概述

数据操纵语言（Data Manipulation Language, DML）是 SQL 语言中，负责对数据库对象运行数据访问工作的指令集。它的三种核心指令：INSERT（插入）、UPDATE（更新）、DELETE（删除），是在以数据为中心的应用程序开发中必定会使用到的指令。除此之外，OceanBase 还支持 REPLACE 和 INSERT INTO…ON DUPLICATED KEY UPDATE 两种 DML 语句，DML 的主要功能是访问数据，因此其语法都是以读取与写入数据库为主，除了 INSERT 以外，其他指令都可能需搭配 WHERE 指令来过滤数据范围，或是不加 WHERE 指令来访问全部的数据。

执行计划

在 OceanBase 中，所有的 DML 语句都会生成对应的执行计划来进行数据的读写操作，每一种 DML 语句都会生成一种对应的 DML 算子。DML 算子负责读取数据，并通过存储层提供的数据写入接口将 DML 语句涉及到的数据写入存储引擎中。对于 INSERT/REPLACE 语句而言，由于其不用读取表中的已有数据，因此，INSERT 语句的执行计划相对简单，其执行计划为简单的 EXPR VALUES+INSERT OP 算子构成。而对于 UPDATE 或者 DELETE 语句而言，优化器会通过代价模型对 WHERE 条件进行访问路径的选择，或者 ORDER BY 数据顺序的选择，详细选择方式请参考访问路径章节。

INSERT 执行计划示例

  1. create table t1(a int primary key, b int, index idx1(b));
  2. explain insert into t1 values(1, 1), (2, 2);
  3. | ====================================
  4. |ID|OPERATOR   |NAME|EST. ROWS|COST|
  5. ------------------------------------
  6. |0 |INSERT     |    |0        |0   |
  7. |1 | EXPRESSION|    |0        |0   |
  8. ====================================
  11. Outputs & filters: 
  12. -------------------------------------
  13.   0 - output([column_conv(INT,PS:(11,0),NOT NULL,__values.a)], [column_conv(INT,PS:(11,0),NULL,__values.b)]), filter(nil), 
  14.       columns([t1.a], [t1.b]), partitions(p0)
  15.   1 - output([__values.a], [__values.b]), filter(nil)
  16.       values({1, 1}, {2, 2})
  17.  |

UPDATE 执行计划示例

  1. create table t1(a int primary key, b int, index idx1(b));
  2. explain update t1 set b=10 where b=1;
  3. | =======================================
  4. |ID|OPERATOR   |NAME   |EST. ROWS|COST|
  5. ---------------------------------------
  6. |0 |UPDATE     |       |1        |37  |
  7. |1 | TABLE SCAN|t1(idx)|1        |36  |
  8. =======================================
  10. Outputs & filters: 
  11. -------------------------------------
  12.   0 - output(nil), filter(nil), params([{t1: (t1.a, t1.b)}]), update([t1.b=?])
  13.   1 - output([t1.a], [t1.b], [?]), filter(nil), 
  14.       access([t1.b], [t1.a]), partitions(p0)
  15.  |

DELETE 执行计划示例

  1. create table t1(a int primary key, b int, index idx1(b));
  2. explain delete from t1 where b=1;
  3. | ========================================
  5. |ID|OPERATOR   |NAME    |EST. ROWS|COST|
  7. ----------------------------------------
  9. |0 |DELETE     |        |2        |39  |
  11. |1 | TABLE SCAN|t1(idx1)|2        |37  |
  13. ========================================
  16. Outputs & filters: 
  18. -------------------------------------
  20.   0 - output(nil), filter(nil), params([{t1: (t1.a, t1.b)}])
  22.   1 - output([t1.a], [t1.b]), filter(nil), 
  24.       access([t1.a], [t1.b]), partitions(p0)
  26.  |

跨分区更新限制

OceanBase 是一个分布式关系数据库，所有的表都可以通过一定的分区方式扩展成分区表，不同的分区可以被打散存储在不同的物理位置。
如下例子为单机部署的环境，有两条 UPDATE 语句。第一条显然是单分区的更新，第二条语句虽然是多分区更新，但是不存在分区之间进行数据交叉访问，并且分区的物理位置都在一台机器上，所以第二条 UPDATE 语句也能执行成功，进一步展开第二条 UPDATE 语句的计划可以看出，该语句确实更新了多个分区，但是分区之间各自独立更新，没有数据交叉访问。

  1. create table t1(a int primary key, b int) partition by hash(a) partitions 5;
  2. insert into t1 values(1, 1), (2, 2), (3, 3);
  3. OceanBase (root@test)> update t1 set b=10 where a=1;
  4. Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
  5. Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
  6. OceanBase (root@test)> update t1 set b=a+1 where a in (1, 2, 3);
  7. Query OK, 3 rows affected (0.03 sec)
  8. Rows matched: 3  Changed: 3  Warnings: 0
  1. explain update t1 set b=1 where a in (1, 2, 3);
  2. | ============================================
  3. |ID|OPERATOR           |NAME|EST. ROWS|COST|
  4. --------------------------------------------
  5. |0 |EXCHANGE IN DISTR  |    |9        |70  |
  6. |1 | EXCHANGE OUT DISTR|    |9        |70  |
  7. |2 |  UPDATE           |    |9        |70  |
  8. |3 |   TABLE GET       |t1  |9        |61  |
  9. ============================================
  11. Outputs & filters: 
  12. -------------------------------------
  13.   0 - output(nil), filter(nil)
  14.   1 - output(nil), filter(nil)
  15.   2 - output(nil), filter(nil), params([{t1: (t1.a, t1.b)}]), update([t1.b=?])
  16.   3 - output([t1.a], [t1.b], [?]), filter(nil), 
  17.       access([t1.a], [t1.b]), partitions(p[1-3])
  18.  |

OceanBase2.x 版本支持全局时间戳服务，在开启全局时间戳服务的情况下，事务支持单语句跨物理位置的多分区写操作。因此，在 OceanBase2.x 版本中，DML 语句支持跨分区的读写操作。由于分区信息跟数据密切相关，因此只有在执行阶段能够读取到具体数据才能确定分区信息，所以在优化器生成执行计划阶段，DML 语句只能判断是否进行分区写操作，而真实的分区写操作只能等到执行阶段通过具体数据生成执行信息，通过数据 shuffle 出具体的分区信息然后生成分区写任务，多分区写操作通过 RPC 机制来维护，而对于小规模的数据写操作而言，RPC 是其性能的主要消耗，因此，在 OceanBase2.x 版本中，为了节省 RPC 次数，执行计划的 RPC 操作会按物理的 Server 进行聚合。

DML 语句处理 - 图1

事务管理

OceanBase 提供 READ-COMMITTED 隔离级别的事务管理，所有写入 OceanBase 数据库的数据都必须满足事务的 ACID 约束，因此，在每一条 DML 语句的执行过程中，也伴随着事务对写入数据的控制。

DML 语句的执行和事务相关的交互包括 start_stmt、start_participant、end_participant、end_stmt 四个步骤：

  1. 在一条 DML 语句执行前需要开启 start_stmt ，告诉事务控制层，该DML 语句的写操作将被开启。start_stmt 需要收集该 DML 的分区信息，用来区分事务的类型。如果事务涉及到一个分区，即为本地事务；如果涉及到多个分区，则该事务需要进入分布式事务流程。对于单分区的 DML 来说涉及到的分区信息在 start_stmt 阶段就已经确定，对于跨分区 DML 而言，由于分区信息是在执行过程中动态确定的，因此，事务层还提供了 extend_stmt 接口用来动态的增加该语句参与事务的分区信息；
  2. 当 DML 具体对某个分区进行分区读写时，必须调用 start_participant 操作来开启该分区的事务上下文；
  3. 如果该分区发生了写失败操作，end_participant 会回滚该分区的写入脏数据；
  4. end_stmt 会回滚该 DML 语句写入的所有数据，如果 DML 语句执行成功，end_stmt 会记录该语句的 save point，当该事务内后续的其它语句写失败的时候，save point 用来决定回滚的起始位置。

一致性校验

DML 操作的表对象每一列都有相关的约束性定义，例如列的 NOT NULL 约束，UNIQUE KEY 约束等。在 DML语句最终写入数据前，需要对列的 NOT NULL、UNIQUE KEY 约束进行检查，同时还要对写入数据进行类型转换，保证写入数据的类型同 Schema 中列定义的类型保持一致。当约束性检查失败，需要回滚该 DML 语句写入的脏数据，NOT NULL 检查和类型转换通过 SQL 层生成的 COLUMN_CONVERT 表达式来完成，执行计划会为 DML语句写入表中的每一列都添加该表达式。在执行算子中，数据以行的形式被流式的迭代，在迭代过程中，COLUMN_CONVERT 表达式被计算，即可完成相应的类型转换和约束性检查，而 UNIQUE KEY 约束的检查是在存储层的 data buffer 中完成。

锁管理

加锁时机

OceanBase 的 DML 通过 MVCC 和锁结合的机制来完成，DML 读操作是读一个数据的快照，并不会对读到的数据进行加锁处理，而写操作需要对涉及到的每一行加 record X lock 来保证同一行上的事务对该行的修改是串行执行，在 DML 语句对一行数据加上行锁后，会进入 TSC(transaction set consistency) 检查阶段，检查事务中DML操作每一行上的 commit version 是否最新版本(即读取的数据是否最新，是否基于最新版本的数据做修改)，从而防止更新丢失 (lost update) 的发生，如果在加锁后发现其 commit version 不是最新，TSC 检查失败，标志该行已被并发的其它事务修改，该 DML 语句需要失败回滚掉写入的脏数据并对该语句进行重试逻辑。因此，为了避免事务被频繁的回滚而引起写入性能的下降，应该尽量避免大量 DML 语句对同一行进行频繁的并发读写，一种保守的做法是，如果某一行需要被频繁的更新，应当使用 SELECT…FOR UPDATE 先对该行加锁，然后再执行 DML 操作。

加锁顺序

如果写数据的表中含有索引，DML 操作还需要级联的同步更新数据表中的数据和索引表中的数据。当并发 DML 操作存在的时候，如果不规定数据表和索引更新和加锁的先后顺序，实现层面上将极其容易发生死锁，为了规避实现上的死锁，这个时候，就涉及到加锁顺序的约定：

  • 如果 DML 涉及的表对象只含有 LOCAL INDEX，由于 LOCAL INDEX 同数据表的存储位置是绑定在一起的，为了避免并发带来的实现上的死锁，我们规定必须先在主表上加锁，如果是普通的 LOCAL 索引，因为其主键包含数据表主键，因此没必要再对普通的 LOCAL 索引再加锁，而对于 UNIQUE 索引，由于其主键不包含数据表主键，因此对于UNIQUE 索引的更新，当数据表主键加锁更新后还需要再对 UNIQUE 索引主键单独加锁并更新。
  • 如果 DML 涉及的表对象含有 GLOBAL INDEX，如果 GLOBAL INDEX 和数据表都是非分区表，那么其存储位置是相互绑定的，其本质和 LOCAL INDEX 是一样的，DML 对于其的处理也和 LOCAL INDEX 一致。

  • 如果 GLOBAL INDEX 或者数据表是分区表，GLOBAL INDEX 和数据表的存储位置就是是完全独立的，因此从数据存储层来看，GLOBAL INDEX 是一张独立的表，在 DML 更新数据表和 GLOBAL INDEX 的时候，由于物理位置的隔离，产生RPC交互也是无法避免的，权衡了 RPC 次数带来的性能损失和加锁死锁的概率后，规定数据表和 GLOBAL INDEX 的加锁顺序为：

  • 如果 DML 涉及到的数据表分区分布在同一个 server 上，那么 DML 操作会先对主表加锁，再对不同server 上的各个 GLOBAL INDEX 并行加锁，

  • 如果 DML 涉及到的数据表和 GLOBAL INDEX 都分布在不同的 server 上，将不再约定 server 间的先后顺序，各个 server 并行执行，但是在每个 Server 内部如果同时存在更新数据表和 GLOBAL INDEX，依然会先对数据表加锁，在对 GLOBAL INDEX 加锁，这是出于尽力避免死锁的考虑。

当包含分区的 GLOBAL INDEX 后，由于 DML 操作加锁顺序不可预期，理论上存在实现带来的死锁问题，为了尽可能避

免死锁，对于 GLOBAL INDEX 的 DML 操作，用户应当尽量保证 DML 操作涉及到的数据表中的数据位于同一个 server 上。