关系模型到 Key-Value 模型的映射
在这我们将关系模型简单理解为 Table 和 SQL 语句，那么问题变为如何在 KV 结构上保存 Table 以及如何在 KV 结构上运行 SQL 语句。
假设我们有这样一个表的定义：
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CREATE TABLE User { ID int,
Name varchar(20), Role varchar(20),
Age int, PRIMARY KEY (ID)， Key idxAge (age) };
SQL 和 KV 结构之间存在巨大的区别，那么如何能够方便高效地进行映射，就成为一个很重要的问题。一个好的映射方案必须有利于对数据操作的需求。那么我们先看一下对数据的操作有哪些需求，分别有哪些特点。
对于一个 Table 来说，需要存储的数据包括三部分：
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表的元信息
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Table 中的 Row
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索引数据
表的元信息我们暂时不讨论，会有专门的章节来介绍。
对于 Row，可以选择行存或者列存，这两种各有优缺点。TiDB 面向的首要目标是 OLTP 业务，这类业务需要支持快速地读取、保存、修改、删除一行数据，所以采用行存是比较合适的。
对于 Index，TiDB 不止需要支持 Primary Index，还需要支持 Secondary Index。Index
的作用的辅助查询，提升查询性能，以及保证某些 Constraint。查询的时候有两种模式，一种是点查，比如通过 Primary Key 或者
Unique Key 的等值条件进行查询，如 select name from user where id=1; ，这种需要通过索引快速定位到某一行数据；另一种是 Range 查询，如 select name from user where age > 30 and age < 35;，这个时候需要通过idxAge索引查询 age 在 20 和 30 之间的那些数据。Index 还分为 Unique Index 和 非 Unique Index，这两种都需要支持。
分析完需要存储的数据的特点，我们再看看对这些数据的操作需求，主要考虑 Insert/Update/Delete/Select 这四种语句。
对于 Insert 语句，需要将 Row 写入 KV，并且建立好索引数据。
对于 Update 语句，需要将 Row 更新的同时，更新索引数据（如果有必要）。
对于 Delete 语句，需要在删除 Row 的同时，将索引也删除。
上面三个语句处理起来都很简单。对于 Select 语句，情况会复杂一些。首先我们需要能够简单快速地读取一行数据，所以每个 Row 需要有一个 ID （显示或隐式的 ID）。其次可能会读取连续多行数据，比如 Select * from user;。最后还有通过索引读取数据的需求，对索引的使用可能是点查或者是范围查询。
大致的需求已经分析完了，现在让我们看看手里有什么可以用的：一个全局有序的分布式 Key-Value 引擎。全局有序这一点重要，可以帮助我们解决不少问题。比如对于快速获取一行数据，假设我们能够构造出某一个或者某几个
Key，定位到这一行，我们就能利用 TiKV 提供的 Seek 方法快速定位到这一行数据所在位置。再比如对于扫描全表的需求，如果能够映射为一个
Key 的 Range，从 StartKey 扫描到 EndKey，那么就可以简单的通过这种方式获得全表数据。操作 Index
数据也是类似的思路。接下来让我们看看 TiDB 是如何做的。
TiDB 对每个表分配一个 TableID，每一个索引都会分配一个 IndexID，每一行分配一个 RowID（如果表有整数型的
Primary Key，那么会用 Primary Key 的值当做 RowID），其中 TableID
在整个集群内唯一，IndexID/RowID 在表内唯一，这些 ID 都是 int64 类型。
每行数据按照如下规则进行编码成 Key-Value pair：
Key： tablePrefix_rowPrefix_tableID_rowID
Value: [col1, col2, col3, col4]
其中 Key 的 tablePrefix/rowPrefix 都是特定的字符串常量，用于在 KV 空间内区分其他数据。
对于 Index 数据，会按照如下规则编码成 Key-Value pair：
Key: tablePrefix_idxPrefix_tableID_indexID_indexColumnsValue
Value: rowID
Index 数据还需要考虑 Unique Index 和非 Unique Index 两种情况，对于 Unique Index，可以按照上述编码规则。但是对于非 Unique Index，通过这种编码并不能构造出唯一的 Key，因为同一个 Index 的 tablePrefix_idxPrefix_tableID_indexID_ 都一样，可能有多行数据的 ColumnsValue 是一样的，所以对于非 Unique Index 的编码做了一点调整：
Key: tablePrefix_idxPrefix_tableID_indexID_ColumnsValue_rowID
Value：null
这样能够对索引中的每行数据构造出唯一的 Key。
注意上述编码规则中的 Key 里面的各种 xxPrefix 都是字符串常量，作用都是区分命名空间，以免不同类型的数据之间相互冲突，定义如下：
var(
tablePrefix = []byte{'t'}
recordPrefixSep = []byte("_r")
indexPrefixSep = []byte("_i")
)
另外请大家注意，上述方案中，无论是 Row 还是 Index 的 Key 编码方案，一个 Table 内部所有的 Row
都有相同的前缀，一个 Index 的数据也都有相同的前缀。这样具体相同的前缀的数据，在 TiKV 的 Key
空间内，是排列在一起。同时只要我们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，那么就可以将 Row 或者 Index
数据有序地保存在 TiKV 中。这种保证编码前和编码后的比较关系不变 的方案我们称为 Memcomparable，对于任何类型的值，两个对象编码前的原始类型比较结果，和编码成 byte 数组后（注意，TiKV 中的 Key 和 Value 都是原始的 byte 数组）的比较结果保持一致。具体的编码方案参见 TiDB 的 codec 包。采用这种编码后，一个表的所有 Row 数据就会按照 RowID 的顺序排列在 TiKV 的 Key 空间中，某一个 Index 的数据也会按照 Index 的 ColumnValue 顺序排列在 Key 空间内。
现在我们结合开始提到的需求以及 TiDB 的映射方案来看一下，这个方案是否能满足需求。首先我们通过这个映射方案，将 Row 和 Index
数据都转换为 Key-Value 数据，且每一行、每一条索引数据都是有唯一的
Key。其次，这种映射方案对于点查、范围查询都很友好，我们可以很容易地构造出某行、某条索引所对应的
Key，或者是某一块相邻的行、相邻的索引值所对应的 Key 范围。最后，在保证表中的一些 Constraint 的时候，可以通过构造并检查某个
Key 是否存在来判断是否能够满足相应的 Constraint。
至此我们已经聊完了如何将 Table 映射到 KV 上面，这里再举个简单的例子，便于大家理解，还是以上面的表结构为例。假设表中有 3 行数据：
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“TiDB”, “SQL Layer”, 10
-
“TiKV”, “KV Engine”, 20
-
“PD”, “Manager”, 30
那么首先每行数据都会映射为一个 Key-Value pair，注意这个表有一个 Int 类型的 Primary Key，所以 RowID 的值即为这个 Primary Key 的值。假设这个表的 Table ID 为 10，其 Row 的数据为：
t_r_10_1 --> ["TiDB", "SQL Layer", 10]
t_r_10_2 --> ["TiKV", "KV Engine", 20]
t_r_10_3 --> ["PD", "Manager", 30]
除了 Primary Key 之外，这个表还有一个 Index，假设这个 Index 的 ID 为 1，则其数据为：
t_i_10_1_10_1 --> null
t_i_10_1_20_2 --> null
t_i_10_1_30_3 --> null
大家可以结合上面的编码规则来理解这个例子，希望大家能理解我们为什么选择了这个映射方案，这样做的目的是什么。
元信息管理
上节介绍了表中的数据和索引是如何映射为 KV，本节介绍一下元信息的存储。Database/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，我们也将这些信息存储在 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，还有一个专门的 Key-Value 存储当前 Schema 信息的版本。TiDB 使用 Google F1 的 Online
Schema 变更算法，有一个后台线程在不断的检查 TiKV 上面存储的 Schema
版本是否发生变化，并且保证在一定时间内一定能够获取版本的变化（如果确实发生了变化）。这部分的具体实现参见 TiDB 的异步 schema 变更实现一文。
SQL on KV 架构
TiDB 的整体架构如下图所示
TiKV Cluster 主要作用是作为 KV 引擎存储数据，上篇文章已经介绍过了细节，这里不再敷述。本篇文章主要介绍 SQL 层，也就是
TiDB Servers 这一层，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。TiDB Server
这一层最重要的工作是处理用户请求，执行 SQL 运算逻辑，接下来我们做一些简单的介绍。
SQL 运算
理解了 SQL 到 KV 的映射方案之后，我们可以理解关系数据是如何保存的，接下来我们要理解如何使用这些数据来满足用户的查询需求，也就是一个查询语句是如何操作底层存储的数据。
能想到的最简单的方案就是通过上一节所述的映射方案，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"; 这样一个语句，我们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。这样一个操作流程转换为 KV 操作流程：
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构造出 Key Range：一个表中所有的 RowID 都在 [0, MaxInt64) 这个范围内，那么我们用 0 和 MaxInt64 根据 Row 的 Key 编码规则，就能构造出一个 [StartKey, EndKey) 的左闭右开区间
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扫描 Key Range：根据上面构造出的 Key Range，读取 TiKV 中的数据
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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
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计算 Count：对符合要求的每一行，累计到 Count 值上面
这个方案肯定是可以 Work 的，但是并不能 Work 的很好，原因是显而易见的：
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在扫描数据的时候，每一行都要通过 KV 操作同 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
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并不是所有的行都有用，如果不满足条件，其实可以不读取出来
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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
如何避免上述缺陷也是显而易见的，首先我们需要将计算尽量靠近存储节点，以避免大量的 RPC 调用。其次，我们需要将 Filter
也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。最后，我们可以将聚合函数、GroupBy
也下推到存储节点，进行预聚合，每个节点只需要返回一个 Count 值即可，再由 tidb-server 将 Count 值 Sum 起来。
这里有一个数据逐层返回的示意图：
这里有一篇文章详细描述了 TiDB 是如何让 SQL 语句跑的更快，大家可以参考一下。
SQL 层架构
上面几节简要介绍了 SQL 层的一些功能，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 层要复杂的多，模块以及层次非常多，下面这个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，然后做语法解析、查询计划制定和优化、执行查询计划获取和处理数据。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-server 交互，获取数据。最后 tidb-server
需要将查询结果返回给用户。
小结
到这里，我们已经从 SQL 的角度了解了数据是如何存储，如何用于计算。SQL 层更详细的介绍会在今后的文章中给出，比如优化器的工作原理，分布式执行框架的细节。
下一篇文章我们将会介绍一些关于 PD 的信息，这部分会比较有意思，里面的很多东西是在使用 TiDB 过程中看不到，但是对整体集群又非常重要。主要会涉及到集群的管理和调度。
-----------------------------------End[Tony.Tang]2018.3.8------------------------------------------------------------
