----《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》读书笔记
这篇依然是学习《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》一书之外的一个话题。通过学习本书，知道了分布式键值系统，通常使用SSTable(一个无序的键值对集合容器)作为其磁盘上的布局。这不禁让人产生联想，传统数据库使用的是什么存储布局来存储数据呢？这就是今天要探讨的主题----HeapFile.
HeapFile是什么？
HeapFile是一种保存Page数据的数据结构，类似于链表，HeapFile也是一种无序容器。
HeapFile和SSTable其实都是具有特殊结构的文件。既然都是保存数据，为什么不直接使用文件呢？因为系统文件并不区分文件的内容。处理起来粒度大。而HeapFile和SSTable都能够提供记录级别的管理，从这一点上来说，二者的功能都是相同的，都是为系统提供更细粒度的存储管理。
基本上，Oracle,MySql,PostgreSql，SQLServer等传统数据库都使用HeapFile作为其存储布局管理。如同SSTable一样，HeapFile的结构实际很简单，但是你需要时刻知道，数据库中存储使用的是HeapFile。
我们都知道，数据库通常使用B+树作为索引，但是国内很少有人提到数据库使用的是HeapFile来管理记录的存储。国外的一些大学在“数据库系统实现”这门课上通常会让学生实现一个简单的数据库，因此有不少HeapFile的资料。
基于Page的HeapFile
采用链表形式的是HeapFile如下：
Heap file和链表结构类似的地方：
- 支持增加（append）功能
- 支持大规模顺序扫描
- 不支持随机访问
这种方式的HeapFile在寻找具有合适空间的半空Page时需要遍历多个页，I/O开销大。因此一般常用的是采用基于索引的HeaFile.在HeapFile中使用一部分空间来存储Page作为索引，并记录对应Page的剩余量。如下：
像上图那样，索引单独存在一个page上。数据记录存在其他page上，如果有多个索引的page，则可以表示为：
下面是Heap file自有的一些特性：
数据保存在二级存储体（disk）中：Heapfile主要被设计用来高效存储大数据量，数据量的大小只受存储体容量限制；
Heapfile可以跨越多个磁盘空间或机器：heapfile可以用大地址结构去标识多个磁盘，甚至于多个网络；
数据被组织成页；
页可以部分为空（并不要求每个page必须装满）；
页面可以被分割在某个存储体的不同的物理区域，也可以分布在不同的存储体上，甚至是不同的网络节点中。我们可以简单假设每一个page都有一个唯一的地址标识符PageAddress，并且操作系统可以根据PageAddress为我们定位该Page。
一般情况下，使用page在其所在文件中的偏移量就可以表示了。
一种简单的布局实现方案
File的布局
在实现数据在文件中的布局的时候，为了实现更简单，我先做了一个简单的约定：一个文件表示一个关系。
这意味着一个关系的记录的条数受到文件系统的限制，如果是FAT32位系统，一个文件最大只能是4G，如果是普通的etx3,单个文件则是2TB。
同样为了实现简单，采用了数组的方式来组织页。
HeapFile的组织如下：
其中N和P为文件的最开始的16(或32)个字节。即N和P实际保存的是两个long型的值。N表示文件中页的数目，P表示每页的大小。则：
- 文件的总大小
FileSize = N * P + 2 * sizoeof(long). - 任意一页的页首地址
Page(k) = P * ( k - 1 ) +2 * sizeof(long) (k = 1,2,...,N)
Page的布局
页中可以包含多条记录。如果每天记录的长度都相同，则称为定长记录，如果每条记录的长度有不相同，则称为变长记录。定长记录可以采用数组的方式记录，但是变长记录不行。因此采用偏移量的方式来记录。page的布局如下：
从页首开始一条条记录。页尾用一个int整形记录剩余空间的偏移量，再用一个Int整形该页已存储的记录数，每一条记录在页中的偏移量和是否被删除的标记。
其中，
- FreeSpace表示该页空间剩余量的首地址，也是最后一条记录的尾地址+1；
- N表示该页中已经存在的记录的条数，包括哪些被标记为删除的记录；
- 尾部的R1,R2,..表示其对应记录在页内的偏移地址，同时还会分出1个bit位标记这条记录是否被删除。如果要支持记录跨页存储的话，还需要再分出2bit来标记其是否是跨页的记录。
尾部的R1，R2等可以定义为如下结构体：struct IndexRecord { unsigned int pos:29; //记录在页内的偏移地址 unsigned int isdelete:1; //是否删除的标记 unsigned int spanned:2; //是否跨页存储 };AI 代码解读
则： - 任意一条记录的IndexRecord首地址为
R(k) = P-(2+k)*sizeof(int); (k=1,2,..,N) - 计算一个页还能容纳的长度为
FreeLength = P-(2+N)*sizeof(int) - 判断一个页是否装满的条件为
FreeLength > 0
一个Page通常的大小为2K，4K,8K,16K等。
这里还要再提下空隙的问题，同时删除记录时直接采用标记法，但是当更新记录的时候，由于是变长记录。存在以下3种情况：
- 新记录和原记录一样长：原处更新记录即可
- 新纪录比原记录长：原记录标记删除，并新增一条记录，如果有索引，更新索引文件。
- 新纪录变原记录短：原处更新记录，无需更新索引文件，但是出现了记录的空隙。
当空间紧张时，可以尝试压缩页，剔除其中的空隙。
记录的布局
定长记录的布局可以比较简单，此处不提。本节主要讨论变长记录的布局,也叫记录的序列化。
一个常见的例子为给定表Person的定义，使name可以是不超过1024个字符。Schema如下：
CREATE TABLE Person (
name VARCHAR(1024) NOT NULL,
age INTEGER NOT NULL,
birthdate DATETIME
)
AI 代码解读
上面表的记录是变长的原因为：
- name字段是一个变长的字符串；
- birthdate可以为NULL；
变长record的序列化的关键是字段边界的界定。一种比较流行的方法是在record的首部保存字段边界的offset。
Person的record的编排方式如下：
Note：我们在首部设置4个整型去存储三个字段的四个边界offset。
上面的编排方式很自然的提供一种NULL字段的编排方式--可以标识该字段的值为NULL，如下图：
第三个offset和第四个offset指向同一个位置，那么就表明第三个字段的大小是零，即是一个NULL值。
可以看到，使用偏移量无论是Page的布局，还是记录的序列化，都是非常方便的。
根据以上介绍， 可以有以下推断：
- 记录的总长度
RecordLength = R[k] k为字段数 - 每个字段的长度为
ColnumLength(k) = R[k] - R[k-1] , (k=1,2,3,...) - 判断一个字段是否为NULL
ColnumLength[k] = 0 ,(k=1,2,3,...)
最后我们在来看一遍关系Person的HeapFile文件的整体布局图
参考
这里有一篇关于HeapFile的翻译 关系型数据在磁盘上的存储布局
原文来自http://dblab.cs.toronto.edu/courses/443/tas/
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