以mysql为例详解ToplingDB 的 UintIndex
前言
在 ToplingDB 的 CO-Index(Compressed Ordered Index) 家族中,Nest Succinct Trie 是最通用的。但是,伴随通用的,往往是低效。我们针对一些特殊场景,采用了特殊的实现,用以提高性能……
这里面,最特殊的一类 Index,就是 UintIndex,顾名思义,就是 Key 为 unsigned int 时的 index。
以 MySQL 为例
在 MySQL 中,我们往往会建立这样一个表:
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) INDEX,
dorm_id INT INDEX,
— others …
);
这里的 PRIMARY KEY
最终体现到 MyRocks,是这样的形式:
PrefixID | id |
通过配置,我们可以通过 keyPrefixLen
将 PrefixID
分离出去,这样,Index 中就只剩下一个 id
字段了,并且,在 SST 中,这些 id
往往都是比较紧密的范围(被删除的 id
是范围中的空洞
),比如,在某个 SST 中,存储的 id 范围是 1,000,000~2,000,000。
并且,我们知道,CO-Index 会将用户 Key(在这里就是 id 字段) 映射到一个 内部ID
,再用这个 内部ID
去访问 PA-Zip……
在一个 SST 中,把这一切串起来,我们就能使用简单且高效的方式来实现 Index 了:
图中的 ValueOrd
就是前面说的 内部ID
,Index 共有 108 个 Key,BitMap 中有 MaxKey - MinKey + 1 = 229
个 Bit。
- 如果这个范围中,一个
空洞
也没有,那么,Index 中我们只需要保存id
的最大最小值。- 内部ID = Student.id – MinStudentID
- 如果这个范围中,只有极少数的
空洞
,那么,Index 中我们只需要保存那些空洞
中的id
。- 内部ID = Student.id – (Hole num before this Student.id)
- 如果这个范围中,有相当数量的
空洞
,那么,Index 中我们只需要保存一个 BitMap,其中相应 bit 的含义是这个 id 是否存在
。- 利用 Rank-Select 的思想:内部ID = BitMap.rank1(id)
进一步,在概念上,如果我们把 一个空洞也没有 和 只有极少数的空洞 也用 Rank-Select 来表达:
那么,这三种情况,在形式上就可以统一起来!实际上,在代码实现中,这三种不同的 Rank-Select 实现是作为模板类 UintIndex 的模板参数的,在保持抽象的同时,又不损失性能。
应用到 MongoDB
在 MongoDB 中,也存在类似 MySQL Student.id 这样的东西:
MongoDB 有两大类 Key Value 数据,RecordStore(即 Collection) 和 Index:
这样,MongoDB 的 RecordStore 也可以利用 UintIndex
压缩率 & 性能
压缩率自然不用说,UintIndexAllOne 的压缩率接近于无穷大,压缩率最差的 UintIndexBitMap,其压缩率也在 30 倍以上!
性能,最关键的是性能,相比传统的块压缩,Nest Succinct Trie 最大的性能劣势在于顺序扫描(从头至尾顺序扫描,定位到某个点然后接着顺序扫描),因为对于 Nest Succinct Trie,即便是顺序扫描,它的计算也很复杂,并且内存访问非常随机。而对于 UintIndex,事情就简单多了,比 Nest Succinct Trie 会快 100 倍以上,而其中占比最大的性能开销,实际上是函数调用本身!
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