数据库九：不需要锁和闩的索引（二）

不需要锁和闩的索引（Latch-free OLTP Indexes Part II）

Bw-Tree Index

对于并发的跳表而言，我们不能在无锁的情况下有反向指针，因为CaS一次只能更新一个地址。

这个数据结构是微软在2010年左右做的，一开始微软想用的是Skip List，但是因为Skip List的限制，他们就设计了Bw-Tree。现在用Skip List的数据库，老师知道的只有MemSQL，它是由微软的数据库员工创建的。

Bw-Tree用到了下面的关键思想

Mapping Table

有点类似哈希表，见下图

在真正的树结构中，存储了特定的标识，如，101、102、104。以及记录了指向这些标识的“指针”，我们其实并不存储真正的指针，而是存储指向节点的标识，如，101的两个子节点指针分别存储了102和104。

在mapping table里，我们通过102和104得到了它的物理地址指针，再去访问。

通过这样的操作，可以允许对物理地址的页进行CAS操作。

Deltas

这种操作的优点是，对于数据没有in-place的更新操作，同时还减少了缓存的无效时间。

我们每一个物理地址指针指向它所在的页，当我们有了一个修改操作之后，我们不直接更新Page 102的内容，而是打了一个标记，如，INSERT 50，并指向Page 102。

同时将Mapping Table的物理地址指针指到最新的标记位置。

如果有两个线程同时更新同一个page，那么其中一个就会abort，那么它就可以再次尝试，直到成功（在这儿就非常类似Skip List的重复尝试，有人会好奇如果它永远没法成功的话，有没有办法解决。答案是，没有，因为这种情况发生的时候，意味着大量的读写正在进行，那么没有机制能够解决这个问题）。

而查询操作就是从上往下进行搜索。假设我需要查询INSERT 50，现在从Addr找到了DELETE 48这个节点，因为和50无关则直接忽略，查到了INSERT 50，我们就知道50的信息，则可以直接停止。

如果我们搜索到了基础页，则可以做二分查找等我们正常的操作。

种类

有两Deltas：

• Record Update Deltas：插入、删除、更新页中的记录
• Structure Modification Deltas：Split/Merge 信息，具体的操作可以参考B+树，并看看PPT的内容。

合并更新

我们不可能永远都将这些修改的信息留在那儿，形成一个长长的链表。

那么我们就需要将更新合并到基础页里面。

我们复制一份基础页，并逆序地将更新合并到新的基础页中，然后直接将102的Addr指针指向New 102，然后将Deltas更新和老的基础页标记为垃圾，进行垃圾回收。

如果你合并失败，那么有两种情况，一种是在你合并的时候，又进行了一波更新；一种是别的线程在做合并。

这个时候，你就放弃合并，继续你的查询操作。

ART Index(ADAPATIVE RADIX TREE)

Radix tree 是一个压缩trie。所以我们使用数字表示键，就在匹配的过程中逐个检查前缀，而不是比较整个键。

它有很多优点：

1. 树的高度仅与键的长度有关，且树结构唯一（B+ Tree与节点数有关，如果使用的是随机split，或者引入随机性，B+树的树结构是会改变的）
2. 键隐式存储，从根节点到叶子节点的路径表示键值。
3. 不需要再平衡。

它和Trie的区别如图

Trie是将每1位都拆出，这样会导致树的长度过长。Radix的话，有几种方式进行压缩，一种是如上图在有区别的位时候进行区分，若前缀没有区别则进行压缩。

一种是将每2位（也可以是每4位，一般是2或者4位）拆除。如下图：

至于插入、删除、搜索这些操作，大家可以去搜一下资料。

二进制可比较键

并非所有的属性类型都可以分解为基数树的二进制可比数字。

• 无符号整数：必须为小端(little endian)机翻转字节顺序。
• 有符号整数：翻转二进制补码，使负数小于正数。
• 浮点：归入组（neg与pos，归一化与非归一化），然后存储为无符号整数。
• 复合：分别转换每个属性。

支持并行访问的ART

其实最早的ART是不支持无锁的并行访问的。

但是2016年有一个论文，讲述了如果实现。

The ART of Practical Synchronization

在这儿就不细说了。

参考资料

课件
查找——图文翔解RadixTree（基数树）
valgrind 的使用简介
Perf – Linux下的系统性能调优工具