TiDB 数据库的计算
- Key-Value 的映射关系
- SQL 层简介
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。那么， TiDB 如何将库表中的数据映射到 TiKV 中的 (Key, Value) 键值对？ TiDB 元信息有怎样的管理方式？ TiDB SQL 层的主要架构又是什么呢？
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。
1. 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
1.1 表数据与 Key-Value 的映射关系
考虑到数据库要具备快速读取一行数据的能力，和通过范围查询高效完成全表扫描的任务。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：
Key: tablePrefix{TableID}_recordPrefixSep{RowID}
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。
1.2 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：
Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue
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：
Key: tablePrefix{TableID}_indexPrefixSep{IndexID}_indexedColumnsValue_{RowID}
Value: null
1.3 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：
tablePrefix = []byte{‘t’}
recordPrefixSep = []byte{‘r’}
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。
1.4 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：
CREATE TABLE User (
ID int,
Name varchar(20),
Role varchar(20),
Age int,
PRIMARY KEY (ID),
KEY idxAge (Age)
);
表中有 3 行数据：
1, “TiDB”, “SQL Layer”, 10
2, “TiKV”, “KV Engine”, 20
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：
t10_r1 –> [“TiDB”, “SQL Layer”, 10]
t10_r2 –> [“TiKV”, “KV Engine”, 20]
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：
t10_i1_10_1 –> null
t10_i1_20_2 –> null
t10_i1_30_3 –> null
1.5 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，对应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 采用 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。
2. 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。
2.1 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：
- 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。
- 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(*) 的结果上面。
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。
- 此查询只要求返回符合要求行的数量，不要求返回这些行的值。
2.2 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：
2.3 SQL 层架构
以上其实是简化后的SQL处理，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：
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。