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三篇文章了解 TiDB 技术内幕——说计算

本篇将介绍 TiDB 如何利用底层的 KV 存储,将关系模型映射为Key-Value模型,以及如何进行SQL计算。

作者:申砾|2017-06-04 23:57

上一篇文章中,我们介绍了 TiDB 如何存储数据,也就是 TiKV 的一些基本概念。本篇将介绍 TiDB 如何利用底层的KV存储,将关系模型映射为Key-Value 模型,以及如何进行SQL计算。

三篇文章了解 TiDB 技术内幕——说计算

关系模型到 Key-Value 模型的映射

在这我们将关系模型简单理解为 Table 和 SQL 语句,那么问题变为如何在 KV 结构上保存 Table 以及如何在 KV 结构上运行 SQL 语句。

假设我们有这样一个表的定义:

  1. CREATE TABLE User { 
  2.     ID int, 
  3.     Name varchar(20), 
  4.     Role varchar(20), 
  5.     Age int, 
  6.     PRIMARY KEY (ID), 
  7.     Key idxAge (age) 
  8. }; 

SQL 和 KV 结构之间存在巨大的区别,那么如何能够方便高效地进行映射,就成为一个很重要的问题。一个好的映射方案必须有利于对数据操作的需求。那么我们先看一下对数据的操作有哪些需求,分别有哪些特点。

对于一个 Table 来说,需要存储的数据包括三部分:

  1. 表的元信息
  2. Table 中的 Row
  3. 索引数据

表的元信息我们暂时不讨论,会有专门的章节来介绍。

对于 Row,可以选择行存或者列存,这两种各有优缺点。TiDB 面向的首要目标是 OLTP 业务,这类业务需要支持快速地读取、保存、修改、删除一行数据,所以采用行存是比较合适的。

对于 Index,TiDB 不只需要支持 Primary Index,还需要支持 Secondary Index。Index 的作用的辅助查询,提升查询性能,以及保证某些 Constraint。查询的时候有两种模式,一种是点查,比如通过 Primary Key 或者 Unique Key 的等值条件进行查询,

这种需要通过索引快速定位到某一行数据;另一种是 Range 查询,

这个时候需要通过 idxAge 索引查询 age 在 20 和 30 之间的那些数据。Index 还分为 Unique Index 和 非 Unique Index,这两种都需要支持。

分析完需要存储的数据的特点,我们再看看对这些数据的操作需求,主要考虑 Insert/Update/Delete/Select 这四种语句。

  • 对于 Insert 语句,需要将 Row 写入 KV,并且建立好索引数据。
  • 对于 Update 语句,需要将 Row 更新的同时,更新索引数据(如果有必要)。
  • 对于 Delete 语句,需要在删除 Row 的同时,将索引也删除。

上面三个语句处理起来都很简单。对于 Select 语句,情况会复杂一些。首先我们需要能够简单快速地读取一行数据,所以每个 Row 需要有一个 ID (显示或隐式的 ID)。其次可能会读取连续多行数据,

最后还有通过索引读取数据的需求,对索引的使用可能是点查或者是范围查询。

大致的需求已经分析完了,现在让我们看看手里有什么可以用的:一个全局有序的分布式 Key-Value 引擎。全局有序这一点重要,可以帮助我们解决不少问题。比如对于快速获取一行数据,假设我们能够构造出某一个或者某几个 Key,定位到这一行,我们就能利用 TiKV 提供的 Seek 方法快速定位到这一行数据所在位置。再比如对于扫描全表的需求,如果能够映射为一个 Key 的 Range,从 StartKey 扫描到 EndKey,那么就可以简单的通过这种方式获得全表数据。操作 Index 数据也是类似的思路。接下来让我们看看 TiDB 是如何做的。

TiDB 对每个表分配一个 TableID,每一个索引都会分配一个 IndexID,每一行分配一个 RowID(如果表有整数型的 Primary Key,那么会用 Primary Key 的值当做 RowID),其中 TableID 在整个集群内唯一,IndexID/RowID 在表内唯一,这些 ID 都是 int64 类型。

每行数据按照如下规则进行编码成 Key-Value pair:

  1. Key: tablePrefix_rowPrefix_tableID_rowID 
  2. Value: [col1, col2, col3, col4] 

其中 Key 的 tablePrefix/rowPrefix 都是特定的字符串常量,用于在 KV 空间内区分其他数据。

对于 Index 数据,会按照如下规则编码成 Key-Value pair:

  1. Key: tablePrefix_idxPrefix_tableID_indexID_indexColumnsValue 
  2. Value: rowID 

Index 数据还需要考虑 Unique Index 和非 Unique Index 两种情况,对于 Unique Index,可以按照上述编码规则。但是对于非 Unique Index,通过这种编码并不能构造出唯一的 Key,因为同一个 Index 的 tablePrefix_idxPrefix_tableID_indexID_ 都一样,可能有多行数据的ColumnsValue 是一样的,所以对于非 Unique Index 的编码做了一点调整:

  1. Key: tablePrefix_idxPrefix_tableID_indexID_ColumnsValue_rowID 
  2. Value:null 

这样能够对索引中的每行数据构造出唯一的 Key。

注意上述编码规则中的 Key 里面的各种 xxPrefix 都是字符串常量,作用都是区分命名空间,以免不同类型的数据之间相互冲突,定义如下:

  1. var( 
  2.     tablePrefix     = []byte{'t'} 
  3.     recordPrefixSep = []byte("_r") 
  4.     indexPrefixSep  = []byte("_i") 

另外请大家注意,上述方案中,无论是 Row 还是 Index 的 Key 编码方案,一个 Table 内部所有的 Row 都有相同的前缀,一个 Index 的数据也都有相同的前缀。这样具体相同的前缀的数据,在 TiKV 的 Key 空间内,是排列在一起。同时只要我们小心地设计后缀部分的编码方案,保证编码前和编码后的比较关系不变,那么就可以将 Row 或者 Index 数据有序地保存在 TiKV 中。这种保证编码前和编码后的比较关系不变的方案我们称为 Memcomparable,对于任何类型的值,两个对象编码前的原始类型比较结果,和编码成 byte 数组后(注意,TiKV 中的 Key 和 Value 都是原始的 byte 数组)的比较结果保持一致。具体的编码方案参见 TiDB 的codec 包 。采用这种编码后,一个表的所有 Row 数据就会按照 RowID 的顺序排列在 TiKV 的 Key 空间中,某一个 Index 的数据也会按照 Index 的 ColumnValue 顺序排列在 Key 空间内。

现在我们结合开始提到的需求以及 TiDB 的映射方案来看一下,这个方案是否能满足需求。首先我们通过这个映射方案,将 Row 和 Index 数据都转换为 Key-Value 数据,且每一行、每一条索引数据都是有唯一的 Key。其次,这种映射方案对于点查、范围查询都很友好,我们可以很容易地构造出某行、某条索引所对应的 Key,或者是某一块相邻的行、相邻的索引值所对应的 Key 范围。最后,在保证表中的一些 Constraint 的时候,可以通过构造并检查某个 Key 是否存在来判断是否能够满足相应的 Constraint。

至此我们已经聊完了如何将 Table 映射到 KV 上面,这里再举个简单的例子,便于大家理解,还是以上面的表结构为例。假设表中有 3 行数据:

  1. "TiDB", "SQL Layer", 10
  2. "TiKV", "KV Engine", 20
  3. "PD", "Manager", 30

那么首先每行数据都会映射为一个 Key-Value pair,注意这个表有一个 Int 类型的 Primary Key,所以 RowID 的值即为这个 Primary Key 的值。假设这个表的 Table ID 为 10,其 Row 的数据为:

  1. t_r_10_1  --> ["TiDB", "SQL Layer", 10] 
  2. t_r_10_2 --> ["TiKV", "KV Engine", 20] 
  3. t_r_10_3 --> ["PD", "Manager", 30] 

除了 Primary Key 之外,这个表还有一个 Index,假设这个 Index 的 ID 为 1,则其数据为:

  1. t_i_10_1_10_1 —> null 
  2. t_i_10_1_20_2 --> null 
  3. t_i_10_1_30_3 --> null 

大家可以结合上述编码规则来理解上面这个例子,希望大家能理解我们为什么选择了这个映射方案,这样做的目的是什么。

元信息管理

上节介绍了表中的数据和索引是如何映射为 KV,本节介绍一下元信息的存储。Database/Table 都有元信息,也就是其定义以及各项属性,这些信息也需要持久化,我们也将这些信息存储在 TiKV 中。每个 Database/Table 都被分配了一个唯一的 ID,这个 ID 作为唯一标识,并且在编码为 Key-Value 时,这个 ID 都会编码到 Key 中,再加上 m_ 前缀。这样可以构造出一个 Key,对应的 Value 中存储的是序列化后的元信息。


除此之外,还有一个专门的 Key-Value 存储当前 Schema 信息的版本。TiDB 使用 Google F1 的 Online Schema 变更算法,有一个后台线程在不断的检查 TiKV 上面存储的 Schema 版本是否发生变化,并且保证在一定时间内一定能够获取版本的变化(如果确实发生了变化)。

SQL on KV 架构

TiDB 的整体架构如下图所示:

TiKV Cluster 主要作用是作为 KV 引擎存储数据,上篇文章已经介绍过了细节,这里不再敷述。本篇文章主要介绍 SQL 层,也就是 TiDB Servers 这一层,这一层的节点都是无状态的节点,本身并不存储数据,节点之间完全对等。TiDB Server 这一层最重要的工作是处理用户请求,执行 SQL 运算逻辑,接下来我们做一些简单的介绍。

SQL 运算

理解了 SQL 到 KV 的映射方案之后,我们可以理解关系数据是如何保存的,接下来我们要理解如何使用这些数据来满足用户的查询需求,也就是一个查询语句是如何操作底层存储的数据。

能想到的最简单的方案就是通过上一节所述的映射方案,将 SQL 查询映射为对 KV 的查询,再通过 KV 接口获取对应的数据,最后执行各种计算。

这样一个语句,我们需要读取表中所有的数据,然后检查 Name 字段是否是 TiDB,如果是的话,则返回这一行。这样一个操作流程转换为 KV 操作流程:

  • 构造出 Key Range:一个表中所有的 RowID 都在 [0, MaxInt64) 这个范围内,那么我们用 0 和 MaxInt64 根据 Row 的 Key 编码规则,就能构造出一个 [StartKey, EndKey) 的左闭右开区间

  • 扫描 Key Range:根据上面构造出的 Key Range,读取 TiKV 中的数据

  • 过滤数据:对于读到的每一行数据,计算 name="TiDB" 这个表达式,如果为真,则向上返回这一行,否则丢弃这一行数据

  • 计算 Count:对符合要求的每一行,累计到 Count 值上面


这个方案肯定是可以 Work 的,但是并不能 Work 的很好,原因是显而易见的:

  1. 在扫描数据的时候,每一行都要通过 KV 操作同 TiKV 中读取出来,至少有一次 RPC 开销,如果需要扫描的数据很多,那么这个开销会非常大;
  2. 并不是所有的行都有用,如果不满足条件,其实可以不读取出来;
  3. 符合要求的行的值并没有什么意义,实际上这里只需要有几行数据这个信息就行。

分布式 SQL 运算

如何避免上述缺陷也是显而易见的,首先我们需要将计算尽量靠近存储节点,以避免大量的 RPC 调用。其次,我们需要将 Filter 也下推到存储节点进行计算,这样只需要返回有效的行,避免无意义的网络传输。最后,我们可以将聚合函数、GroupBy 也下推到存储节点,进行预聚合,每个节点只需要返回一个 Count 值即可,再由 tidb-server 将 Count 值 Sum 起来。

这里有一个数据逐层返回的示意图:

数据逐层返回的示意图

SQL 层架构

上面几节简要介绍了 SQL 层的一些功能,希望大家对 SQL 语句的处理有一个基本的了解。实际上 TiDB 的 SQL 层要复杂的多,模块以及层次非常多,下面这个图列出了重要的模块以及调用关系:

SQL 层架构

用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 tidb-server,tidb-server 会解析 MySQL Protocol Packet,获取请求内容,然后做语法解析、查询计划制定和优化、执行查询计划获取和处理数据。数据全部存储在 TiKV 集群中,所以在这个过程中 tidb-server 需要和 tikv-server 交互,获取数据。最后 tidb-server 需要将查询结果返回给用户。

小结

到这里,我们已经从 SQL 的角度了解了数据是如何存储,如何用于计算。SQL 层更详细的介绍会在今后的文章中给出,比如优化器的工作原理,分布式执行框架的细节。

下一篇文章我们将会介绍一些关于 PD 的信息,这部分会比较有意思,里面的很多东西是在使用 TiDB 过程中看不到,但是对整体集群又非常重要。主要会涉及到集群的管理和调度。

【本文是51CTO专栏作者“PingCAP”的原创文章,转载请联系作者本人获取授权】

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