self.records.get(record_id)

... 其他方法如 update, delete
```

3. 查询处理器 (Python 示例思路):

```python
class QueryProcessor:
def __init__(self, storage_engine):
self.storage_engine = storage_engine

def process_query(self, query_string):
parts = query_string.split()
command = parts[0].upper()

if command == "GET":
if len(parts) == 2 and parts[1].upper() == "ALL":
return self.handle_get_all()
elif len(parts) >= 4 and parts[1].upper() == "WHERE":
假设查询格式是 GET WHERE <字段> <操作符> <值>
这里简化,假设我们只关心ID,并且数据是字符串
field = parts[2]
operator = parts[3]
value = parts[4]

if field.lower() == "id":
try:
target_id = int(value)
if operator == "=":
record_data = self.storage_engine.get_by_id(target_id)
if record_data:
return {target_id: record_data}
else:
return {}
else:
return "Unsupported operator for ID"
except ValueError:
return "Invalid ID value"
else:
return "Only ID filtering is supported in this simple version"
else:
return "Invalid GET query format"
elif command == "INSERT":
假设 INSERT 后面直接跟着数据,比如 INSERT "张三,30"
data_str = " ".join(parts[1:])
实际存储需要将字符串转换为字节,并按预定格式编码
例如,我们存储 "ID姓名年龄"
这里的例子更简单,假设我们直接存储传入的字符串作为value
record_id = self.storage_engine.insert(data_str.encode('utf8'))
return f"Record inserted with ID: {record_id}"
else:
return "Unknown command"

def handle_get_all(self):
all_records = self.storage_engine.get_all()
将字节数据解码成可读格式
decoded_records = {}
for record_id, data_bytes in all_records:
try:
decoded_records[record_id] = data_bytes.decode('utf8')
except UnicodeDecodeError:
decoded_records[record_id] = str(data_bytes) 无法解码就显示原始字节
return decoded_records
```

如何让它看起来不那么AI?

多用“我”、“你”、“咱们”等口语化表达。
多举生活中的例子来比喻抽象的概念。
解释时,可以带入一些“思考过程”或“为什么这样做”的逻辑。
可以提到一些“早期遇到过的问题”或者“曾经想过但最终放弃的方案”。
结构上,可以更像是“聊天”或者“讲故事”,而不是“结构化报告”。

总结一下我们这个简陋的“数据库”能干啥:

把一些数据(字符串)按照ID存进一个文件里。
可以读取所有数据。
可以通过ID精确查找某条数据。
可以插入新的数据,并自动分配ID。

这离一个真正的数据库系统还差很远很远,比如:

数据格式非常固定,不够灵活。 真正的数据库能处理各种数据类型,日期、浮点数、二进制等。
没有索引。 查找是顺序扫描,效率低。
没有查询语言的完整解析。 只能执行非常简单的命令。
没有错误处理、事务、并发控制、安全性等。
存储效率很低。 每次增删改都可能重写整个文件(在上面的Python示例里)。

但是,这已经足够让你体验到数据库的核心流程了:
1. 数据怎么存在文件里。
2. 怎么根据指令去文件里找数据。
3. 为什么需要索引来加速。

要从这个基础上继续完善,你可以考虑:
实现一个简单的BTree索引。
设计更复杂的数据格式,支持多种数据类型。
实现更丰富的查询条件(比如字符串匹配、范围查询)。
考虑如何更高效地写入数据,比如批量写入,或者在内存中缓冲。

一步一步来,先从最简单的“能存进去、能找出来”开始,你会逐渐发现其中的乐趣和挑战。希望这篇“唠叨”般的讲解,能让你对数据库系统有个更直观的理解,而不是只会背那些定义。祝你玩得开心!

网友意见

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自己动手写SQL执行引擎

前言

在阅读了大量关于数据库的资料后,笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。

整体结构

既然造轮子,那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍。下面是Freedom实现的整体结构,里面包含了实现的大致模块:


最终存储结构当然是使用经典的B+树结构。当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Manager来进行。当然了,为了完成事务,还必须要用WAL协议,其通过Log Manager来操作。
Freedom采用的是索引组织表,通过DruidSQL Parse来将sql翻译为对应的索引操作符进而进行对应的语义操作。

MySQL Protocol结构

client/server之间的交互采用的是MySQL协议,这样很容易就可以和mysql client以及jdbc进行交互了。

query packet

mysql通过3byte的定长包头去进行分包,进而解决tcp流的读取问题。再通过一个sequenceId来再应用层判断packet是否连续。


result set packet

mysql协议部分最复杂的内容是其对于result set的读取,在NIO的方式下加重了复杂性。
Freedom通过设置一系列的读取状态可以比较好的在Netty框架下解决这一问题。


row packet

还有一个较简单的是对row格式进行读取,如上图所示,只需要按部就班的解析即可。


由于协议解析部分较为简单,在这里就不再赘述。

SQL Parse

Freedom采用成熟好用的Druid SQL Parse作为解析器。事实上,解析sql就是将用文本表示
的sql语义表示为一系列操作符(这里限于篇幅原因,仅仅给出select中where过滤的原理)。

对where的处理

例如where后面的谓词就可以表示为一系列的以树状结构组织的SQL表达式,如下图所示:


当access层通过游标提供一系列row后,就可以通过这个树状表达式来过滤出符合where要求的数据。Druid采用了Parse中常用的visitor很方便的处理上面的表达式计算操作。

对join的处理

对join最简单处理方案就是对两张表进行笛卡尔积,然后通过上面的where condition进行过滤,如下图所示:


Freedom对于缩小笛卡尔积的处理

由于Freedom采用的是B+树作为底层存储结构,所以可以通过where谓词来界定B+树scan(搜索)的范围(也即最大搜索key和最小搜索key在B+树种中的位置)。考虑sql

       select a.*,b.* from t_archer as a join t_rider as b where a.id>=3 and a.id<=11 b.id and b.id>=19 b.id<=31     

那么就可以界定出在id这个索引上,a的scan范围为[3,11],如下图所示:


b的scan范围为[19,31],如下图所示(假设两张表数据一样,便于绘图):


scan少了从原来的15*15(一共15个元素)次循环减少到4*4次循环,即循环次数减少到7.1%

当然如果存在join condition的话,那么Freedom在底层cursor递归处理的过程中会预先过滤掉一部分数据,进一步减少上层的过滤。

B+Tree的磁盘结构

leaf磁盘结构

Freedom的B+Tree是存储到磁盘里的。考虑到存储的限制以及不定长的key值,所以会变得非常复杂。Freedom以page为单位来和磁盘进行交互。叶子节点和非叶子节点都由page承载并刷入磁盘。结构如下所示:


一个元组(tuple/item)在一个page中分为定长的ItemPointer和不定长的Item两部分。
其中ItemPointer里面存储了对应item的起始偏移和长度。同时ItemPointer和Item如图所示是向着中心方向进行伸张,这种结构很有效的组织了非定长Item。

leaf和node节点在Page中的不同

虽然leaf和node在page中组织结构一致,但其item包含的项确有区别。由于Freedom采用的是索引组织表,所以对于leaf在聚簇索引(clusterIndex)和二级索引(secondaryIndex)中对item的表示也有区别,如下图所示:


其中在二级索引搜索时通过secondaryIndex通过index-key找到对应的clusterId,再通过
clusterId在clusterIndex中找到对应的row记录。
由于要落盘,所以Freedom在node节点中的item里面写入了index-key对应的pageno,
这样就可以容易的从磁盘恢复所有的索引结构了。

B+Tree在文件中的组织

有了Page结构,我们就可以将数据承载在一个个page大小的内存里面,同时还可以将page刷新到对应的文件里。有了node.item中的pageno,我们就可以较容易的进行文件和内存结构之间的互相映射了。
B+树在磁盘文件中的组织如下图所示:


B+树在内存中相对应的映射结构如下图所示:


文件page和内存page中的内容基本是一致的,除了一些内存page中特有的字段,例如dirty等。

每个索引一个B+树

在Freedom中,每个索引都是一颗B+树,对记录的插入和修改都要对所有的B+树进行操作。

B+Tree的测试

笔者通过一系列测试case,例如随机变长记录对B+树进行插入并落盘,修复了其中若干个非常诡异的corner case。

B+Tree的todo

笔者这里只是完成了最简单的B+树结构,没有给其添加并发修改的锁机制,也没有在B+树做操作的时候记录log来保证B+树在宕机等灾难性情况下的一致性,所以就算完成了这么多的工作量,距离一个高并发高可用的bptree还有非常大的距离。

Meta Data

table的元信息由create table所创建。创建之后会将元信息落盘,以便Freedom在重启的时候加载表信息。每张表的元信息只占用一页的空间,依旧复用page结构,主要保存的是聚簇索引和二级索引的信息。元信息对应的Item如下图所示:


如果想让mybatis可以自动生成关于Freedom的代码,还需实现一些特定的sql来展现Freedom的元信息。这个在笔者另一个项目rider中有这样的实现。原理如下图所示:


实现了上述4类SQL之后,mybatis-generator就可以通过jdbc从Freedom获取元信息进而自动生成代码了。

事务支持

由于当前Freedom并没有保证并发,所以对于事务的支持只做了最简单的WAL协议。通过记录redo/undolog从而实现原子性。

redo/undo log协议格式

Freedom在每做一个修改操作时,都会生成一条日志,其中记录了修改前(undo)和修改后(redo)的行信息,redo用来回滚,redo用来宕机recover。结构如下图所示:


WAL协议

WAL协议很好理解,就是在事务commit前将当前事务中所产生的的所有log记录刷入磁盘。
Freedom自然也做了这个操作,使得可以在宕机后通过log恢复出所有的数据。


回滚的实现

由于日志中记录了undo,所以对于一个事务的回滚直接通过日志进行undo即可。如下图所示:


宕机恢复

Freedom如果在page全部刷盘之后关机,则可以由通过加载page的方式获取原来的数据。
但如果突然宕机,例如kill -9之后,则可以通过WAL协议中记录的redo/undo log来重新
恢复所有的数据。由于时间和精力所限,笔者并没有实现基于LSN的检查点机制。

Freedom运行

       git clone https://github.com/alchemystar/Freedom.git // 并没有做打包部署的工作,所以最简单的方法是在java编辑器里面 run alchemystar.freedom.engine.server.main     

以下是笔者实际运行Freedom的例子:


join查询


delete回滚


Freedom todo

Freedom还有很多工作没有完成,例如有层次的锁机制和MVCC等,由于工作忙起来就耽搁了。
于是笔者就看了看MySQL源码的实现理解了一下锁和MVCC实现原理,并写了两篇博客。比起
自己动手撸实在是轻松太多了^_^。

MVCC

my.oschina.net/alchemys

二阶段锁

my.oschina.net/alchemys

尾声

在造轮子的过程中一开始是非常有激情非常快乐的。但随着系统越来越庞大,复杂性越来越高,进度就会越来越慢,还时不时要推翻自己原来的设想并重新设计,然后再协同修改关联的所有代码,就如同泥沼,越陷越深。至此,笔者才领悟了软件工程最重要的其实是控制复杂度!始终保持简洁的接口和优雅的设计是实现一个大型系统的必要条件。

收获与遗憾

这次造轮子的过程基本满足了笔者的初衷,通过写一个数据库来学习数据库。不仅仅是加深了理解,最重要的是笔者在写的过程中终于明白了数据库为什么要这么设计,为什么不那样设计,仅仅对书本的阅读可能并不会有这些思考与领悟。
当然,还是有很多遗憾的,Freedom并没有实现锁机制和MVCC。由于只能在工作闲暇时间写,所以断断续续写了一两个月,工作一忙就将这个项目闲置了。现在将Freedom的设计写出来,希望大家能有所收获。

欢迎大家关注我公众号,里面有各种原创干货

想要学习怎么写数据库?那当然是看下面这本:

github链接

github.com/alchemystar/

码云链接

gitee.com/alchemystar/F

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    很多人在刚接触向量的时候,都会被一个问题困扰:向量不是既有大小又有方向吗?那为什么两个向量“相乘”得到的结果,却只是一个简单的数字(实数),而不是一个新的向量?这个“数量积”到底是怎么回事?我们不妨把这个问题拆解开来,一步一步地理解它。1. 什么是向量?首先,我们要明确向量是什么。你可以把向量想象成.............
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    一夜暴富,听起来就像一个梦,诱人又遥远。我也曾无数次在脑海里勾勒出那个画面:钱包突然鼓胀起来,所有关于钱的烦恼瞬间烟消云散。但说实话,这事儿可不是天上掉馅饼,更多时候是需要点运气,还得加上一些咱们能主动去做的努力。你想一夜暴富,这想法我太理解了。谁不想摆脱日复一日的辛劳,轻松享受生活呢?但咱们得明白.............
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    您好!您这个问题非常有意思,也触及到了实际应用中的一些挑战。您提到电源是超低频交流,整流后需要0.几F(比如0.1F、0.2F、0.5F)的滤波电容。在超低频交流下,要实现这样大容量的滤波电容,或者说达到同等的滤波效果,确实需要一些特殊的考量和技术手段。首先,我们来理解一下为什么在超低频下需要这么大.............

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