TiDB: A Raft-based HTAP Database

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p3072-huang.pdf

为做技术参考而粗读一下。后面有时间再研究细节。

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为了实现 HTAP，隔离处理 OLTP 和 OLAP 使其不互相干扰是一个比较好的思路。为了实现不互相干扰，很直接的想法就是 维护两份数据副本。然而，维护两份数据又需要考虑数据一致性和新鲜度的问题。

TiDB 把数据按照范围打散到行式存储 TiKV 上，存储每个数据范围的所有 TiKV 组成一个 Raft 组，由一个 Leader TiKV 和一堆 Follower TiKV 组成。此外，TiDB 扩展了 Raft 协议，引入了 Learner 角色的 TiFlash 列式存储。TiFlash 与 Leader TiKV 保持异步的 Raft 日志复制，并把数据做行转列的格式转换。Learner 不参与 Raft 协议的日志提交和选主。

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4.1 Row-based Storage (TiKV)

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4.2 Column-based Storage (TiFlash)

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5.1 Transactional Processing

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5.2 Analytical Processing

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5.3 Isolation and Coordination

为了避免 OLTP 和 OLAP 的资源冲突，TiKV 和 TiFlash 被部署到不同的服务器上。OLTP 负载主要访问 TiKV，OLAP 负载主要访问 TiFlash。

由于 TiKV 和 TiFlash 的数据可以被认为是一致的，因此 SQL 引擎中的查询优化器可以有以下选择：

• TiKV row scan
• TiKV index scan
• TiFlash column scan

三种选择的开销、数据顺序属性各不相同。总体来说，优化器可以选择三种计划中代价最小的计划。每个计划的计算公式如下：

• 行扫描的代价为：元组宽度 * 元组数量 * I/O 开销 + 分区数量 * FileSeek
• 列扫描的代价为：所有要扫描的列的 (列宽度 * 元组数量 * I/O 开销 + 列分区数量 * FileSeek)
• 索引扫描的代价为：索引宽度 * 元组数量 * I/O 开销 + 分区数量 * FileSeek + 回表开销

由于 TiKV 和 TiFlash 的数据一致，因此可以同时选择两种计划进行扫描，比如两表做 JOIN。