以mysql为例详解ToplingDB 的 UintIndex

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前言

以 MySQL 为例

应用到 MongoDB

压缩率 & 性能

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:

CREATE TABLE Student( 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:

PrefixIDid

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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