从TiDB学习分布式数据库

因为最近在做TiDB的一个hackthon，需要先对TiDB架构有个了解，然后再确定选题方向，进行方案设计；

TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。

1.KV分布式存储引擎

TiKV的底层是使用RockDB构建的，基于Raft 协议的进行分布式存储。分区分块存储，其中一个重要的概念就是“Region”

• 以 Region 为单位，将数据分散在集群中所有的节点上，并且尽量保证每个节点上服务的 Region 数量差不多
• 以 Region 为单位做 Raft 的复制和成员管理 

2.关系模型到Key-Value模型的映射

1) 映射关系：

输入的SQL，是如何映射到Key-Value模型进行存储的呢？

对于一个 Table 来说，需要存储的数据包括三部分：

1. 表的元信息
2. Table 中的 Row
3. 索引数据

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]

 2) 分布式SQL运算

 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。

首先需要将计算尽量靠近存储节点，以避免大量的 RPC 调用。其次，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。

3、分布式系统的调度 

作为一个分布式高可用存储系统，必须满足的需求，包括四种：

• 副本数量不能多也不能少
• 副本需要分布在不同的机器上
• 新加节点后，可以将其他节点上的副本迁移过来
• 节点下线后，需要将该节点的数据迁移走

作为一个良好的分布式系统，需要优化的地方，包括：

• 维持整个集群的 Leader 分布均匀
• 维持每个节点的储存容量均匀
• 维持访问热点分布均匀
• 控制 Balance 的速度，避免影响在线服务
• 管理节点状态，包括手动上线/下线节点，以及自动下线失效节点

参考资料：

https://pingcap.com/blog-cn/