为了实现这些核心功能，通常数据库会包括以下核心组件：
a. 存储管理
数据用什么样的方式来组织、存储，是 key-value 还是关系型，是按行存还是按列存，支不支持压缩，支不支持删除和修改，支持什么样的数据类型和存储接口，POSIX 还是对象存储。是否要支持计算存储分离，是否要支持分布式存储，是否支持事物处理，是否支持多副本，采用什么算法来加速数据的检索(索引)等等。存储管理是数据库的核心组件，解决了存储管理问题，数据库的问题就解决了一半了。
b. 查询优化器
举个例子，你要带着全家人，包括老人、小孩一起从上海去海南旅行，要制作一个性价比最好、家人满意度最高的计划，那么在计划时需要考虑哪些因素呢?首先，怎么去，是开车去，还是火车去，还是飞机去。开车，路上要花多久，中间需要休息几次，你和太太有没有时间，老人孩子是不是受得了，汽油费用，过路费用;飞机，怎么去机场，行李有多少，带不带得下，机票有没有打折，下了飞机怎么办等等。住什么酒店，去什么景点，老人喜欢去人多的人文景观，太太喜欢安静的地方和方便购物的地方，小孩喜欢有游乐场的地方，要不要酒店 + 景点一起订，会不会有优惠，要不要租车，租什么车......说到这里，是不是可以体会一个查询优化器需要考虑的问题有多少?
当然，这部分工作可以有相对简单的实现(基于规则)，比如太太说了，时间确定、飞机来回、五星酒店、带私人沙滩，这样计划就会简单很多。然而，这份工作也可能复杂到难以想象(基于机器学习、基于实际开销等等)，比如太太说你全权负责，具体时间不确定，大概在 8月 - 9月，要少花钱多办事，多做调研，找一个最优方案。那么做这个计划就会非常复杂，需要的支持决策信息就会非常多。这样做出来的决策大概率相对会优化，比基于规则实现的计划能适应更多场景。
c. 执行模块
优化器做好了执行计划后，接下来就会有执行的模块按照执行计划对数据进行相关的计算，包括数据的存取、常规的加减乘除、排序、平均值、哈希，也会包括一些机器学习的算法，数据的压缩/解压缩，最后将计算完成的结果返回给客户端。
d. 内部管理和调度
数据库要正常地工作，还会需要一些内部协调管理的模块，比如内存和存储同步，存储空间整理，元数据管理，集群状态检测，容错和故障恢复等。
e. 管理工具和接口
为了提高易用性，数据库都需要提供一套管理工具，比如备份/恢复、状态检测、运行时监控、资源隔离、权限管理、安全审计、自定义接口、各种数据访问接口等。
