1.TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览
2.TiDB 源码阅读（十五） Sort Merge Join
3.TiDB 源码阅读系列文章（十六）INSERT 语句详解
4.手把手教你实现 TiFlash 向量化函数丨十分钟成为 TiFlash Contributor
5.RISC-V服务器（SG2042）尝试部署MongoDB、源码TiDB、解读Hbase、源码OracleDB
6.TiDB 源码阅读系列文章（五）TiDB SQL Parser 的解读实现

TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览

       本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是源码 TiDB 的一部分，用于在 TiKV 层处理读请求。解读综合查询源码通过引入 Coprocessor，源码TiKV 可以在获取数据后进行计算，解读从而提高性能。源码

       传统处理方式中，解读TiDB 向 TiKV 获取数据，源码然后在 TiDB 内部进行计算。解读而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算，源码将计算结果直接返回给 TiDB，解读减少数据在系统内部的源码传输。

       Coprocessor 的概念借鉴自 HBase，其主要功能是对读请求进行分类，处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中，DAG 类请求是最复杂且常用的类型，本文将重点介绍。

       DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图，这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型：火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上，这两种模型并存，但火山模型已被弃用，因此本文将重点介绍向量化计算模型。

       向量化计算模型中，所有算子实现了 BatchExecutor 接口，其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等，它们之间可以任意组合。通霸云代刷系统源码

       以查询语句“select count(1) from t where age>”为例，展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍，后续将深入分析该模块的源码细节，并欢迎读者提出改进意见。

TiDB 源码阅读（十五） Sort Merge Join

       什么是 Sort Merge Join (SMJ)：

       Sort Merge Join 是一种数据库查询优化技术。它先对两个表进行排序，然后按照连接属性归并数据，最后得到结果。当连接列为索引列时，可以避免排序带来的消耗，通常在查询优化器中选择使用 SMJ。

       TiDB Sort Merge Join 实现：

       TiDB 实现了 Sort Merge Join 算子，其核心代码位于 tidb/executor/merge_join.go 文件中的 MergeJoinExec.NextChunk。以下步骤描述了 SMJ 的执行过程：

       顺序读取外表，直到出现不同的连接键值，将相同键值的行放入数组 a1；读取内表，将相同键值的行放入数组 a2。

       从 a1 中读取当前第一行，设为 v1；从 a2 中读取当前第一行，设为 v2。

       根据连接键比较 v1 和 v2，结果分为几种情况：若 v1 等于 v2，将这两行数据加入结果集；若 v1 不等于 v2，选择更小的键值的行进行比较，直至找到相等的键值。

       重复步骤 1-3 直至内外表数据遍历完成。

       读取内外表数据：

       MergeSortExec 算子通过迭代器 readerIterator 顺序读取数据。readerIterator 支持逐 Chunk 读取数据，且在此过程中可能进行过滤操作，以满足特定条件。例如，对于 SELECT * FROM t1 LEFT OUTER JOIN t2 ON t1.a=；语句，过滤条件为 t1.a=，未通过过滤的行会被发送至 resultGenerator，由 join 类型决定是否输出。

       Merge-Join 实现：

       MergeJoinExec.joinToChunk 函数实现了 Merge-Join 的逻辑，对内外表迭代器的当前数据根据连接键进行对比。对比结果分以下几种情况：若连接键相等，加入结果集；若不相等，选择较小键值的传奇脱机登陆器源码行进行比较，直至找到相等键值，重复此过程直至内外表数据遍历完成。

       TiDB 对 Sort Merge Join 的优化：

       在最新 master 分支中，TiDB 优化了 Sort Merge Join 的内存使用，避免了一次性读取大量相同的键值对，降低了内存 OOM 的风险。未来，TiDB 还将在 Merge-Join 方面进行更多优化，如采用多路归并和外部内存存储中间结果等，敬请期待。

TiDB 源码阅读系列文章（十六）INSERT 语句详解

       作者：于帅鹏

       在已有的文章《TiDB 源码阅读系列文章（四）INSERT 语句概览》中，探讨了 INSERT 语句的基本流程。本文将深入解析 TiDB 中 INSERT 语句的多样性，特别是处理Unique Key冲突的各种策略。我们将了解六种不同类型的INSERT，包括基本插入、忽略冲突、更新冲突、警告更新、替换插入和特殊的LOAD DATA导入。

       六种INSERT语句如下：

       基本插入：当遇到唯一键冲突时，返回失败。

       忽略冲突：插入时遇到冲突，忽略并记录警告。

       更新冲突：在冲突后尝试更新并插入，若更新后仍有冲突，报错。

       警告更新：同上，冲突后更新，冲突再冲突则为警告。

       替换插入：冲突时删除并插入，重复此过程直到无冲突。

       LOAD DATA：类似忽略冲突，数据来自csv文件，但处理方式特殊。

       基本插入的执行逻辑在executor/insert.go，其中InsertExec实现了Executor接口。执行流程根据是否使用SELECT语句获取数据，分为insertRows和insertRowsFromSelect。insertOneRow是处理基本插入的核心部分，它在事务提交时检查冲突，rsi722指标源码利用batchChecker进行高效冲突检测。

       对于INSERT IGNORE，虽然基本插入在提交时检测冲突，但INSERT IGNORE需要立即检测，因此使用batchChecker实现批量检查，以提高效率。而INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE更为复杂，涉及插入和更新操作，通过batchChecker读取和更新数据，处理各种可能的冲突情况。

       REPLACE INSERT语句则具有特殊性，它会删除冲突行直到成功插入，这与其它INSERT语句处理冲突的方式有所不同。

       理解这些INSERT语句的实现，对于使用TiDB的高效执行以及潜在的代码贡献具有重要意义。继续阅读源码，掌握这些细节，将有助于你更准确地运用INSERT语句。

手把手教你实现 TiFlash 向量化函数丨十分钟成为 TiFlash Contributor

       本文作者：黄海升，TiFlash 研发工程师

       TiFlash 的开源获得了社区的广泛关注，很多开发者通过阅读源码来理解 TiFlash 的设计原理，并且有不少人渴望参与到 TiFlash 的贡献中来。为了帮助大家快速成为 TiFlash 的贡献者，我们特此撰写一系列文章，从理论到实践，与大家分享关于 TiFlash 的一切。

       在前篇中，我们简单介绍了如何将 TiDB 函数下推到 TiFlash，以及在开发过程中需要掌握的一些基础知识。本篇将带领你亲手实现一个向量化函数，具体步骤如下：

       在 TiDB 的代码库中，你需要在 expression/expression.go 文件中找到 scalarExprSupportedByFlash 方法，并添加你的函数，以便 TiDB 的 planner 可以判断该函数是否可以下推到 TiFlash。

       为了验证下推逻辑，需要在 expression/expr_to_pb_test.go 文件中添加针对你的函数的单元测试，并在 planner/core/integration_test.go 文件中增加对应的集成测试。你可以参考已有的测试案例，如 TestRightShiftPushDownToTiFlash，来构建你的测试用例。确保你的缩量选突破股公式源码测试用例能够验证函数是否正确地被下推到 TiFlash 算子中。

       在 TiFlash 的代码库中，你需要了解相关的前置知识，包括 TiFlash 的向量化计算、IFunction 接口、数据类型体系、Column 体系以及使用 C++ 模板简化类型处理。在实现下推时，要根据函数的类型添加映射，并选择合适的实现逻辑。

       为了确保你的函数功能正确，需要编写并运行单元测试。在 TiFlash 的 README 文件中，你可以找到如何在本地运行测试的详细说明。通常，你需要先以 DEBUG 模式构建代码，然后运行特定目录下的测试脚本，如 dbms/gtests_dbms、libdaemon/src/tests/gtests_libdaemon 和 libcommon/src/tests/gtests_libcommon。

       最后，进行集成测试以确保你的函数能够在实际的 TiFlash 环境中正常工作。测试脚本通常位于 /tests 目录下，这将帮助你验证函数与 TiFlash 的其他组件之间的交互。

       通过遵循上述步骤，你将能够实现一个向量化函数，并成为 TiFlash 的有效贡献者。我们希望这一系列文章能成为你学习和贡献 TiFlash 的指南，共同推动 TiDB 生态系统的发展。

RISC-V服务器（SG）尝试部署MongoDB、TiDB、Hbase、OracleDB

       在尝试在RISC-V服务器SG上部署MongoDB、TiDB、Hbase和OracleDB时，我们需要了解它们各自的特点和安装方法。MongoDB是一个分布式文件存储数据库，以其灵活性、可扩展性和高性能著称。它支持文档数据模型，可轻松扩展到多个节点，且文档结构动态可变，适用于各种复杂查询。

       MongoDB有多种版本，包括社区版（免费，功能有限）和企业版（提供高级安全功能，需要购买）。安装时，脚本安装在当前环境中不可行，需要从源码编译，但可能会遇到问题。TiDB则是一个分布式关系型数据库，结合了SQL和NoSQL特性，支持分布式事务和水平扩展。然而，同样在本环境中，脚本和编译安装都无法直接进行。

       HBase作为非关系型数据库，基于Hadoop，适用于大规模实时数据处理。它的列族和列数据模型支持高并发操作，但同样，脚本和编译安装在SG上无法实现。OracleDB作为RDBMS，是企业级数据库解决方案，具有标准SQL支持和ACID事务，但其部署安装同样面临同样的限制。

       总的来说，部署这四款数据库在RISC-V服务器SG上需要额外的定制化处理，可能需要对底层环境进行调整，或者寻找特定的二进制包或云托管服务来完成安装和运行。开发者需要对每个数据库的特性有深入理解，并可能需要寻求专业支持来解决安装问题。

TiDB 源码阅读系列文章（五）TiDB SQL Parser 的实现

       本文是 TiDB 源码阅读系列文章的第五篇，主要内容围绕 SQL Parser 功能实现进行讲解。内容源自社区伙伴马震（GitHub ID：mz）的投稿。系列文章的目的是与数据库研究者及爱好者深入交流，收到了社区的积极反馈。后续，期待更多伙伴加入 TiDB 的探讨与分享。

       TiDB 的源码阅读系列文章，帮助读者系统性地学习 TiDB 内部实现。最近的《SQL 的一生》一文，全面阐述了 SQL 语句处理流程，从接收网络数据、MySQL 协议解析、SQL 语法解析、查询计划制定与优化、执行直至返回结果。

       其中，SQL Parser 的功能是将 SQL 语句按照 SQL 语法规则进行解析，将文本转换为抽象语法树（AST）。此功能需要一定背景知识，下文将尝试介绍相关知识，以帮助理解这部分代码。

       TiDB 使用 goyacc 根据预定义的 SQL 语法规则文件 parser.y 生成 SQL 语法解析器。这一过程可在 TiDB 的 Makefile 文件中看到，通过构建 goyacc 工具，使用 goyacc 依据 parser.y 生成解析器 parser.go。

       goyacc 是 yacc 的 Golang 版本，因此理解语法规则定义文件 parser.y 及解析器工作原理之前，需要对 Lex & Yacc 有所了解。Lex & Yacc 是用于生成词法分析器和语法分析器的工具，它们简化了编译器的编写。

       下文将详细介绍 Lex & Yacc 的工作流程，以及生成解析器的过程。我们将从 Lex 根据用户定义的 patterns 生成词法分析器，词法分析器读取源代码并转换为 tokens 输出，以及 Yacc 根据用户定义的语法规则生成语法分析器等角度进行阐述。

       生成词法分析器和语法分析器的过程，用户需为 Lex 提供 patterns 的定义，为 Yacc 提供语法规则文件。这两种配置都是文本文件，结构相同，分为三个部分。我们将关注中间规则定义部分，并通过一个简单的例子来解释。

       Lex 的输入文件中，规则定义部分使用正则表达式定义了变量、整数和操作符等 token 类型。例如整数 token 的定义，当输入字符串匹配正则表达式时，大括号内的动作会被执行，将整数值存储在变量yylval 中，并返回 token 类型 INTEGER 给 Yacc。

       而 Yacc 的语法规则定义文件中，第一部分定义了 token 类型和运算符的结合性。四种运算符都是左结合，同一行的运算符优先级相同，不同行的运算符，后定义的行具有更高的优先级。语法规则使用 BNF 表达，大部分现代编程语言都可以使用 BNF 表示。

       表达式解析是生成表达式的逆向操作，需要将语法树归约到一个非终结符。Yacc 生成的语法分析器使用自底向上的归约方式进行语法解析，同时使用堆栈保存中间状态。通过一个表达式 x + y * z 的解析过程，我们可以理解这一过程。

       在这一过程中，读取的 token 压入堆栈，当发现堆栈中的内容匹配了某个产生式的右侧，则将匹配的项从堆栈中弹出，将该产生式左侧的非终结符压入堆栈。这个过程持续进行，直到读取完所有的 tokens，并且只有启始非终结符保留在堆栈中。

       产生式右侧的大括号中定义了该规则关联的动作，例如将三项从堆栈中弹出，两个表达式相加，结果再压回堆栈顶。这里可以使用 $position 的形式访问堆栈中的项，$1 引用第一项，$2 引用第二项，以此类推。$$ 代表归约操作执行后的堆栈顶。本例的动作是将三项从堆栈中弹出，两个表达式相加，结果再压回堆栈顶。

       在上述例子中，动作不仅完成了语法解析，还完成了表达式求值。一般希望语法解析的结果是一颗抽象语法树（AST），可以定义语法规则关联的动作。这样，解析完成时，我们就能得到由 nodeType 构成的抽象语法树，对这个语法树进行遍历访问，可以生成机器代码或解释执行。

       至此，我们对 Lex & Yacc 的原理有了大致了解，虽然还有许多细节，如如何消除语法的歧义，但这些概念对于理解 TiDB 的代码已经足够。

       下一部分，我们介绍 TiDB SQL Parser 的实现。有了前面的背景知识，对 TiDB 的 SQL Parser 模块的理解会更易上手。TiDB 使用手写的词法解析器（出于性能考虑），语法解析采用 goyacc。我们先来看 SQL 语法规则文件 parser.y，这是生成 SQL 语法解析器的基础。

       parser.y 文件包含 多行代码，初看可能令人感到复杂，但该文件仍然遵循我们之前介绍的结构。我们只需要关注第一部分 definitions 和第二部分 rules。

       第一部分定义了 token 类型、优先级、结合性等。注意 union 结构体，它定义了在语法解析过程中被压入堆栈的项的属性和类型。压入堆栈的项可能是终结符，也就是 token，它的类型可以是 item 或 ident；也可能是非终结符，即产生式的左侧，它的类型可以是 expr、statement、item 或 ident。

       goyacc 根据这个 union 在解析器中生成对应的 struct。在语法解析过程中，非终结符会被构造成抽象语法树（AST）的节点 ast.ExprNode 或 ast.StmtNode。抽象语法树相关的数据结构定义在 ast 包中，它们大都实现了 ast.Node 接口。

       ast.Node 接口有一个 Accept 方法，接受 Visitor 参数，后续对 AST 的处理主要依赖这个 Accept 方法，以 Visitor 模式遍历所有的节点以及对 AST 做结构转换。例如 plan.preprocess 是对 AST 做预处理，包括合法性检查以及名字绑定。

       union 后面是对 token 和非终结符按照类型分别定义。第一部分的最后是对优先级和结合性的定义。文件的第二部分是 SQL 语法的产生式和每个规则对应的 aciton。SQL 语法非常复杂，大部分内容都是产生式的定义。例如 SELECT 语法的定义，我们可以在 parser.y 中找到 SELECT 语句的产生式。

       完成语法规则文件 parser.y 的定义后，使用 goyacc 生成语法解析器。TiDB 对 lexer 和 parser.go 进行封装，对外提供 parser.yy_parser 进行 SQL 语句的解析。

       最后，我们通过一个简单的例子，使用 TiDB 的 SQL Parser 进行 SQL 语法解析，构建出抽象语法树，并通过 visitor 遍历 AST。我实现的 visitor 只输出节点的类型，运行结果依次输出遍历过程中遇到的节点类型。

       了解 TiDB SQL Parser 的实现后，我们有可能实现当前不支持的语法，如添加内置函数。这为我们学习查询计划以及优化打下了基础。希望这篇文章对读者有所帮助。

       作者介绍：马震，金蝶天燕架构师，负责中间件、大数据平台的研发，今年转向 NewSQL 领域，关注 OLTP/AP 融合，目前在推动金蝶下一代 ERP 引入 TiDB 作为数据库存储服务。