从GaussDB数据库DCF、双集群容灾、逻辑复制及两地三中心跨Region容灾方面对GaussDB高可用能力进行了解读。本篇将分享GaussDB高弹性方面的相关知识，从CBI索引方面对hashbucket展开介绍。

1 前言  

GaussDB支持hash分布表，hash分布表的数据行根据hash分布列进行hash计算，计算出的hash值被打散到各个DN。随着业务增长数据规模变大，DN的承载能力会逐渐不够，这样就需要对DN节点数量进行扩充。节点数量扩充后，存储于原DN节点的数据就需要进行数据重新分布。目前GaussDB采用的是share-nothing的本地盘架构，各个DN节点独立维护各自的数据，这种架构下数据重分布的难度很大。

如下图x所示，在线扩容从时间轴上看主要由两部分组成：

图x  在线扩容示意图

• 集群加节点阶段：对新加入的DN节点进行元信息的同步，然后更新集群拓扑，启动新节点。设置包含新节点的Installation NodeGroup信息，将老集群的NodeGroup设置为待重分布的状态。

• 数据重分布阶段：对分布在老集群的用户表通过数据重分布搬迁至新集群，在新加节点完成业务上线。数据重分布主要有两种方式，一种逻辑搬迁方式，主要通过SQL接口进行，另一种是物理搬迁的方式，直接通过文件拷贝和日志多流追增进行。本节主要介绍逻辑数据重分布的过程。    

由此可见，在线数据重分布是在线扩容的关键步骤。目前已经支持了以表为粒度的逻辑数据重分布，其核心思想是采用SQL接口将原表的数据导入到一个按照新分布方式存储的新表上，然后进行两个表的元数据切换。处理在线业务的核心思想是：将DML操作的UPDATE拆分成INSERT和DELETE，所有INSERT都采用追增写入的模式，写入原表的尾部，通过CTID确定每轮处理数据的范围，使用“{节点ID}+{元组ID}”表示删除的元组位置，原表的数据直接删除，新表的数据追增删除，直至原表和新表数据收敛追平，详细步骤如下图x。

图x  重分布过程中在线业务处理过程

P1：将原表设置为追增模式，创建新表（新增两列表示元组ID和节点ID）、delete_delta表记录删除原组的位置信息，并将新表索引失效，提升基线数据批量插入的效率。

P2_1：采用“insert into 新表select * from 原表”的方式完成基线数据的插入。此时用户业务采用追加写的方式写在原表的后面，删除的数据直接进行删除并且将原组ID和节点ID记录在delete_delta表中。

P2_2：重建新表的索引，此阶段引入了并行建索引来提升重建索引的效率。

P3：采用多轮追增（推进CTID、DELETE、INSERT）的方式完成新表和元数据的数据追平。    

P4：拿原表的8级锁，完成元数据切换，保留原表的元信息和新表的数据文件信息。

逻辑数据重分布的方式比较类似于VACUUM FULL的运行机制，存在很多约束和限制。首先新老表同时存在，会占用双份磁盘空间影响磁盘的利用率。其次，如果要支持在线的数据重分布，采用SQL接口的方式挑战会比较大，例如表锁冲突，shared-buffer资源争抢等问题。如果两个具有相同分布规则的表需要进行JOIN操作，重分布期间可能存在一个表完成数据重分布，另一个表没有完成，这个阶段两个表就可能存在跨节点的分布式JOIN，与原有的本地JOIN相比性能会下降十分严重。

为了解决逻辑扩容在有复杂业务查询场景在线业务的性能劣化问题，我们引入了基于hashbucket表的物理在线扩容方案，不仅可以很好地解决带有JOIN关系业务性能下降的问题，还可以解除预留磁盘空间的约束，同时引入物理扩容的概念，大大提升了在线扩容本身的性能。

2 hashbucket介绍  

2.1简介  

hashbucket表在DN上的数据按照hash值进行聚簇存储，具有相同hash值的数据会统一管理在一个bucket中。从分布式集群的角度看，hashbucket表将用户表拆分为多个分片的形式存储——每个表切分为N个分片，每个DN存储N/DNnum个分片。拆分使用的规则与hash分布规则一致，使用相同的分布列计算hash值。图x显示的是插入一行数据，在CN上根据分布列计算hash值并取模bucket桶长度BUCKETLEN（图中是6）计算出具体的DN节点，在DN节点上对不同的hash值再进行分片拆分。    

图x  hashbucket表插入数据逻辑示意图

存储的组织方式如下图x所示，假设用户表是hash分布表，在CN上有6个hash bucket桶，其中1~3对应DN1的数据分片，4~6对应DN2的数据分片。CN上存储一个映射关系表示每个DN分片上有哪些bucket桶，用户存入一条数据时将根据分布列的值计算属于哪个bucket桶，再根据CN上的映射关系路由到对应DN分片进行数据存储。

图x  存储组织方式示意图

如果每张hash分布的表都进行文件拆分，将会导致小文件非常多，给文件系统造成比较大的压力，因此hashbucket采用段页式的存储方式，即所有表都采用一组文件进行存储，后续段页式章节会进行详细介绍。

从DN存储节点的角度上看，hashbucket表和普通页式表主要区别在于数据文件管理，事务管理和元数据管理三个方面：    

图x  数据管理示意图

• 数据文件: 按照bucket对段页式文件组进行库级别分片存储。

• 事务管理: 按照bucket对CLOG进行实例级分片存储。后文会做详细介绍。

• 元数据管理: pg_class增加库级分片标识、pg_hashbucket增加库级别分片信息。

为了能够在CN和DN区分hashbucket表，在pg_class系统表中增加一列relbucket，CN上存储1，DN上存储3，表示将进行分片存储。另外新增一个库级系统表pg_hashbucket，存储hashbucket相关的信息，定义如下表x所示。

表x  系统表pg_hashbucket

属性名	数据类型	注释
bucketid	oid	CN上为PG_HASHBUCKET系统表所在DATABASE绑定的NodeGroup的OID。DN上此列为空。
bucketcnt	interger	CN上不使用此参数，DN上为当前DN所拥有的bucket数量。
bucketvector	oidvector_extend	CN上不使用此参数，DN上为当前DN所拥有的bucket列表。
bucketmap	text	用来存储逻辑bucket到物理bucket的映射关系，即16384到1024的映射关系。
bucketversion	oidvector_extend	记录后续hashbucket扩容过程中发生改变的信息版本号。
bucketcsn	text	hashbucket重分布前源节点每个bucket对应的最大CSN，用于新节点可见性判断。
bucketxid	text	hashbucket扩容，新节点上线设置的next_xid，用于校验是否在阈值范围内。

因此，创建库的时候会生成pg_hashbucket中bucket分片的分布信息，hashbucket表拥有库级的特点，即一个库的所有hashbucket表一定具有相同的分布方式。所有hash分布的用户表都可以采用hashbucket分片存储的方式，用户在创建表时通过指定参数来实现，如下：    

CREATE TABLE t1 (a int, b text) WITH (hashbucket=on);

hashbucket表在扩容的时候通过物理文件搬迁完成，因此每个库以bucket文件为粒度在新节点上线业务，同时原子性地刷新pg_hashbucket系统表。业务会在DN上访问pg_hashbucket系统表过滤bucket list来找到正确的数据。

由于hashbucket表对数据文件进行了切片，如果直接创建BTree索引，索引也需要进行切片才能访问到正确的数据，如果计划可以直接剪枝则性能不受影响，如果计划不能剪枝则需要遍历1024/DN分片数棵BTree树，会严重影响性能，因此引入一种新的索引——CBI索引，跨bucket索引，所有bucket一棵BTree，索引中增加bucketid信息，来提升性能，下一章节将会详细介绍。

2.2 CBI索引  

GaussDB针对hashbucket表有两种索引，bucket全局索引（跨bucket索引，cross-bucket index，CBI）和bucket本地索引（local-bucket index，LBI）。跨bucket索引为hashbucket聚簇存储提供一种跨bucket的索引能力，即在创建索引时，一个索引文件可以对应表级或分区级的所有bucket文件。该索引可以为指定粒度的表提供跨bucket的索引扫描，避免顺序扫描当前表下的大量bucket文件才能查到目标元组，提升查询性能。通过在创建索引时指定“crossbucket=on”可以创建跨bucket索引。

图x  创建CBI索引示意图

hashbucket表跨bucket索引如下图x所示，只有一个跨bucket索引文件，在扫描该索引时能获取目标元组完备的位置信息（元组所在bucket分片等），读取指定的bucket分片就能获取目标元组。

图x  CBI索引结构示意图

需要注意的是，在当前版本中跨bucket索引只面向分布式GaussDB，CBI创建的前提是hashbucket聚簇存储开启，仅支持BTree索引，不支持部分索引以及其他类型索引，GLOBAL和LOCAL索引不允许建在同一列，仅支持行存表，GLOBAL CROSSBUCKET索引支持最大列数为30；LOCAL CROSSBUCKET索引支持最大列数为31。

2.2.1 CBI索引元组

索引元组是一种用于建立索引的数据结构，CBI索引元组的结构如下图x所示，包含索引键值、bucket分片id、数据元组信息。当需要访问数据时，通过bucketid找到数据元组所在的bucket分片，然后按数据行id找到对应的数据元组。

图x  CBI索引元组结构

2.2.2 CBI索引的实现

• CBI索引创建

跨bucket索引创建流程如下：解析SQL语句确定要创建的索引是CBI，进入创建索引流程；创建跨bucket索引关系，进入索引构建流程；索引构建流程中判断索引为跨bucket索引时，遍历每个bucket扫描堆表查找要加到索引中的元组，进入BTree构建流程；BTree构建流程中使用堆表关系和索引关系创建BTree索引，保存扫描到的数据元组数和创建的索引元组数。

• CBI索引扫描

基本思路是，对父表构建索引，索引元组记录所在分片的bucketid，这两个属性作为INCLUDE参数被加入到索引列，封装进索引元组。索引扫描时，先通过BTree遍历找到满足索引键条件的索引元组，然后读取该元组中记录的bucketid，获取目标元组所在的分区和bucket分片，再根据这些信息缩小查找范围获取最终的目标元组。

• CBI索引插入删除

分布式全局索引插入流程与普通索引插入流程基本一致，需要注意的是唯一性检测流程的适配。当插入的数据不允许重复，会触发唯一性检测，也就需要将当前即将插入的数据与已存在数据进行比较，这就需要对特定范围的数据进行扫描。对于跨Bucket索引，这个特定范围需要根据当前索引元组中存储的bucketid来锁定，实现载入相应的目标表。

• CBI索引清理

索引清理对于hashbucket表的处理是通过遍历数据表以及对应的索引分片，分别清理各个分片。引入CBI后检查数据表相关的索引是否为CBI，同时收集当前bucket的bucketid和bucket中dead的数据元组进入BTree清理页面流程。在BTree清理页面流程中，如果索引为CBI，则从索引元组中获取目标元组所在的bucketid，清理目标元组对应的索引元组。    

2.2.3 CBI元数据

跨bucket索引的元数据可通过系统视图pg_indexes、系统表pg_class查看。系统视图pg_indexes提供对数据库中每个索引的有用信息的访问，包含的关键字段如下表x所示。

表x  系统视图pg_indexes部分字段

名称	类型	描述
tablename	name	索引所服务的表的名称。
indexname	name	索引名称。
tablespace	name	包含索引的表空间名称。
indexdef	text	索引定义。

系统表pg_class存储数据库对象及其之间的关系。与CBI索引相关的字段如下表x，可以查到跨bucket索引的表空间、访问方法等信息。

表x  系统表pg_class部分字段

名称	类型	描述
relname	name	包含这个关系的名称空间的oid
reloptions	text[]	表或索引的访问方法，使用"keyword=value"格式的字符串。
relbucket	Oid	当前表是否包含hashbucket分片。有效的oid指向 pg_hashbucket表中记录的具体分片信息。NULL表示不包含hash bucket分片。

以上内容从CBI索引方面对hashbucket进行了解读，下篇将从优化器剪枝、执行器方面继续介绍GaussDB高弹性技术，敬请期待！