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社区首页 >专栏 >5.深入TiDB:Insert 语句

5.深入TiDB:Insert 语句

作者头像
luozhiyun
发布2021-10-09 14:05:53
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发布2021-10-09 14:05:53
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文章被收录于专栏:luozhiyun的技术学习

本文基于 TiDB release-5.1进行分析,需要用到 Go 1.16以后的版本 我的博客地址:https://www.luozhiyun.com/archives/605

这篇文章我们看一下 TiDB 是插入数据是如何封装的,索引是如何维护的,如果插入的数据发生了冲突会如何处理,类似INSERT IGNOREINSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE插入语句是如何处理。

下面我们先构造一个表结构:

代码语言:javascript
复制
CREATE TABLE test_insert (a int primary key, b int, c int,d int,index b_index(b),unique index c_index(c) );

这个表结构中有一个主键、普通索引、唯一索引。

普通 Insert

构建执行计划

普通插入 SQL 考虑的是类似下面这样的语句:

代码语言:javascript
复制
INSERT INTO test.test_insert (a, b, c) VALUES (1, 1, 1);

首先会和 select 语法一样先进行语法解析构建 ast 语法树:

代码语言:javascript
复制
type InsertStmt struct {
	dmlNode
	 
	// sql 中的表信息
	Table       *TableRefsClause
	// 字段信息
	Columns     []*ColumnName
	// 要插入的数据
	Lists       [][]ExprNode
	...
}

我这里展示的是几个比较重要的字段,因为在插入数据的时候可以使用 :INSERT INTO t VALUES(),(),()... 这样的语法,所以要插入的数据是一个切片:Lists。

然后制定查询计划,在制定查询计划的时候同样会走到 PlanBuilder 的 Build 方法中,然后根据 ast 语法树的类型 进入到 buildInsert 分支中:

代码语言:javascript
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func (b *PlanBuilder) Build(ctx context.Context, node ast.Node) (Plan, error) {
	b.optFlag |= flagPrunColumns
	switch x := node.(type) {
	case *ast.InsertStmt:
		return b.buildInsert(ctx, x)
	...
}

func (b *PlanBuilder) buildInsert(ctx context.Context, insert *ast.InsertStmt) (Plan, error) {
	// 获取ast树中表节点
	ts, ok := insert.Table.TableRefs.Left.(*ast.TableSource)
	if !ok {
		return nil, infoschema.ErrTableNotExists.GenWithStackByArgs()
	}
	// 获取表的相关信息
	// 包含了表信息,库信息,分区信息等
	tn, ok := ts.Source.(*ast.TableName)
	if !ok {
		return nil, infoschema.ErrTableNotExists.GenWithStackByArgs()
	}
	// 获取其中表信息
	tableInfo := tn.TableInfo
	...
	// Build Schema with DBName otherwise ColumnRef with DBName cannot match any Column in Schema.
	// schema包含表的字段信息,主键字段等,names是表的字段信息切片
	schema, names, err := expression.TableInfo2SchemaAndNames(b.ctx, tn.Schema, tableInfo)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	// 根据表的id从缓存中获取表的元数据
	// 这里包含的信息比较多,有表名、字段信息、隐藏字段、所有索引、表的字符集编码等
	tableInPlan, ok := b.is.TableByID(tableInfo.ID)
	if !ok {
		return nil, errors.Errorf("Can't get table %s.", tableInfo.Name.O)
	}
	// 构建插入执行计划
	insertPlan := Insert{
		Table:         tableInPlan,
		Columns:       insert.Columns,
		tableSchema:   schema,
		tableColNames: names,
		IsReplace:     insert.IsReplace,
	}.Init(b.ctx)
	... 
	// 根据不同的语法执行不同的分支
	// Branch for `INSERT ... SET ...`.
	if len(insert.Setlist) > 0 { 
	// Branch for `INSERT ... VALUES ...`.
	} else if len(insert.Lists) > 0 {
		// 根据ast语法树中的= ast.ExprNode 转换成执行计划的 expression.Expression
		err := b.buildValuesListOfInsert(ctx, insert, insertPlan, mockTablePlan, checkRefColumn)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
	// Branch for `INSERT ... SELECT ...`.
	} else { 
	} 
	...
	return insertPlan, err
}

buildInsert 这个方法主要涉及两个部分:

  • 补全表相关的元数据信息,包括 Database/Table/Column/Index 信息;
  • 处理 ast 语法树中要插入的 Lists 中的数据,将 ast.ExprNode 转换成 expression.Expression。

然后将构建好的 Insert 执行计划返回。

需要注意的是,由于 Insert 语句比较简单,没什么优化的空间,所以不会走 DoOptimize 进行物理优化:

代码语言:javascript
复制
finalPlan, cost, err := plannercore.DoOptimize(ctx, sctx, builder.GetOptFlag(), logic)

执行 Insert 计划

代码语言:javascript
复制
func (a *ExecStmt) Exec(ctx context.Context) (_ sqlexec.RecordSet, err error) {
	 ...
	// 生成执行器
	e, err := a.buildExecutor()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	// ExecuteExec will rewrite `a.Plan`, so set plan label should be executed after `a.buildExecutor`.
	ctx = a.setPlanLabelForTopSQL(ctx)
	// handleNoDelay负责执行像 Insert 这种不需要返回数据的语句,只需要把语句执行完成即可
	if handled, result, err := a.handleNoDelay(ctx, e, isPessimistic); handled {
		return result, err
	}
	... 
	return &recordSet{
		executor:   e,
		stmt:       a,
		txnStartTS: txnStartTS,
	}, nil
}

这里根据执行计划生成执行器的过程和 Select 是一致的,我们简单看一下。buildExecutor 方法最后会将执行计划转化成 InsertExec 结构体,后续的执行都由这个结构进行。

![Frame 2](https://img.luozhiyun.com/Frame 2.png)

在生成完执行计划之后会进入到 handleNoDelay 执行 SQL 语句。后面的执行流程比较长,我们省略一些中间环节:

![Frame 3](https://img.luozhiyun.com/Frame 3-3229191.png)

insertRows 会主要做的就是根据字段类型,获取数据之后做数据填充。

代码语言:javascript
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func insertRows(ctx context.Context, base insertCommon) (err error) {
	// 获取 InsertValues 实例
	e := base.insertCommon()
	...
	// 设置填充函数
	evalRowFunc := e.fastEvalRow
	// 如果要插入的数据不是常量,那么会使用evalRow函数
	if !e.allAssignmentsAreConstant {
		evalRowFunc = e.evalRow
	}

	rows := make([][]types.Datum, 0, len(e.Lists)) 
	for i, list := range e.Lists {
		e.rowCount++
		var row []types.Datum
		row, err = evalRowFunc(ctx, list, i)
		if err != nil {
			return err
		}
		...
	}  
	// 批量设置自增id
	rows, err = e.lazyAdjustAutoIncrementDatum(ctx, rows)
	if err != nil {
		return err
	}
	// 将数据写入存储引擎中
	err = base.exec(ctx, rows)
	if err != nil {
		return err
	} 
	return nil
}

insertRows 在填充数据的时候会判断数据类型,如果要处理的数据有非常量,比如有需要依赖其他字段设值、函数等等,这个时候会使用 evalRow 方法进行填充,否则使用 fastEvalRow 进行填充。最后将数据处理好之后会调用 InsertExec 的 exec 方法将数据写入存储引擎中。

代码语言:javascript
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func (e *InsertExec) exec(ctx context.Context, rows [][]types.Datum) error {
	...
	for i, row := range rows {
		... 
		err := e.addRecord(ctx, row)
		if err != nil {
			return err
		}
	}
	...
	return nil
}

在 exec 方法中会遍历所有的数据,然后调用 addRecord 方法进行处理。

InsertExec 的 addRecord 方法最终会调用到 TableCommon 的 AddRecord。

代码语言:javascript
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func (t *TableCommon) AddRecord(sctx sessionctx.Context, r []types.Datum, opts ...table.AddRecordOption) (recordID kv.Handle, err error) {
	txn, err := sctx.Txn(true)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
    ... 
	writeBufs := sessVars.GetWriteStmtBufs() 
	// 获取记录行的key
	key := t.RecordKey(recordID) 
	// 格式化数据行
	writeBufs.RowValBuf, err = tablecodec.EncodeRow(sc, row, colIDs, writeBufs.RowValBuf, writeBufs.AddRowValues, rd)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	value := writeBufs.RowValBuf
	// 检测该key在本地缓存中是否存在
	var setPresume bool
	skipCheck := sctx.GetSessionVars().StmtCtx.BatchCheck
	if (t.meta.IsCommonHandle || t.meta.PKIsHandle) && !skipCheck && !opt.SkipHandleCheck {
		// 如果是 LazyCheck ,那么只读取本地缓存判断是否存在
		if sctx.GetSessionVars().LazyCheckKeyNotExists() {
			var v []byte
			//只读取本地缓存判断是否存在
			v, err = txn.GetMemBuffer().Get(ctx, key)
			if err != nil {
				setPresume = true
			}
			if err == nil && len(v) == 0 {
				err = kv.ErrNotExist
			}
		} else {
			//否则会通过rpc请求tikv从集群中校验数据是否存在
			_, err = txn.Get(ctx, key)
		}
		if err == nil {
			handleStr := getDuplicateErrorHandleString(t, recordID, r)
			return recordID, kv.ErrKeyExists.FastGenByArgs(handleStr, "PRIMARY")
		} else if !kv.ErrNotExist.Equal(err) {
			return recordID, err
		}
	}
	// 将 Key-Value 写到当前事务的缓存中
	if setPresume {
		err = memBuffer.SetWithFlags(key, value, kv.SetPresumeKeyNotExists)
	} else {
		err = memBuffer.Set(key, value)
	}
	if err != nil {
		return nil, err
	}  
	// 构造 Index 数据
	h, err := t.addIndices(sctx, recordID, r, txn, createIdxOpts)
	if err != nil {
		return h, err
	}

	...
	return recordID, nil
}

AddRecord 主要做这么几件事:

  • 获取记录行的key,序列化 value,将 Key-Value 写到当前事务的缓存中;
  • 构造 Index 数据;

TiDB 中存储的数据是全局有序 的,并且数据会以 Key-Value的形式存储在 TiDB 中。

所以 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:

代码语言:javascript
复制
Key: tablePrefix{tableID}_recordPrefixSep{rowID}
Value: [col1, col2, col3, col4]

那么对应的代码实现则会调用 RecordKey 方法获得一个这样的 Key:

代码语言:javascript
复制
t.indexPrefix = tablecodec.GenTableIndexPrefix(physicalTableID)

func (t *TableCommon) RecordKey(h kv.Handle) kv.Key {
	return tablecodec.EncodeRecordKey(t.recordPrefix, h)
}

这个 Key 分别由 tableID 与 rowID 构成;

对于 Unique Index 数据,会按照如下规则编码成 Key-Value pair:

代码语言:javascript
复制
Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue
Value: rowID

对于非Unique Index 数据,可能有多行数据的 ColumnsValue是一样的,所以会按照如下规则编码成 Key-Value pair:

代码语言:javascript
复制
Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue_rowID
Value: null

对应的 Index 实现则会调用 addIndices 方法,最后调用到 GenIndexKey 生成Key:

代码语言:javascript
复制
func GenIndexKey(sc *stmtctx.StatementContext, tblInfo *model.TableInfo, idxInfo *model.IndexInfo,
	phyTblID int64, indexedValues []types.Datum, h kv.Handle, buf []byte) (key []byte, distinct bool, err error) {
	// 校验是否是唯一键
	if idxInfo.Unique { 
		distinct = true
		// 唯一键是允许 null 值的
		for _, cv := range indexedValues {
			if cv.IsNull() {
				distinct = false
				break
			}
		}
	} 
	//如果是字符串,那么需要按字段长度裁切
	TruncateIndexValues(tblInfo, idxInfo, indexedValues)
	// 按 tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue 拼接
	key = GetIndexKeyBuf(buf, RecordRowKeyLen+len(indexedValues)*9+9)
	key = appendTableIndexPrefix(key, phyTblID)
	key = codec.EncodeInt(key, idxInfo.ID)
	key, err = codec.EncodeKey(sc, key, indexedValues...)
	if err != nil {
		return nil, false, err
	}
	if !distinct && h != nil {
		// 如果是非Unique Index 数据,还需要拼接上 rowID
		if h.IsInt() { 
			key, err = codec.EncodeKey(sc, key, types.NewDatum(h.IntValue()))
		} else {
			key = append(key, h.Encoded()...)
		}
	}
	return
}

GenIndexKey 这里会按照上面说到的规则进行拼接。

最后所有的 Key Value 构造完毕之后会将值写入到当前事务缓存中,等待提交。

代码语言:javascript
复制
func (t *TableCommon) AddRecord(sctx sessionctx.Context, r []types.Datum, opts ...table.AddRecordOption) (recordID kv.Handle, err error) {
    ...
	var setPresume bool
	skipCheck := sctx.GetSessionVars().StmtCtx.BatchCheck
	if (t.meta.IsCommonHandle || t.meta.PKIsHandle) && !skipCheck && !opt.SkipHandleCheck {
		// 如果是 LazyCheck ,那么只读取本地缓存判断是否存在
		if sctx.GetSessionVars().LazyCheckKeyNotExists() {
			var v []byte
			//只读取本地缓存判断是否存在
			v, err = txn.GetMemBuffer().Get(ctx, key)
			if err != nil {
				setPresume = true
			}
			if err == nil && len(v) == 0 {
				err = kv.ErrNotExist
			}
		} else {
			//否则会通过rpc请求tikv从集群中校验数据是否存在
			_, err = txn.Get(ctx, key)
		}
		if err == nil {
			handleStr := getDuplicateErrorHandleString(t, recordID, r)
			return recordID, kv.ErrKeyExists.FastGenByArgs(handleStr, "PRIMARY")
		} else if !kv.ErrNotExist.Equal(err) {
			return recordID, err
		}
	}
	//将 Key-Value 写到当前事务的缓存中
	if setPresume {
		// 表示假定数据不存在
		err = memBuffer.SetWithFlags(key, value, kv.SetPresumeKeyNotExists)
	} else {
		err = memBuffer.Set(key, value)
	}
	if err != nil {
		return nil, err
	}
    ...
}

由于在设计上,TiDB 与 TiKV 是分层的结构,为了保证高效率的执行,在 LazyCheck 模式下,在事务内只有读操作是必须从存储引擎获取数据,而所有的写操作都事先放在单 TiDB 实例内事务自有的 memDbBuffer 中,在事务提交时才一次性将事务写入 TiKV。

如上面代码所示,在调用 AddRecord 时,会根据 Key 从 MemBuffer 中判断是否存在,不存在那么在操作 memBuffer 的时候会打上标记 SetPresumeKeyNotExists 表示假设插入不会发生冲突,不需要去 TiKV 中检查冲突数据是否存在,只将这些数据标记为待检测状态。最后到提交过程中,统一将整个事务里待检测数据做一次批量检测。

下面通过一个官方的例子来说明一下 LazyCheck 模式下 MySQL 和 TiDB 的区别:

MySQL:

代码语言:javascript
复制
mysql> CREATE TABLE t (i INT UNIQUE);
Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '1' for key 'i'
mysql> COMMIT;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

TiDB:

代码语言:javascript
复制
mysql> CREATE TABLE t (i INT UNIQUE);
Query OK, 0 rows affected (1.04 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.12 sec)

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> COMMIT;
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '1' for key 'i'

可以看出来,对于 INSERT 语句 TiDB 是在事务提交的时候才做冲突检测而 MySQL 是在语句执行的时候做的检测。

最后让我们用一幅图来再回顾一下整个流程:

INSERT IGNORE

INSERT IGNORE和普通 Insert 不同的是当 INSERT 的时候遇到唯一约束冲突后,忽略当前 INSERT 的行,并记一个 warning。当语句执行结束后,可以通过 SHOW WARNINGS看到哪些行没有被插入。

为了实现这个目的又不影响性能,TiDB 通过 batchCheckAndInsert 批量检测来校验数据是否冲突:

代码语言:javascript
复制
func (e *InsertExec) exec(ctx context.Context, rows [][]types.Datum) error {
	...
	sessVars := e.ctx.GetSessionVars()
	defer sessVars.CleanBuffers()
	ignoreErr := sessVars.StmtCtx.DupKeyAsWarning
	 	// 判断是否有 OnDuplicate 语句
	if len(e.OnDuplicate) > 0 {
		...
        // 判断是否包含 IGNORE 语句
	} else if ignoreErr {
        // 判断是否重复,不重复则插入
		err := e.batchCheckAndInsert(ctx, rows, e.addRecord)
		if err != nil {
			return err
		}
        // 普通 Insert
	} else {
		...
	} 
	return nil
}

在 InsertExec 的 exec 方法中如果 SQL 语句包含 IGNORE 会进入到 IF 判断的第二个分支中调用 batchCheckAndInsert 方法进行冲突校验。

代码语言:javascript
复制
func (e *InsertValues) batchCheckAndInsert(ctx context.Context, rows [][]types.Datum, addRecord func(ctx context.Context, row []types.Datum) error) error {
	...
	start := time.Now()
	// 获取行数据中需要校验的key,如主键,唯一键
	toBeCheckedRows, err := getKeysNeedCheck(ctx, e.ctx, e.Table, rows)
	if err != nil {
		return err
	}
	// 获取事务处理器
	txn, err := e.ctx.Txn(true)
	if err != nil {
		return err
	}   
	// 批量从 tikv 中根据传入的 key 获取数据,存入到缓存中
	if _, err = prefetchUniqueIndices(ctx, txn, toBeCheckedRows); err != nil {
		return err
	}  
	for i, r := range toBeCheckedRows {
		if r.ignored {
			continue
		}
		skip := false
		// 判断主键
		if r.handleKey != nil {
			// 从缓存中判断key是否存在,存在则重复
			_, err := txn.Get(ctx, r.handleKey.newKey)
			if err == nil {
				e.ctx.GetSessionVars().StmtCtx.AppendWarning(r.handleKey.dupErr)
				continue
			}
			if !kv.IsErrNotFound(err) {
				return err
			}
		}
		// 判断唯一键
		for _, uk := range r.uniqueKeys {
			// 从缓存中判断key是否存在,存在则重复
			_, err := txn.Get(ctx, uk.newKey)
			if err == nil {
				// If duplicate keys were found in BatchGet, mark row = nil.
				e.ctx.GetSessionVars().StmtCtx.AppendWarning(uk.dupErr)
				skip = true
				break
			}
			if !kv.IsErrNotFound(err) {
				return err
			}
		}
		// 没有冲突,调用 addRecord 添加数据
		if !skip {
			e.ctx.GetSessionVars().StmtCtx.AddCopiedRows(1)
			err = addRecord(ctx, rows[i])
			if err != nil {
				return err
			}
		}
	} 
	return nil
}

这一段代码比较长,但是也很好理解。

  • getKeysNeedCheck 作用是根据所有的 rows 数据封装好里面唯一键和主键的key,按照 TiKV 中存储的格式封装,我在上面普通 Insert 已经讲过了,这里就不再重复贴出 Key 的规则;
  • prefetchUniqueIndices 是根据 toBeCheckedRows 里面封装好的 Key 通过 BatchGet 发送 RPC 请求批量去 TiKV 获取数据,然后存入到缓存中;
  • 然后会遍历 toBeCheckedRows 这里面的主键和唯一键,通过 txn.Get从缓存中判断key是否存在,存在则重复;
  • 最后如果不冲突,那么会调用 addRecord 将数据缓存到本地事务中。

ON DUPLICATE

ON DUPLICATE 指的是INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE语句,它是几种 INSERT 语句中最为复杂的。其语义的本质是包含了一个 INSERT 和 一个 UPDATE。

它的入口在 InsertExec 执行 exec 方法的时候:

代码语言:javascript
复制
func (e *InsertExec) exec(ctx context.Context, rows [][]types.Datum) error {
	...
	sessVars := e.ctx.GetSessionVars()
	defer sessVars.CleanBuffers()
	ignoreErr := sessVars.StmtCtx.DupKeyAsWarning
	 	// 判断是否有 OnDuplicate 语句
	if len(e.OnDuplicate) > 0 {
		err := e.batchUpdateDupRows(ctx, rows)
		if err != nil {
			return err
		}
        // 判断是否包含 IGNORE 语句
	} else if ignoreErr {
        ...
        // 普通 Insert
	} else {
		...
	} 
	return nil
}

INSERT IGNORE相同,首先会进入 IF 分支,判断是否包含 ON DUPLICATE执行语句,然后执行 batchUpdateDupRows 方法。

代码语言:javascript
复制
func (e *InsertExec) batchUpdateDupRows(ctx context.Context, newRows [][]types.Datum) error {
	...
	// 构造唯一键和主键的key
	toBeCheckedRows, err := getKeysNeedCheck(ctx, e.ctx, e.Table, newRows)
	if err != nil {
		return err
	}
	txn, err := e.ctx.Txn(true)
	if err != nil {
		return err
	}

	// 根据key填充对应的缓存
	if err = prefetchDataCache(ctx, txn, toBeCheckedRows); err != nil {
		return err
	}
	for i, r := range toBeCheckedRows {
		if r.handleKey != nil {
			handle, err := tablecodec.DecodeRowKey(r.handleKey.newKey)
			if err != nil {
				return err
			}
			// 根据主键判断是否有冲突,如果有冲突 err 则为 nil
			err = e.updateDupRow(ctx, i, txn, r, handle, e.OnDuplicate)
			if err == nil {
				continue
			}
			if !kv.IsErrNotFound(err) {
				return err
			}
		}
		// 如果主键没有冲突,那么判断唯一键是否有冲突
		for _, uk := range r.uniqueKeys {
			val, err := txn.Get(ctx, uk.newKey)
			if err != nil {
				if kv.IsErrNotFound(err) {
					continue
				}
				return err
			}
			handle, err := tablecodec.DecodeHandleInUniqueIndexValue(val, uk.commonHandle)
			if err != nil {
				return err
			} 
			err = e.updateDupRow(ctx, i, txn, r, handle, e.OnDuplicate)
			if err != nil { 
				return err
			} 
			newRows[i] = nil
			break
		} 
		// 如果主键和唯一键都没有冲突,那么执行正常插入逻辑
		if newRows[i] != nil {
			err := e.addRecord(ctx, newRows[i])
			if err != nil {
				return err
			}
		}
	}
	if e.stats != nil {
		e.stats.CheckInsertTime += time.Since(start)
	}
	return nil
}

batchUpdateDupRows 方法首先会构造唯一键和主键的 key ,然后调用 prefetchDataCache 方法根据 Key 值一次性获取 TiKV 对应值填充缓存。

之后遍历构造好的 toBeCheckedRows ,先调用 updateDupRow 方法判断主键判断是否有冲突,如果主键没有冲突,那么判断唯一键是否有冲突,都没有冲突则执行正常插入逻辑。

updateDupRow 会判断 Key 值在缓存中是否存在,存在则调用 doDupRowUpdate ;doDupRowUpdate 中会根据 ON DUPLICATE 中的字段更新新的数据行中的值,并将被更新过的字段打上 flag 之后调用 updateRecord 函数。

代码语言:javascript
复制
func updateRecord(ctx context.Context, sctx sessionctx.Context, h kv.Handle, oldData, newData []types.Datum, modified []bool, t table.Table,
	onDup bool, memTracker *memory.Tracker) (bool, error) {
	 
	txn, err := sctx.Txn(false)
	if err != nil {
		return false, err
	}
	 
	changed, handleChanged := false, false
	...
	for i, col := range t.Cols() {
		// 这里是新旧数据进行比较,如果相同返回0
		cmp, err := newData[i].CompareDatum(sc, &oldData[i])
		if err != nil {
			return false, err
		}
		//这里表明新旧数据不同
		if cmp != 0 {
			changed = true //设置标记位,表示有数据被修改
			modified[i] = true 
			...
			// 如果是主键更改,设置 handleChanged
			if col.IsPKHandleColumn(t.Meta()) {
				handleChanged = true 
				if err := rebaseAutoRandomValue(sctx, t, &newData[i], col); err != nil {
					return false, err
				}
			}
			// 如果是主键更改,设置 handleChanged
			if col.IsCommonHandleColumn(t.Meta()) {
				handleChanged = true
			}
			// 表示该字段没有被更改
		} else {
			if mysql.HasOnUpdateNowFlag(col.Flag) && modified[i] { 
				onUpdateSpecified[i] = true
			}
			modified[i] = false
		}
	} 
	// 如果数据行没有变化,直接返回
	if !changed {
		...
		return false, nil
	} 
 	// 这里如果是主键被更改了,那么会先将原数据删除,再添加一条新的数据
	if handleChanged {
		if updated, err := func() (bool, error) {
			txn, err := sctx.Txn(true)
			if err != nil {
				return false, err
			}
			memBuffer := txn.GetMemBuffer()
			sh := memBuffer.Staging()
			defer memBuffer.Cleanup(sh)

			if err = t.RemoveRecord(sctx, h, oldData); err != nil {
				return false, err
			}

			_, err = t.AddRecord(sctx, newData, table.IsUpdate, table.WithCtx(ctx))
			if err != nil {
				return false, err
			}
			memBuffer.Release(sh)
			return true, nil
		}(); err != nil {
			if terr, ok := errors.Cause(err).(*terror.Error); sctx.GetSessionVars().StmtCtx.IgnoreNoPartition && ok && terr.Code() == errno.ErrNoPartitionForGivenValue {
				return false, nil
			}
			return updated, err
		}
	} else { 
		// 更新记录行
		if err = t.UpdateRecord(ctx, sctx, h, oldData, newData, modified); err != nil {
			if terr, ok := errors.Cause(err).(*terror.Error); sctx.GetSessionVars().StmtCtx.IgnoreNoPartition && ok && terr.Code() == errno.ErrNoPartitionForGivenValue {
				return false, nil
			}
			return false, err
		}

	}
	... 
	return true, nil
}

updateRecord 会判断行数据有没有被更改,如果有被更改,那么分为两种情况:

  1. 主键被更改了,那么会先将原数据删除,再添加一条新的数据;
  2. 唯一键被更改会调用 UpdateRecord 更新记录行;
代码语言:javascript
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func (t *TableCommon) UpdateRecord(ctx context.Context, sctx sessionctx.Context, h kv.Handle, oldData, newData []types.Datum, touched []bool) error {
	txn, err := sctx.Txn(true)
	if err != nil {
		return err
	} 
	memBuffer := txn.GetMemBuffer()
	...
	// 重建索引记录
	err = t.rebuildIndices(sctx, txn, h, touched, oldData, newData, table.WithCtx(ctx))
	if err != nil {
		return err
	}
	// 构建行记录key
	key := t.RecordKey(h)
	sc, rd := sessVars.StmtCtx, &sessVars.RowEncoder
	// 构建行记录value
	value, err := tablecodec.EncodeRow(sc, row, colIDs, nil, nil, rd) 
	if err != nil {
		return err
	}
	// 将数据添加到事务缓存中
	if err = memBuffer.Set(key, value); err != nil { 
		return err
	}
	memBuffer.Release(sh)
	...
	return nil
}

UpdateRecord 中执行的逻辑和 AddRecord 有点类似,首先会调用 rebuildIndices 将旧的索引记录删除,重新构建新的索引;然后根据当前的行记录构建 key-value 添加到事务缓存中。

最后用一张图总结一下这个过程:

总结

这篇文章 debug 用了蛮长时间的,想要弄清楚其中的逻辑非常不容易,但是还有一些地方没弄明白,如在执行 ON DUPLICATE会更新数据行,那么数据一致性怎么保证的?这些疑问我想到时候留给事务章节去弄明白。

Reference

https://pingcap.com/zh/blog/tidb-source-code-reading-4

https://pingcap.com/zh/blog/tidb-source-code-reading-16

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原始发表:2021-10-04 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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