HackerURLs

一次又一次被重新发现的经典。

同一个链接,相隔一年以上,一次又一次被人重新发现、再次冲上 Hacker News 首页。能经受住这种时间检验的,大多是值得一读再读的文章。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

从名人堂开始
  • 4,700+篇经过时间检验的经典

Hall of fame

名人堂

在经典库里看全部精选

上首页次数最多、而且有中文导读的 30 篇。时间轴上每个黑点是一次上首页,空心点是一次没冲上去的投稿。

  1. 正在载入经典…

Archive

经典库

按第一次上首页的年份分布,点柱子筛选。

排序

    About

    这些经典是怎么挑出来的

    1. 01

      合并同一个链接

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部链接投稿,把 http/https、www、跟踪参数等写法不同的同一篇文章合并成一条。

    2. 02

      只留经得起时间的

      同一链接至少两次拿到 50 分以上(约等于上首页),而且两次相隔一年以上;再由 AI 剔除状态页、产品首页和新闻事件。

    3. 03

      写导读、译评论

      上首页次数最多的 2,000 篇配上中文导读、"为什么经久不衰",并精选翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误。

    编程与软件工程jvns.ca

    SQLite 是如何工作的?

    How Does Sqlite Work? (2014)

    2次上首页
    6年跨度
    636累计得分
    80条评论

    2014 — 2020,它一次次回到首页

    黑点是上首页(≥ 50 分)的那次投稿,空心点是没冲上去的投稿,点越大分数越高。

    导读

    这是 Julia Evans 2014 年'SQLite 是如何工作的'系列第一篇,她通过亲手剖析数据库文件的字节内容,讲解 SQLite 如何以'页'为单位在磁盘上组织数据。文章延续她一贯的动手实验风格,把数据库内部机制讲得直观易懂,续篇第二部分则深入 B 树。

    为什么经久不衰:SQLite 无处不在,而这篇文章把晦涩的数据库存储原理拆解成人人可以跟着做的实验,多年后仍是理解数据库内部机制的经典入门。

    关键词 SQLite数据库原理页面存储B树

    HN 评论精选

    SQLite 的页面存储源于 1979 年的 B-树经典论文,几乎所有关系数据库都沿用这一结构。

    数据存储的细节在 Douglas Comer 1979 年的论文《The Ubiquitous B-Tree》中就有描述。自它发明以来基本没什么变化:几乎所有关系型数据库都在使用这种结构的某种变体。我也写过相关文章,或许有助于理解它的工作原理。

    gtrubetskoy查看英文原文

    The details of how the data is stored are described in this 1979 paper by Douglas Comer: "The Ubiquitous B-Tree" [1]. Since it was invented, much hasn't really changed: practically all relational databases use some variation of this structure. I wrote about it in [2], which might help explain some aspects of how it works. [1] https://dl.acm.org/doi/10.1145/356770.356776 [2] https://grisha.org/blog/2013/05/11/relational-database-on-top-of-key-value-store-explained/ Edit: also [3] is about how to store SQLite in a Redis hash (rather than on-disk file). [3] https://grisha.org/blog/2013/05/29/sqlite-db-stored-in-a-redis-hash/

    建议阅读 src/ 下的独立模块而非合并的 sqlite3.c,并指出引擎核心是执行 SQL 的虚拟机。

    SQLite 代码模块划分清晰,构建也很快。探索代码库更简单的办法是阅读 src/ 下的各个独立模块,而不是打开过于庞大、难以驾驭的合并版 sqlite3.c。据我所知,数据库引擎的核心是一个处理解析后 SQL 的虚拟机,用调试器单步跟踪必然会进入执行语句的那个循环。此外 sqlite.org 上有大量设计文档。

    zoomablemind查看英文原文

    The SQLite code is nicely split into modules, and builds together reatively quickly. So the easier way to explore the codebase is to load into editor the individual modules at src/ rather than the aggregated sqlite3.c file which is too big and unmanageable in the editor. IIRC, the heart of the db engine appears to be some sort of vm that processes the parsed out SQL. Stepping through in debugger will inevitably capture you in the loop which executes the statements. Of course, there're plentiful design docs, all on https://sqlite.org.

    推荐同类嵌入式数据库 DuckDB,它面向分析型负载而非事务型负载。

    有人看过 DuckDB 吗?和 SQLite 一样,它是带 C API 的嵌入式关系数据库,甚至提供与 SQLite 相同 API 的封装。但它针对分析型而非事务型负载优化——适合少量大查询,而不是大量小读写。

    twic查看英文原文

    Anyone looked at DuckDB [1]? Like SQLite, it's an embedded relational database with a C API. In fact, it has a wrapper which presents the same API as SQLite [2]. But it's optimised for analytical rather than transactional work - a few huge queries rather than lots of little reads and writes. [1] https://duckdb.org/ [2] https://github.com/cwida/duckdb/tree/master/tools/sqlite3_api_wrapper

    赞赏作者动手实验、亲自验证的写作风格,而非照本宣科。

    我很欣赏 Julia Evans 乐于在编程中动手实验,并能把这种乐趣传递给读者。相比许多只是读书、常常不加批判地'相信'书面文字的从业者,这让人耳目一新。

    acqq查看英文原文

    I really appreciate how Julia Evans enjoys experimenting in programming and how she can carry that to her readers. That's so refreshing, compared to so many practitioners who just read the books and often uncritically "believe" the written texts.

    历次讨论

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