数据库系统实现技术内幕 01
数据库实现原理
数据库实现原理数据库实现原理是指数据库系统如何存储和管理数据的过程。
数据库系统通过使用数据结构、算法和相关技术来组织和操作数据，使得数据可以高效地存储、访问和处理。
数据库实现的基本原理包括数据模型、数据存储和索引结构、查询优化和执行等方面。
1. 数据模型数据模型是数据库系统的基础，它定义了数据在数据库中的组织方式和数据之间的关系。
常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型等。
关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它使用表格形式组织数据，表格中的行表示记录，列表示字段。
2. 数据存储和索引结构数据库系统使用各种数据结构来存储数据，常用的包括堆文件、顺序文件和哈希文件等。
这些数据结构可以根据实际需求进行选择和优化。
索引结构是数据库系统中重要的组成部分，它可以加快数据的查询操作。
常用的索引结构有B树和B+树等，它们能够对数据进行有序的存储和检索。
3. 查询优化和执行查询优化是指数据库系统在执行查询操作之前，通过优化查询计划的生成和选择来提高查询性能。
查询优化器会根据查询语句和数据库的结构信息，选择最优的查询计划，以减少查询的时间和资源消耗。
查询执行是指数据库系统按照查询计划，从存储介质中获取数据，并进行相关的操作。
数据库系统会将查询分解为一系列的子操作，包括读取、过滤、排序和连接等，然后按照合适的顺序进行执行。
此外，数据库实现还涉及到事务管理、并发控制和故障恢复等方面，这些是保证数据库系统的数据一致性、可靠性和并发操作的关键技术。
综上所述，数据库实现原理涉及到数据模型、数据存储和索引结构、查询优化和执行等多个方面，通过使用合适的数据结构、算法和技术，数据库系统能够高效地存储和管理数据。
数据库系统实现
数据库系统实现数据库系统是用于存储和管理大量数据的软件系统。
它提供了一种结构化的方式来组织和访问数据，以满足用户对数据的需求。
数据库系统实现包括设计数据库结构、建立数据模型、编写数据库管理系统和开发应用程序等过程。
本文将介绍数据库系统实现的关键步骤和一些常用的技术。
一、设计数据库结构设计数据库结构是数据库系统实现的第一步。
在设计数据库结构时，需要明确数据的关系和属性，并将其转化为逻辑模型。
常用的逻辑模型有层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是最常用的一种模型，它利用数据表和关系来组织数据。
在设计数据库结构时，需要注意以下几点：1. 根据需求分析，确定数据的实体、关系和属性；2. 设计数据表和定义各个表之间的关系；3. 定义表的主键和外键，用于确保数据的完整性和一致性；4. 考虑数据库的扩展性和性能问题，避免数据冗余和不必要的索引。
二、建立数据模型建立数据模型是数据库系统实现的关键步骤之一。
数据模型是数据库系统的核心，它描述了数据在数据库中的组织方式和操作规则。
常用的数据模型有关系模型、面向对象模型和文档模型等。
在建立数据模型时，需要考虑以下几点：1. 根据数据库结构设计，确定数据模型的类型；2. 定义数据模型中的实体、属性和关系；3. 考虑数据模型的拓展性和性能问题，选择适当的模型。
三、编写数据库管理系统编写数据库管理系统是数据库系统实现的核心任务之一。
数据库管理系统是管理和操作数据库的软件，它负责数据的存储、检索、更新和删除等操作。
常用的数据库管理系统有Oracle、MySQL和SQL Server等。
在编写数据库管理系统时，需要注意以下几点：1. 根据数据模型和需求分析，确定数据库的功能和特性；2. 设计数据库管理系统的结构和架构；3. 实现数据库管理系统的核心模块，包括数据存储和索引、查询处理和事务管理等。
四、开发应用程序开发应用程序是数据库系统实现的最终目标之一。
第8章 数据库系统实现技术
数据库系统实现技术1.1 数据库管理系统概述数据库管理系统（Data Base Mangement System DBMS）是在操作系统支持下的一个复杂的和功能强大的系统软件，它对数据库进行统一管理和控制。
1.11 数据库管理系统的基本功能数据定义功能：允许用户使用专门的数据定义语言来对数据库的结构进行描述，包括外模式，模式，内模式的定义，数据库完整性的定义，安全保密的定义，索引的定义，视图的定义等。
这些定义存储在数据字典中，是DBMS运行的基本依据。
数据操作功能：支持用户使用表达能力强且易学易用的数据操作语言或查询语言来表达对数据库中数据所要进行的检索，插入，更新，删除操作，高效的执行用户所表达的对数据库中数据的操作请求。
数据存储和管理功能：支持对大量的，各种类型的数据进行组织，存储和管理工作，包括用户数据，索引，数据字典等的存储管理。
事务管理功能：提供对事物概念的支持和事务管理能力。
支持对数据的并发存取，即多个不同事务同时对数据进行存取，避免同时的访问可能造成的不良后果，并保证数据库具有从多种类型的故障中恢复的能力。
其他功能：包括与网络中其他软件系统的通信功能，一个DBMS与另一个DBMS或文件系统的数据转换功能，异构数据库之间的互访和互操作功能，对新的高级应用提供支持的能力等。
1.12 数据库管理系统的主要部分和各部分的功能数据库系统包括以下三部分：（1）存储管理器：高效的利用辅助存储器来存放数据，并使得数据能够被快速存取。
具体负责外存储器中的数据存储管理和访问，索引的建立和管理，内存中的缓冲区管理等。
（2）查询处理器：高效的执行像SQL这样非常高级的语言表达的数据查询和修改。
具体负责DDL编译，数据安全性定义和安全性控制，数据完整型定义和完整性控制，查询编译，查询优化，查询执行等。
（3）事务管理器：对并发执行的事务进行有效地管理，使之具有ACID特性。
具体负责事务管理，并发控制，日志管理和故障恢复等。
数据仓库技术的基本原理与架构
数据仓库技术的基本原理与架构数据仓库技术是当今信息管理和分析领域中的重要组成部分。
它通过收集、存储和整合大量的数据，为决策者提供有价值的信息，帮助他们做出更加明智的决策。
本文将从数据仓库技术的基本原理和架构两个方面进行论述。
一、基本原理数据仓库的基本原理是以数据为中心，通过将不同来源的数据进行整合、清洗和转换，使得决策者能够从中发现模式和趋势，并对业务进行深入分析。
数据仓库采用了面向主题的建模方法，将数据按照业务需求进行分类，并建立相应的维度模型。
这样，决策者可以根据不同层次和维度对数据进行灵活的分析。
数据仓库的关键技术之一是ETL（抽取、转换和加载）。
ETL技术通过从各种源系统中抽取数据，对数据进行清洗和转换，然后将数据加载到数据仓库中。
ETL过程是数据仓库建设的基石，它保证了数据的准确性和一致性，同时也能够处理大规模数据的高效处理。
二、架构数据仓库的架构采用了多层次的结构，主要包括数据源层、数据处理层和应用层。
数据源层是数据仓库的基础，它包括了各种数据源，例如企业内部的数据库、文件、日志等。
数据源层的关键任务是将数据从各个来源抽取出来，并进行清洗和转换，以便后续的处理和分析。
数据处理层是数据仓库的核心，它包括了数据存储、数据处理和数据查询等功能。
数据存储采用了多维数据库或者列式数据库来存储数据，以便灵活、高效地支持各种查询。
数据处理包括了ETL过程以及对数据进行聚合、汇总和分析的功能。
数据查询是数据仓库的最终目标，决策者通过查询工具可以对数据仓库中的数据进行自由、灵活的分析。
应用层是数据仓库向用户提供的接口，它包括了各种BI（商业智能）工具和报表工具。
BI工具能够对数据进行可视化的展示，帮助决策者更好地理解数据。
报表工具则可以根据用户的需求生成各种形式的报表。
在数据仓库的架构中，还有一项重要的技术叫做元数据管理。
元数据是描述数据的数据，它记录了数据的来源、结构、定义和用途等信息。
元数据管理能够帮助用户更好地理解和使用数据仓库中的数据，并且起到了数据治理的作用。
数据库管理系统的原理和实践
数据库管理系统的原理和实践数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是计算机科学中的重要领域，它的出现为实现数据的高效管理和查询提供了强有力的工具。
本文将详细介绍数据库管理系统的原理和实践，并分点进行阐述。
一、数据库管理系统原理1. 数据库的概念- 数据库是指在计算机系统中保存、管理和组织数据的集合。
它以一种结构化的方式存储数据，方便后续的数据检索和处理。
- 数据库可以包含多个表，每个表由多个字段组成，每个字段表示一种数据类型。
通过表和字段的定义，可以构建复杂的数据模型。
2. 数据库管理系统的作用- 数据库管理系统是一种软件，它负责管理数据库的创建、组织、存储和维护等工作。
- 数据库管理系统提供了一种便捷的方式来对数据进行增删改查操作，同时保证数据的安全性和一致性。
3. 数据库管理系统的特点- 数据的独立性：数据库管理系统可以将数据的逻辑表示与物理表示相分离，使用户可以独立于底层存储结构进行操作。
- 数据的共享性：多个用户可以并发地对数据库进行访问和修改，数据库管理系统可以提供必要的控制机制，保证数据的一致性。
- 数据的完整性：数据库管理系统可以定义各种约束条件，如主键、外键和数据类型等，保证数据的有效性和一致性。
二、数据库管理系统的实践步骤1. 数据库设计- 根据需求分析，确定数据库的实体、属性和关系，并进行实体-关系图的设计。
- 根据实体-关系图，将其转化为关系模式，包括确定表的结构和字段的定义。
2. 数据库创建- 在数据库管理系统中运行相应的DDL（数据定义语言）命令，创建表、定义字段和约束条件。
- 设计表的索引，以提高查询性能。
3. 数据库插入、更新和删除- 利用数据库管理系统提供的DML（数据操纵语言）命令，可以插入新的数据记录，更新现有数据记录或删除数据记录。
4. 数据库查询- 利用数据库管理系统提供的查询语言（如SQL），可以对数据库中的数据进行复杂的查询和统计操作。
数据库系统实现
数据库系统实现数据库系统是管理和组织数据的重要工具，它提供了对数据的有效存储、访问和管理的方法。
数据库系统实现的目标是有效地设计和开发一个可以满足特定需求的数据库系统。
本文将介绍数据库系统实现的一般步骤以及涉及的关键技术和工具。
一、需求分析在进行数据库系统实现之前，首先需要进行需求分析。
需求分析是确定数据库系统功能和性能需求、用户需求以及数据结构需求的过程。
它包括对系统目标、数据需求和功能需求的详细描述和分析。
通过需求分析，可以明确数据库系统的设计和实现目标，并为后续的步骤提供指导。
二、逻辑设计逻辑设计是数据库系统实现的下一步，它的目标是定义数据库的逻辑结构，包括数据库中包含的数据和数据之间的关系。
在逻辑设计阶段，需要进行实体关系模型（ER模型）的设计，确定实体、属性以及实体之间的关系。
通过逻辑设计，可以建立数据库系统的基本框架，为物理设计提供基础。
三、物理设计物理设计是将逻辑设计转化为具体的物理存储结构的过程。
在物理设计阶段，需要选择适当的存储结构、索引结构和物理存储位置，以提高数据库系统的性能和效率。
物理设计还包括确定数据分区策略、数据备份和恢复策略等，以确保数据库系统的可靠性和安全性。
四、数据库实施数据库实施是将数据库系统设计和物理设计转化为实际的数据库系统的过程。
在数据库实施阶段，需要根据物理设计的要求，创建数据库和数据表，并进行数据导入和数据格式转换。
同时，还需要进行数据库权限设置、用户管理和数据库性能调优等工作，以确保数据库系统的正常运行。
五、数据库测试和维护数据库系统实施完成后，需要进行测试和维护工作。
数据库测试包括对数据库系统的功能和性能进行测试，以验证系统是否满足需求。
数据库维护包括对数据库进行监控、备份和恢复，以及对数据库性能进行优化和调整。
六、数据库系统实现的关键技术和工具数据库系统实现涉及多种关键技术和工具。
常用的关键技术包括数据库设计、SQL语言、数据库查询优化、事务管理和并发控制等。
数据仓库技术的基本原理与架构(三)
数据仓库技术的基本原理与架构数据在当前信息化时代扮演着至关重要的角色。
然而，随着数据量的不断增长，如何高效地存储、管理和分析数据成为了一项挑战。
为此，数据仓库技术应运而生。
本文将介绍数据仓库技术的基本原理与架构。
1. 数据仓库的基本原理数据仓库是一个面向主题、集成、非易失、相对稳定和随机访问的数据集合。
其基本原理可以概括为以下几点：主题导向数据仓库面向主题，即将数据组织成与特定业务主题相关的维度模型。
通过以主题为中心的数据结构，数据仓库能更好地满足特定用户的信息需求。
集成性数据仓库从多个源系统中抽取、转换和加载数据，实现了数据的集成。
这种集成性使得用户能够在一个统一的数据源中获取全面、一致的业务数据。
非易失性数据仓库中的数据是非易失的，即一旦数据存入数据仓库，就不会被随意删除或修改。
这种特性使得用户可以放心地对数据进行分析和决策。
相对稳定性数据仓库对源系统的数据变化是相对稳定的。
数据仓库的更新频率通常是每日或每周，并不需要与源系统同步更新。
这使得数据仓库能更好地支持长期、历史数据的分析。
随机访问数据仓库支持随机访问，即用户可以根据自己的需求和权限，在数据仓库中自由地进行查询和分析。
这种灵活性使得用户可以根据实际情况进行多维度的数据探索。
2. 数据仓库的架构设计数据仓库的架构设计是实现数据仓库技术的关键。
一个典型的数据仓库系统包括以下几个核心组件：数据源数据源是数据仓库的基础，通常包括关系型数据库、文件系统、数据中心等。
数据源中的数据通过数据抽取、转换和加载等过程被传输至数据仓库。
抽取转换加载（ETL）ETL是数据仓库中的重要环节，负责对源数据进行抽取、清洗、转换和加载等操作，使得数据适应数据仓库的存储结构和规范。
数据存储数据存储是数据仓库的核心，用于存储经过ETL处理后的数据。
数据仓库常用的存储模式包括维度模型和多维模型，如星型模型和雪花模型。
元数据管理元数据是描述数据结构、数据内容和数据关系等信息的数据。
数据库管理系统的原理与实现
数据库管理系统的原理与实现数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于管理和组织数据的软件工具。
它提供了一种结构化的方法来存储、管理和查询数据。
DBMS在当今信息时代起着至关重要的作用，广泛应用于各行各业，包括企业管理、学术研究、医疗保健等领域。
本文将探讨数据库管理系统的原理与实现。
一、数据库管理系统的基本原理数据库管理系统的基本原理是建立在关系模型理论的基础上的。
关系模型是一种通用且简单的数据组织方式，其中数据以表格的形式呈现，每个表格包含了一组记录，每个记录包含了多个字段。
通过构建表之间的关系，可以实现数据的连接、过滤和查询。
数据库管理系统的基本原理包括以下几个方面：1. 数据库设计：数据库设计是数据库管理系统的基础，它包括确定需要存储的数据以及数据之间的关系。
在数据库设计过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和性能等因素。
2. 数据库查询语言：数据库查询语言（如SQL）是与数据库进行交互的工具。
通过使用查询语言，用户可以方便地对数据库进行增删改查操作，实现数据的检索和更新。
3. 数据库事务管理：事务是指一组数据库操作的逻辑单元，它要么全部执行，要么全部取消。
数据库管理系统通过实现事务管理，确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，保证数据的完整性和可靠性。
4. 数据库安全性：数据库管理系统需要提供安全机制来保护数据的安全性和隐私性。
这包括用户身份认证、权限管理、数据加密等功能，以防止非授权用户的访问和恶意攻击。
二、数据库管理系统的实现数据库管理系统的实现可以分为两个层次：逻辑层和物理层。
1. 逻辑层：逻辑层是数据库管理系统与用户之间的接口，它实现了数据库查询语言和事务管理等功能。
逻辑层将用户的请求翻译成对数据库的具体操作，包括数据的查询、插入、更新和删除等操作。
2. 物理层：物理层是数据库管理系统与实际存储介质之间的接口，它负责将数据库的逻辑结构映射到物理存储介质上。
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Michael Stonebraker
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数据库系统实现技术内幕
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Michael Stonebraker
Michael Stonebraker，SQL Server/Sysbase奠基人。
著名的数据库科学家，他在1992 年提出对象关系数据库模型在加州伯克利分校计算机
数据库发展史
无库时代 层次状数据库 网状数据库 关系型数据库
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层次模型
典型代表：IBM的IMS数据库
可以参考王珊《数据库系统概论》第一章
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层次模型
2004 年 CA 在开源许可下发布了 Ingres release 3，并继续开发销售 Ingres。
在返回 Berkeley 之后，Stonebraker 开始了一项后-Ingres 计划来致力于解决关系模型的数据库 管理现有实现的局限性。其中主要的是它们不能让用户定义组合更简单域的新域（或者叫“类型” ）（参见关系模型获得对术语“域”的解释。）结 果的计划叫做 Postgres，以介入对增加完整的
教授达25年。在此期间他创作了Ingres, Illustra, Cohera, StreamBase Systems和 Vertica等系统。Stonebraker教授也曾担任过Informix的CEO，目前他是MIT麻省理 工学院客席教授。 Stonebraker 教授领导了称为Postgres的后Ingres项目。这个项目的成果非常巨大， 在现代数据库的许多方面都做出的大量的贡献。Stonebraker 教授还做出了一件造福 全人类的事情，那就是把Postgres 放在了BSD 版权的保护下。如今Postgres名字已经 变成了PostgreSQL，功能也是日渐强大。 87年左右，Sybase联合了微软，共同开 发SQL Server。原始代码的来源与Ingres有 些渊源。后来1994年，两家公司合作终止。此时，两家公司都拥有一套完全相同的
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Oracle的存储结构
表空间和数据文件
块与块内结构
范围 段
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组织层次
Database
Tablespace
Data file
Logical
Segment
Physical
Extent
Oracle block
计算机存储体系结构
主存储器（内存）
第二级存储器（磁盘）
cache）
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硬盘结构
/henryau/archive/2013/01/18/hardware_%E7%A3%81
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实验环境
安装一套Oracle数据库，版本不需要太新
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关于数据库原理的葵花宝典
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参考书
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Rollback segment
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Temporary segment
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范围
Allocated when the segment is:
– – – Created Extended Altered
Deallocated when the segment is:
司的信誉，并于 2000 年被 IBM 收购。
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Michael Stonebraker
Robert Epstein 在伯克立大学项目中的重要的程序员，创建了 Britton-Lee，后来的 Sybase， Sybase 在 80 到 90 年期间是第二号数据库产品，Sybase 于1992年将产品卖给微软，微软称之为 MS SQLServer。 Stonebraker 自己离开了伯克立大学在1982年创建了Ingres 公司，Stonebraker 在这个公司工作 到 1991 年，然后公司卖给了 ASK，1994年 ASK/ingres 被 CA Computer Associates 收购。
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Codd全关系系统十二准则
准则7 高级的插入、修改和删除操作 系统应该对各种操作进行查询优化。 准则8 数据的物理独立性 无论数据库的数据在存储表示或存取方法上作任何变化，应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。 准则9 数据逻辑独立性 当对基本关系进行理论上信息不受损害的任何改变时，应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。 准则10 数据完整的独立性 关系数据库的完整性约束条件必须是用数据库语言定义并存储在数据字典中的。
/ncre/ncrefx/201306241716491023.htm
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网状模型
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NoSQL：图数据库Neo4j
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SQLServer代码。 可以认为，Stonebraker教授是目前主流数据库的奠基人。
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Michael Stonebraker
1973 年 IBM 启动了 System R 项目，项目组发表了一系列关于关系数据库的的文章
。两个伯克莱大学的科学家，Michael Stonebraker 和 Eugene Wong 读了这些文章
准则11 分布独立性
关系数据库系统在引入分布数据或数据重新分布时保持逻辑不变。 准则12 无破坏准则 如果一个关系数据库系统具有一个低级语言，那么这个低级语言不能违背或绕过完整性准则。
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SQL之父
唐·钱伯林（Don Chamberlin），是 IBM Fellow，ACM及IEEE 特别会员。
– – – – Dropped Altered Truncated Automatically resized (rollback segments only)
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Scott和他的猫的故事
左起 Ed Oates、Bruce Scott、Bob Miner、Larry Ellison
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Oracle与Larry Ellison
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类型支持所需要的最小数目的特征为目标。其中包括定义类型的功能，还有完全描述联系的能力 联系至今已经广泛使用但仍由用户完全维护。在 Postgres 中数据库“理解”联系，并能以使用规 则的自然方式在有关联的表中检索信息。详情请参见 PostgreSQL 的文章。在 1990 年 Stonebraker 再次离开 Berkeley 去商业化 Postgres，使用了名字 Illustra。Illustra 后来被
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关系型数据库之父：E.F.Codd
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关系型数据库
1970年，Codd划时代的论文《用于 大型共享数据库的关系数据模型》
关系与关系代数
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他是SQL关系数据库语言的发明人之一
，也是XQuery语言的设计基础Quilt语 言的发明人之一。Don拥有加利福尼 亚大学博士学位。他目 前在IBM Almaden 研究中心工作，在过去几年 中，他代表IBM参与W3C XML Query 工作组的工作。
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%E7%9B%98.html
要了解DBMS的许多设计思想，必须先了解硬盘 磁头，盘面的机械结构，块读写
控制器与IO通道，接口界面
重要衡量指标 碎片问题
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读写性能与效率
多硬盘，磁盘阵列
调度：电梯算法
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OS block
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各种段类型
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