TiDB 数据库的计算

TiDB 在 TiKV 提供的分布式存储能力基础上，构建了兼具优异的交易处理能力与良好的数据分析能力的计算引擎。本文首先从数据映射算法入手介绍 TiDB 如何将库表中的数据映射到 TiKV 中的 (Key, Value) 键值对，然后描述 TiDB 元信息管理方式，最后介绍 TiDB SQL 层的主要架构。

对于计算层依赖的存储方案，本文只介绍基于 TiKV 的行存储结构。针对分析型业务的特点，TiDB 推出了作为 TiKV 扩展的列存储方案 TiFlash。

表数据与 Key-Value 的映射关系

本小节介绍 TiDB 中数据到 (Key, Value) 键值对的映射方案。这里的数据主要包括以下两个方面：

  • 表中每一行的数据，以下简称表数据
  • 表中所有索引的数据，以下简称索引数据

表数据与 Key-Value 的映射关系

在关系型数据库中，一个表可能有很多列。要将一行中各列数据映射成一个 (Key, Value) 键值对，需要考虑如何构造 Key。首先，OLTP 场景下有大量针对单行或者多行的增、删、改、查等操作，要求数据库具备快速读取一行数据的能力。因此，对应的 Key 最好有一个唯一 ID（显示或隐式的 ID），以方便快速定位。其次，很多 OLAP 型查询需要进行全表扫描。如果能够将一个表中所有行的 Key 编码到一个区间内，就可以通过范围查询高效完成全表扫描的任务。

基于上述考虑，TiDB 中的表数据与 Key-Value 的映射关系作了如下设计：

  • 为了保证同一个表的数据放在一起，方便查找，TiDB 会为每个表分配一个表 ID，用 TableID 表示。表 ID 是一个整数，在整个集群内唯一。
  • TiDB 会为表中每行数据分配一个行 ID，用 RowID 表示。行 ID 也是一个整数，在表内唯一。对于行 ID，TiDB 做了一个小优化，如果某个表有整数型的主键，TiDB 会使用主键的值当做这一行数据的行 ID。

每行数据按照如下规则编码成 (Key, Value) 键值对：

  1. Key:   tablePrefix{TableID}_recordPrefixSep{RowID}
  2. Value: [col1, col2, col3, col4]

其中 tablePrefix 和 recordPrefixSep 都是特定的字符串常量，用于在 Key 空间内区分其他数据。其具体值在后面的小结中给出。

索引数据和 Key-Value 的映射关系

TiDB 同时支持主键和二级索引（包括唯一索引和非唯一索引）。与表数据映射方案类似，TiDB 为表中每个索引分配了一个索引 ID，用 IndexID 表示。

对于主键和唯一索引，需要根据键值快速定位到对应的 RowID，因此，按照如下规则编码成 (Key, Value) 键值对：

  1. Key:   tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue
  2. Value: RowID

对于不需要满足唯一性约束的普通二级索引，一个键值可能对应多行，需要根据键值范围查询对应的 RowID。因此，按照如下规则编码成 (Key, Value) 键值对：

  1. Key:   tablePrefix{TableID}_indexPrefixSep{IndexID}_indexedColumnsValue_{RowID}
  2. Value: null

映射关系小结

上述所有编码规则中的 tablePrefix、recordPrefixSep 和 indexPrefixSep 都是字符串常量，用于在 Key 空间内区分其他数据，定义如下：

  1. tablePrefix     = []byte{'t'}
  2. recordPrefixSep = []byte{'r'}
  3. indexPrefixSep  = []byte{'i'}

另外请注意，上述方案中，无论是表数据还是索引数据的 Key 编码方案，一个表内所有的行都有相同的 Key 前缀，一个索引的所有数据也都有相同的前缀。这样具有相同的前缀的数据，在 TiKV 的 Key 空间内，是排列在一起的。因此只要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，就可以将表数据或者索引数据有序地保存在 TiKV 中。采用这种编码后，一个表的所有行数据会按照 RowID 顺序地排列在 TiKV 的 Key 空间中，某一个索引的数据也会按照索引数据的具体的值（编码方案中的 indexedColumnsValue）顺序地排列在 Key 空间内。

Key-Value 映射关系示例

最后通过一个简单的例子，来理解 TiDB 的 Key-Value 映射关系。假设 TiDB 中有如下这个表：

  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. };

假设该表中有 3 行数据：

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

首先每行数据都会映射为一个 (Key, Value) 键值对，同时该表有一个 int 类型的主键，所以 RowID 的值即为该主键的值。假设该表的 TableID 为 10，则其存储在 TiKV 上的表数据为：

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

除了主键外，该表还有一个非唯一的普通二级索引 idxAge，假设这个索引的 IndexID 为 1，则其存储在 TiKV 上的索引数据为：

  1. t10_i1_10_1 --> null
  2. t10_i1_20_2 --> null
  3. t10_i1_30_3 --> null

以上例子展示了 TiDB 中关系模型到 Key-Value 模型的映射规则，以及选择该方案背后的考量。

元信息管理

TiDB 中每个 Database 和 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，TiDB 将这些信息也存储在了 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，Value 中存储的是序列化后的元信息。

除此之外，TiDB 还用一个专门的 (Key, Value) 键值对存储当前所有表结构信息的最新版本号。这个键值对是全局的，每次 DDL 操作的状态改变时其版本号都会加 1。目前，TiDB 把这个键值对持久化存储在 PD Server 中，其 Key 是 “/tidb/ddl/global_schema_version”，Value 是类型为 int64 的版本号值。TiDB 参考了 Google F1 的 Online Schema 变更算法，有一个后台线程在不断地检查 PD Server 中存储的表结构信息的版本号是否发生变化，并且保证在一定时间内一定能够获取版本的变化。

SQL 层简介

TiDB 的 SQL 层，即 TiDB Server，负责将 SQL 翻译成 Key-Value 操作，将其转发给共用的分布式 Key-Value 存储层 TiKV，然后组装 TiKV 返回的结果，最终将查询结果返回给客户端。

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。

SQL 运算

最简单的方案就是通过上一节所述的表数据与 Key-Value 的映射关系方案，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。

比如 select count(*) from user where name = "TiDB" 这样一个 SQL 语句，它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。具体流程如下：

  1. 构造出 Key Range：一个表中所有的 RowID 都在 [0, MaxInt64) 这个范围内，使用 0 和 MaxInt64 根据行数据的 Key 编码规则，就能构造出一个 [StartKey, EndKey)的左闭右开区间。
  2. 扫描 Key Range：根据上面构造出的 Key Range，读取 TiKV 中的数据。
  3. 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。
  4. 计算 Count(*)：对符合要求的每一行，累计到 Count(*) 的结果上面。

整个流程示意图如下：

naive sql flow

这个方案是直观且可行的，但是在分布式数据库的场景下有一些显而易见的问题：

  • 在扫描数据的时候，每一行都要通过 KV 操作从 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。
  • 并不是所有的行都满足过滤条件 name = "TiDB"，如果不满足条件，其实可以不读取出来。
  • 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

为了解决上述问题，计算应该需要尽量靠近存储节点，以避免大量的 RPC 调用。首先，SQL 中的谓词条件 name = "TiDB" 应被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。然后，聚合函数 Count(*) 也可以被下推到存储节点，进行预聚合，每个节点只需要返回一个 Count(*) 的结果即可，再由 SQL 层将各个节点返回的 Count(*) 的结果累加求和。

以下是数据逐层返回的示意图：

dist sql flow

SQL 层架构

通过上面的例子，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 层要复杂得多，模块以及层次非常多，下图列出了重要的模块以及调用关系：

tidb sql layer

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，对 SQL 进行语法解析和语义分析，制定和优化查询计划，执行查询计划并获取和处理数据。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 交互，获取数据。最后 TiDB Server 需要将查询结果返回给用户。