KaiwuDB delete流程解读

KaiwuDB delete语句delete from table where xxx的执行流程为:

delete主要分为两个部分,一个部分为scan过程,拉取表中的数据,第二部分,根据过滤条件,调用b.Del()函数删除对应的数据。相关逻辑计划对象图为:

deleteNode下包含一个scanNode,负责拉取表中数据,deleteRun包括实际执行delete操作的信息,包括表中数据的索引信息,事务相关信息txn,batch…,还有tabledesc等等信息。

其中在构建逻辑计划时,有一个maybeCreateDeleteFastNode函数,来判断是否可以执行deleterange操作,判断条件为:

1.表中是否具有索引,如果有,不可以执行deleterange

2.该表是否为交错表,如果是,不可以执行deleterange

3.该表主键是否关联了其他表的外键,如果是,不可以执行deleterange

4.renderNode下是否为scanNode,如果不是,不可以执行deleterange

5.过滤条件没有被下推为span,不可以执行deleterange

6.有limit关键字时,不可以执行deleterange

在满足以上过滤条件后,如果可以执行deleterange,就会把其中的deleteNode转化为deleteRangeNode,在执行时,rowCountNode的startExec会直接调用到deleteRangeNode的startExec,通过直接下发对span的DelRange操作来删除数据,不会调用到BatchNext中。

deleteRange过程部分代码:

spans := make([]roachpb.Span, len(d.spans))
    copy(spans, d.spans)
    for len(spans) != 0 {
        b := params.p.txn.NewBatch()
        for _, span := range spans {
            if traceKV {
                log.VEventf(ctx, 2, "DelRange %s - %s", span.Key, span.EndKey)
            }
            b.DelRange(span.Key, span.EndKey, true /* returnKeys */)
        }
        b.Header.MaxSpanRequestKeys = TableTruncateChunkSize
 
        if err := params.p.txn.Run(ctx, b); err != nil {
            return err
        }
 
        spans = spans[:0]
        for _, r := range b.Results {
            var prev []byte
            for _, keyBytes := range r.Keys {
                // If prefix is same, don't bother decoding key.
                if len(prev) > 0 && bytes.HasPrefix(keyBytes, prev) {
                    continue
                }
 
                after, ok, err := d.fetcher.ReadIndexKey(keyBytes)
                if err != nil {
                    return err
                }
                if !ok {
                    return pgerror.NewAssertionErrorf("key did not match descriptor")
                }
                k := keyBytes[:len(keyBytes)-len(after)]
                if !bytes.Equal(k, prev) {
                    prev = k
                    d.rowCount++
                }
            }
            if r.ResumeSpan != nil && r.ResumeSpan.Valid() {
                spans = append(spans, *r.ResumeSpan)
            }
        }
    }

KaiwuDB 是浪潮控股的数据库企业,公司汇聚了全球顶尖的数据库人才,以 AIoT 数据库为核心产品,面向工...

12 声望
1 粉丝
0 条评论
推荐阅读
4月26日-30日,KaiwuDB 在数字中国等你!
2023年4月26日-30日(下周三至周日),作为我国数字中国建设最新成果展示平台、汇聚全球力量助推数字中国建设的合作平台,第六届数字中国建设峰会(数字中国)将以“加快数字中国建设,推进中国式现代化”为主题于...

KaiwuDB阅读 191

封面图
花了几个月时间把 MySQL 重新巩固了一遍,梳理了一篇几万字 “超硬核” 的保姆式学习教程!(持续更新中~)
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。

民工哥14阅读 2.1k

封面图
硬卷完了!MongoDB 打怪升级进阶成神之路( 2023 最新版 )!
前面我们学习:MySQL 打怪升级进阶成神之路、Redis 打怪升级进阶成神之路,然后我们还在继续 NoSQL 的卷王之路。从第一篇文章开始,我们逐步详细介绍了 MogoDB 基础概念、安装和最基本的CURD操作、索引和聚合、工...

民工哥7阅读 749

封面图
初学后端,如何做好表结构设计?
这篇文章介绍了设计数据库表结构应该考虑的4个方面,还有优雅设计的6个原则,举了一个例子分享了我的设计思路,为了提高性能我们也要从多方面考虑缓存问题。

王中阳Go4阅读 1.8k评论 2

封面图
Vue+Express+Mysql全栈项目之增删改查、分页排序导出表格功能
本文记录一下实现一个全栈项目,前端使用vue框架、后端使用express框架、数据库使用mysql。此项目的意义不仅仅有助于我们复习nodejs相关知识、更有助于带前端新人,使其快速从整体全局角度中,理解常规后台管理系...

水冗水孚4阅读 2.7k

MySQL百万数据深度分页优化思路分析
一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析,一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看,最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大,达到百万...

一个程序员的成长7阅读 968

封面图
深入理解MySQL索引底层数据结构
在日常工作中,我们会遇见一些慢SQL,在分析这些慢SQL时,我们通常会看下SQL的执行计划,验证SQL执行过程中有没有走索引。通常我们会调整一些查询条件,增加必要的索引,SQL执行效率就会提升几个数量级。我们有没...

京东云开发者3阅读 611

封面图

KaiwuDB 是浪潮控股的数据库企业,公司汇聚了全球顶尖的数据库人才,以 AIoT 数据库为核心产品,面向工...

12 声望
1 粉丝
宣传栏