原文链接：【KWDB 创作者计划】技术解读：多模架构、高效时序数据处理与分布式实现-CSDN博客

作者：Just_Paranoid

在当今数据爆炸的时代，数据库技术的发展日新月异，尤其是对于能够适应复杂多样数据场景的数据库需求愈发强烈。KWDB作为一款面向AIoT场景的分布式多模数据库，凭借其独特的多模架构、高效的时序数据处理能力以及强大的分布式特性，在众多数据库产品中脱颖而出。

本文基于 KWDB 的源码，解析其核心架构设计和关键技术实现，重点探讨以下三个技术亮点：

多模架构设计：支持多种数据模型的灵活架构。

高效的时序数据处理：针对时序特性的优化技术。

分布式实现流程：数据分片、存储和查询的分布式设计。

一、多模架构

1.1 架构概述

KWDB的多模架构允许在同一实例中同时建立时序库和关系库，并融合处理多模数据。这种架构设计的优势在于能够满足不同类型数据的存储和处理需求，为企业提供一站式的数据解决方案。

1.2 源码分析

虽然在提供的源码中没有直接体现多模架构的核心代码，但从整体架构设计可以推测，KWDB需要在底层对不同类型的数据进行区分和管理。例如，在SQL执行层面，可能会有不同的处理逻辑来处理时序数据和关系数据。在KWDB/kwbase/pkg/sql目录下的相关代码，如buffer.go和delayed.go，可以看出对不同类型数据的处理逻辑有所不同。

// KWDB/kwbase/pkg/sql/buffer.go
// bufferNode consumes its input one row at a time, stores it in the buffer,
// and passes the row through. The buffered rows can be iterated over multiple
// times.
type bufferNode struct {
    plan planNode
    // TODO(yuzefovich): the buffer should probably be backed by disk. If so, the
    // comments about TempStorage suggest that it should be used by DistSQL
    // processors, but this node is local.
    bufferedRows       *rowcontainer.RowContainer
    passThruNextRowIdx int
    // label is a string used to describe the node in an EXPLAIN plan.
    label string
}

从bufferNode结构体的定义可以看出，它用于存储和处理数据行，不同类型的数据可能会有不同的存储和处理方式。例如，时序数据可能需要按照时间顺序进行存储和索引，而关系数据则可能更注重表结构和关联关系。

在KWDB/kwbase/pkg/sql/opt/memo/memo.go中定义的MultimodelHelper结构体，可能与多模数据的处理配置有关。代码如下：

// configurations for multiple model processing.
type MultimodelHelper struct {
    AggNotPushDown []bool
    HashTagScan    bool
    HasLastAgg     bool
    IsUnion        bool
    JoinRelations  JoinRelations
    PlanMode       []PlanMode
    PreGroupInfos  []PreGroupInfo
    ResetReasons   map[MultiModelResetReason]struct{}
    TableData      sync.Map
    TableGroup     [][]opt.TableID
}

该结构体可能用于存储和管理多模数据处理的相关配置信息，为不同类型数据的处理提供支持。

1.3 实现流程

数据识别：在数据写入时，KWDB需要识别数据的类型，是时序数据还是关系数据。

存储分配：根据数据类型，将数据分配到不同的存储模块中，例如时序数据可能存储在专门的时序存储引擎中，而关系数据则存储在关系数据库中。

查询处理：在查询时，根据查询的类型和数据类型，选择合适的处理逻辑进行查询。

二、高效时序数据处理

2.1 处理能力概述

KWDB具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等时序数据高效处理能力。这得益于其先进的时序数据存储和索引技术。

2.2 源码分析

在KWDB/qa/stress_tests/kwdbts-bench2/src/worker/statistics.h文件中，我们可以看到一些与时序数据统计相关的代码。

// KWDB/qa/stress_tests/kwdbts-bench2/src/worker/statistics.h
struct Statistics {
    // append Statistics
    AvgStat db_append_t;
    AvgStat table_append_t;
    // Number and time of data blocks written by the flush thread per loop
    AvgStat flush_time;
    AvgStat flush_blocks;
    // Size and time required to write data to a partition file
    AvgStat file_write_time;
    AvgStat file_write_size;
    AvgStat key_write_size;
    // The number and time of data blocks read each time according to [from,to]
    AvgStat block_find_num;
    AvgStat block_find_time;
    double WriteGB() {
        return file_write_size.sum() / KB / KB / KB;
    }
    double IoMB() {
        double sum_size = file_write_size.sum() / KB / KB; // MB
        double sum_time = file_write_time.sum() / Second; // second
        return sum_size / sum_time;
    }
    void Show() {
        fprintf(stdout, "*******Statistics Print******\n"
                        " DB Append =%.2f ns, table append=%.2f ns\n",
                db_append_t.avg(), table_append_t.avg());
        fflush(stdout);
    }
    void Reset() {
        db_append_t.reset();
        table_append_t.reset();
        flush_time.reset();
        flush_blocks.reset();
        file_write_time.reset();
        file_write_time.reset();
        block_find_num.reset();
        block_find_time.reset();
    }
};

从Statistics结构体可以看出，KWDB对时序数据的写入和读取进行了详细的统计，包括写入时间、写入大小、读取时间等。这些统计信息可以帮助优化时序数据的处理性能。

在KWDB/kwdbts2/mmap/src/mmap/mmap_partition_table.cpp中的TsTimePartition::RedoPut函数，负责处理时序数据的写入和存储。代码如下：

int TsTimePartition::RedoPut(kwdbts::kwdbContext_p ctx, uint32_t entity_id, kwdbts::TS_LSN lsn,
                             uint64_t start_row, size_t num, kwdbts::Payload* payload,
                             std::vector<BlockSpan>* alloc_spans, std::vector<MetricRowID>* todo_markdel,
                             std::unordered_map<KTimestamp, MetricRowID>* partition_ts_map, KTimestamp p_time,
                             ErrorInfo& err_info) {
    // 代码实现部分
}

该函数包含了数据写入前的检查、数据空间分配、去重处理、数据写入等操作，体现了高效时序数据处理的流程。

2.3 实现流程

数据写入：采用高效的写入算法，将大量的时序数据快速写入到存储系统中。例如，可能会采用批量写入、异步写入等方式提高写入性能。

数据存储：使用专门的时序存储引擎，对时序数据进行高效的存储和索引。例如，可能会采用时间分区、压缩存储等技术减少存储空间和提高读取性能。

数据读取：根据查询条件，快速定位和读取所需的时序数据。例如，可能会采用索引加速、预取等技术提高读取速度。

三、分布式实现

3.1 分布式特性概述

KWDB作为分布式数据库，具备分布式存储、分布式查询等特性，能够实现数据的高可用和负载均衡。

3.2 源码分析

在KWDB/kwbase/pkg/cmd/roachtest/tpchbench.go文件中，我们可以看到一些与分布式测试相关的代码。

// KWDB/kwbase/pkg/cmd/roachtest/tpchbench.go
// runTPCHBench runs sets of queries against CockroachDB clusters in different
// configurations.
//
// In order to run a benchmark, a TPC-H dataset must first be loaded. To reuse
// this data across runs, it is recommended to use a combination of
// `--cluster=<cluster>` and `--wipe=false` flags to limit the loading phase to
// the first run.
//
// This benchmark runs with a single load generator node running a single
// worker.
func runTPCHBench(ctx context.Context, t *test, c *cluster, b tpchBenchSpec) {
    roachNodes := c.Range(1, c.spec.NodeCount-1)
    loadNode := c.Node(c.spec.NodeCount)
    t.Status("copying binaries")
    c.Put(ctx, kwbase, "./kwbase", roachNodes)
    c.Put(ctx, workload, "./workload", loadNode)
    filename := b.benchType
    t.Status(fmt.Sprintf("downloading %s query file from %s", filename, b.url))
    if err := c.RunE(ctx, loadNode, fmt.Sprintf("curl %s > %s", b.url, filename)); err != nil {
        t.Fatal(err)
    }
    t.Status("starting nodes")
    c.Start(ctx, t, roachNodes)
    m := newMonitor(ctx, c, roachNodes)
    m.Go(func(ctx context.Context) error {
        t.Status("setting up dataset")
        err := loadTPCHDataset(ctx, t, c, b.ScaleFactor, m, roachNodes)
        if err != nil {
            return err
        }
        t.l.Printf("running %s benchmark on tpch scale-factor=%d", filename, b.ScaleFactor)
        numQueries, err := getNumQueriesInFile(filename, b.url)
        if err != nil {
            t.Fatal(err)
        }
        // maxOps flag will allow us to exit the workload once all the queries were
        // run b.numRunsPerQuery number of times.
        maxOps := b.numRunsPerQuery * numQueries
        // Run with only one worker to get best-case single-query performance.
        cmd := fmt.Sprintf(
            "./workload run querybench --db=tpch --concurrency=1 --query-file=%s "+
                "--num-runs=%d --max-ops=%d {pgurl%s} "+
                "--histograms="+perfArtifactsDir+"/stats.json --histograms-max-latency=%s",
            filename,
            b.numRunsPerQuery,
            maxOps,
            roachNodes,
            b.maxLatency.String(),
        )
        if err := c.RunE(ctx, loadNode, cmd); err != nil {
            t.Fatal(err)
        }
        return nil
    })
    m.Wait()
}

从runTPCHBench函数可以看出，KWDB通过分布式集群进行测试，涉及到节点的启动、数据的加载、查询的执行等操作。这表明KWDB在分布式环境下能够协调多个节点进行数据处理。

在KWDB/kwbase/pkg/cmd/allocsim/configs/multiple-nodes-per-locality-imbalanced-load.json文件中，定义了分布式节点的配置信息，包括节点数量、工作负载和节点之间的延迟等。代码如下：

{
    "Localities": [
        {
            "Name": "1",
            "NumNodes": 3,
            "NumWorkers": 0,
            "OutgoingLatencies": [
                {
                    "Name": "2",
                    "Latency": "50ms"
                },
                {
                    "Name": "3",
                    "Latency": "50ms"
                }
            ]
        },
        // 其他节点配置
    ]
}

该配置文件为数据分片和节点通信提供了基础信息，有助于实现分布式存储和查询。

3.3 实现流程

数据分片：将数据按照一定的规则进行分片，分布到不同的节点上存储。例如，可能会按照时间、地域等因素进行分片。

节点通信：各个节点之间通过网络进行通信，实现数据的同步和协调。例如，可能会采用分布式一致性协议（如Raft）来保证数据的一致性。

查询路由：在查询时，根据查询条件将查询请求路由到合适的节点上进行处理。例如，可能会采用查询优化器来选择最优的查询路径。

四、总结

多模架构使得KWDB能够适应不同类型的数据需求，高效时序数据处理能力保证了在海量时序数据场景下的高性能，分布式特性则提供了数据的高可用和负载均衡。这些技术亮点使得KWDB在AIoT等领域具有广阔的应用前景。未来，我们可以进一步关注KWDB的发展，期待它在数据库技术领域取得更大的突破。