關(guān)系模型到Key-Value模型的映射

在這我們將關(guān)系模型簡(jiǎn)單理解為 Table 和 SQL 語(yǔ)句，那么問(wèn)題變?yōu)槿绾卧?KV 結(jié)構(gòu)上保存 Table 以及如何在 KV 結(jié)構(gòu)上運(yùn)行 SQL 語(yǔ)句。 假設(shè)我們有這樣一個(gè)表的定義：

CREATE TABLE User {
   ID int,
   Name varchar(20),
   Role varchar(20),
   Age int,
   PRIMARY KEY (ID),
   Key idxAge (age)
};

SQL 和 KV 結(jié)構(gòu)之間存在巨大的區(qū)別，那么如何能夠方便高效地進(jìn)行映射，就成為一個(gè)很重要的問(wèn)題。一個(gè)好的映射方案必須有利于對(duì)數(shù)據(jù)操作的需求。那么我們先看一下對(duì)數(shù)據(jù)的操作有哪些需求，分別有哪些特點(diǎn)。

對(duì)于一個(gè) Table 來(lái)說(shuō)，需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)包括三部分：

   · 表的元信息

   · Table 中的 Row

   · 索引數(shù)據(jù)

表的元信息我們暫時(shí)不討論，后面介紹。

對(duì)于 Row，可以選擇行存或者列存，這兩種各有優(yōu)缺點(diǎn)。TiDB 面向的首要目標(biāo)是 OLTP 業(yè)務(wù)，這類(lèi)業(yè)務(wù)需要支持快速地讀取、保存、修改、刪除一行數(shù)據(jù)，所以采用行存是比較合適的。

對(duì)于 Index，TiDB 不止需要支持 Primary Index，還需要支持 Secondary Index。Index 的作用的輔助查詢(xún)，提升查詢(xún)性能，以及保證某些 Constraint。

查詢(xún)的時(shí)候有兩種模式，一種是點(diǎn)查，比如通過(guò) Primary Key 或者 Unique Key 的等值條件進(jìn)行查詢(xún)，如 select name from user where id=1; ，這種需要通過(guò)索引快速定位到某一行數(shù)據(jù);另一種是 Range 查詢(xún)，如 select name from user where age > 30 and age < 35;，這個(gè)時(shí)候需要通過(guò)idxAge索引查詢(xún) age 在 30 和 35 之間的那些數(shù)據(jù)。Index 還分為 Unique Index 和 非 Unique Index，這兩種都需要支持。

分析完需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，我們?cè)倏纯磳?duì)這些數(shù)據(jù)的操作需求，主要考慮 Insert/Update/Delete/Select 這四種語(yǔ)句。

對(duì)于 Insert 語(yǔ)句，需要將 Row 寫(xiě)入 KV，并且建立好索引數(shù)據(jù)。

對(duì)于 Update 語(yǔ)句，需要將 Row 更新的同時(shí)，更新索引數(shù)據(jù)(如果有必要)。

對(duì)于 Delete 語(yǔ)句，需要在刪除 Row 的同時(shí)，將索引也刪除。

上面三個(gè)語(yǔ)句處理起來(lái)都很簡(jiǎn)單。對(duì)于 Select 語(yǔ)句，情況會(huì)復(fù)雜一些。首先我們需要能夠簡(jiǎn)單快速地讀取一行數(shù)據(jù)，所以每個(gè) Row 需要有一個(gè) ID (顯示或隱式的 ID)。其次可能會(huì)讀取連續(xù)多行數(shù)據(jù)，比如 Select * from user;。最后還有通過(guò)索引讀取數(shù)據(jù)的需求，對(duì)索引的使用可能是點(diǎn)查或者是范圍查詢(xún)。

大致的需求已經(jīng)分析完了，現(xiàn)在讓我們看看手里有什么可以用的：一個(gè)全局有序的分布式 Key-Value 引擎。全局有序這一點(diǎn)重要，可以幫助我們解決不少問(wèn)題。比如對(duì)于快速獲取一行數(shù)據(jù)，假設(shè)我們能夠構(gòu)造出某一個(gè)或者某幾個(gè) Key，定位到這一行，我們就能利用 TiKV 提供的 Seek 方法快速定位到這一行數(shù)據(jù)所在位置。再比如對(duì)于掃描全表的需求，如果能夠映射為一個(gè) Key 的 Range，從 StartKey 掃描到 EndKey，那么就可以簡(jiǎn)單的通過(guò)這種方式獲得全表數(shù)據(jù)。操作 Index 數(shù)據(jù)也是類(lèi)似的思路。接下來(lái)讓我們看看 TiDB 是如何做的。

TiDB 對(duì)每個(gè)表分配一個(gè) TableID，每一個(gè)索引都會(huì)分配一個(gè) IndexID，每一行分配一個(gè) RowID(如果表有整數(shù)型的 Primary Key，那么會(huì)用 Primary Key 的值當(dāng)做 RowID)，其中 TableID 在整個(gè)集群內(nèi)唯一，IndexID/RowID 在表內(nèi)唯一，這些 ID 都是 int64 類(lèi)型。

每行數(shù)據(jù)按照如下規(guī)則進(jìn)行編碼成 Key-Value pair：

Key: tablePrefix{tableID}_recordPrefixSep{rowID}

Value: [col1, col2, col3, col4]

其中 Key 的 tablePrefix/recordPrefixSep 都是特定的字符串常量，用于在 KV 空間內(nèi)區(qū)分其他數(shù)據(jù)。

對(duì)于 Index 數(shù)據(jù)，會(huì)按照如下規(guī)則編碼成 Key-Value pair：

Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue

Value: rowID

Index 數(shù)據(jù)還需要考慮 Unique Index 和非 Unique Index 兩種情況，對(duì)于 Unique Index，可以按照上述編碼規(guī)則。但是對(duì)于非 Unique Index，通過(guò)這種編碼并不能構(gòu)造出唯一的 Key，因?yàn)橥粋€(gè) Index 的 tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID} 都一樣，可能有多行數(shù)據(jù)的 ColumnsValue 是一樣的，所以對(duì)于非 Unique Index 的編碼做了一點(diǎn)調(diào)整：

Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue_rowID

Value: null

這樣能夠?qū)λ饕械拿啃袛?shù)據(jù)構(gòu)造出唯一的 Key。

注意上述編碼規(guī)則中的 Key 里面的各種 xxPrefix 都是字符串常量，作用都是區(qū)分命名空間，以免不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)之間相互沖突，定義如下：

var(
tablePrefix     = []byte{'t'}
recordPrefixSep = []byte("_r")
indexPrefixSep  = []byte("_i")
)

另外請(qǐng)大家注意，上述方案中，無(wú)論是 Row 還是 Index 的 Key 編碼方案，一個(gè) Table 內(nèi)部所有的 Row 都有相同的前綴，一個(gè) Index 的數(shù)據(jù)也都有相同的前綴。這樣具體相同的前綴的數(shù)據(jù)，在 TiKV 的 Key 空間內(nèi)，是排列在一起。

同時(shí)只要我們小心地設(shè)計(jì)后綴部分的編碼方案，保證編碼前和編碼后的比較關(guān)系不變，那么就可以將 Row 或者 Index 數(shù)據(jù)有序地保存在 TiKV 中。這種保證編碼前和編碼后的比較關(guān)系不變 的方案我們稱(chēng)為 Memcomparable，對(duì)于任何類(lèi)型的值，兩個(gè)對(duì)象

編碼前的原始類(lèi)型比較結(jié)果，和編碼成 byte 數(shù)組后(注意，TiKV 中的 Key 和 Value 都是原始的 byte 數(shù)組)的比較結(jié)果保持一致。采用這種編碼后，一個(gè)表的所有 Row 數(shù)據(jù)就會(huì)按照 RowID 的順序排列在 TiKV 的 Key 空間中，某一個(gè) Index 的數(shù)據(jù)也會(huì)按照 Index 的 ColumnValue 順序排列在 Key 空間內(nèi)。

現(xiàn)在我們結(jié)合開(kāi)始提到的需求以及 TiDB 的映射方案來(lái)看一下，這個(gè)方案是否能滿(mǎn)足需求。

首先我們通過(guò)這個(gè)映射方案，將 Row 和 Index 數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換為 Key-Value 數(shù)據(jù)，且每一行、每一條索引數(shù)據(jù)都是有唯一的 Key。

其次，這種映射方案對(duì)于點(diǎn)查、范圍查詢(xún)都很友好，我們可以很容易地構(gòu)造出某行、某條索引所對(duì)應(yīng)的 Key，或者是某一塊相鄰的行、相鄰的索引值所對(duì)應(yīng)的 Key 范圍。

最后，在保證表中的一些 Constraint 的時(shí)候，可以通過(guò)構(gòu)造并檢查某個(gè) Key 是否存在來(lái)判斷是否能夠滿(mǎn)足相應(yīng)的 Constraint。

至此我們已經(jīng)聊完了如何將 Table 映射到 KV 上面，這里再舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，便于大家理解，還是以上面的表結(jié)構(gòu)為例。假設(shè)表中有 3 行數(shù)據(jù)：

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

那么首先每行數(shù)據(jù)都會(huì)映射為一個(gè) Key-Value pair，注意這個(gè)表有一個(gè) Int 類(lèi)型的 Primary Key，所以 RowID 的值即為這個(gè) Primary Key 的值。假設(shè)這個(gè)表的 Table ID 為 10，其 Row 的數(shù)據(jù)為：

t10_r1 --> ["TiDB", "SQL Layer", 10]
t10_r2 --> ["TiKV", "KV Engine", 20]
t10_r3 --> ["PD", "Manager", 30]

除了 Primary Key 之外，這個(gè)表還有一個(gè) Index，假設(shè)這個(gè) Index 的 ID 為 1，則其數(shù)據(jù)為：

t10_i1_10_1 --> null
t10_i1_20_2 --> null
t10_i1_30_3 --> null