PgSQL技术内幕-Bitmap Index Scan-编程知识

PgSQL技术内幕-Bitmap Index Scan

1、简介

Bitmap索引扫描是对索引扫描的一个优化，通过建立位图的方式将原来的随机堆表访问转换成顺序堆表访问。主要分为两点：1）管理每个Bitmap的hash slot没用完时，每个Bitmap代表每个heap页中满足条件元组的ItemIDs，通过Bitmap扫描heap页时需要将所有Bitmap按照页号进行排序，然后依次获取heap页中记录，依次完成顺序回表。2）当hash slot用完时，就需要将heap页的bitmap范围扩大，转换成一个chunk的bitmap，也就是Bitmap中一位代表页内具有满足条件元组的页。此时，整个Bitmaps有chunk的bitmap也有页的bitmap，该chunk的页号为chunk内最小页号，所以Bitmaps排序后，整体上也是有序的。如此完成顺序扫描heap页，只不过对于Chunk的bitmap中一位代表的heap 页需要再次进行条件检测，将满足条件的tuple输出。

2、Bitmap Index Scan中的Bitmap是什么

Bitmap index scan先利用索引获取满足条件的Tid，将其保存到TIDBitmap中。由TIDBitmap管理满足条件的heap tuple的Bitmap。TIDBitmap结构主要成员如下图所示：

各个成员变量的说明：

1）每一页的bitmap由PagetableEntry结构来管理，里面成员主要有blockno：页号，用做hash表的key。最初仅使用entry1，entry1满了，才会使用hash表。这样btgetbitmap扫描完成所有存在的TID，就完成了按照页聚合。

2）pagetable哈希表，初始时（tbm_create调用时指定）仅创建128个hash桶。若一个page对应一个PagetableEntry，当有大量page需要构建bitmap时，就不够用了。所以Hash桶用完则转换chunk进行lossy，从而腾出空闲槽。等hash桶都变成chunk时，就需要扩展了，每次扩展2倍大小（2*128）。

3）nentries表示hash表中已使用桶的个数

4）maxentries为hash表hash桶的最大个数限制。该成员主要作用：控制何时进行lossy，也就是nentries > maxentries时，需要tbm_lossify。大小由work_mem控制，至少16个。当然，如果最终扩展的超过work_mem时，桶仍旧都是chunk，则更新maxentries扩展2倍大小。

5）entriy1表示最开始使用的entry，不用申请到hash表

6）spages和schunks则是从hash桶弄过来排过序的entry。在BitmapHeapScan阶段使用。当然，分别存储Page和lossy的chunk。这样就可以顺序访问了。

另外TIDBitmap中的几个成员有：

1）TBMStatus status：

typedef enum
{TBM_EMPTY, /* no hashtable, nentries == 0 */TBM_ONE_PAGE, /* entry1 contains the single entry */TBM_HASH /* pagetable is valid, entry1 is not */
} TBMStatus;

为什么会有TBM_ONE_PAGE和TBM_HASH呢？因为如果TIDBitmap只存储一个PagetableEntry,不需要耗费实际构建动态hash表，查找时也不需要通过hash查找，只需要使用entry1即可。

3、Bitmap Index Scan阶段

MultiExecBitmapIndexScan函数实现了Exec逻辑，主要通过调用index_getbitmap函数，获取bitmap，然后将bitmap返回给上一层算子。我们这里以btree索引为例，所以index_getbitmap指向btgetbitmap索引扫描函数：

btgetbitmap函数的逻辑：当然时先创建TIDBitmap，然后调用_bt_first/_bt_next逐条获取满足条件的item，接着通过tbm_add_tuples将其添加到TIDBitmap中，最终构建一个完整的bitmap，核心函数为_bt_first/_bt_next/tbm_add_tuples：

1）_bt_first函数时索引扫描的开始。首先调用_bt_preprocess_keys预处理扫描key，所扫描key条件无法满足，则设置BTScanOpaque->qual_ok为false，提前结束扫描。若没有找到有用的边界keys，需要调用_bt_endpoint从第一页开始，否则调用_bt_search从btree的root节点_bt_getroot开始扫描，直到找到符合扫描key和快照的第一个叶子节点。之后使用二分查找_bt_binsrch找到符合扫描key的页内item偏移，最好将找到的页面载入buffer并返回tuple。

2）_bt_next函数从当前页获取下一条tuple，若当前页没有tuple，则调用_bt_steppage拿到下一页页号，之后调用_bt_readnextpage读取文件块中的内容，然后_bt_next获取吓一跳tuple，重复以上过程，直至扫描结束。

3）tbm_create创建TIDBitmap：

4）tbm_add_tuples函数添加CTID，构建TIDBitmap

tbm_add_tuples要干的事如上图所示：

（1）btgetbitmap调用tbm_add_tuples每次仅添加一个TID，从TID中解析出对应heap tuple的页号blk及页内偏移off

（2）判断blk是否是lossy：页号定位到所属chunk;然后据该chunk页号从hash表中查找；hash表中找到，再看下页号所属的bitmap位是否1，即是否lossy；bitmap为1，则返回true：

blk非lossy，则调用tbm_get_pageentry从hash表中找一个PagetableEntry（不存在则会创建）。但是若此时只有一个PagetableEntry（TBM_ONE_PAGE状态）则直接返回entry1，不需要从hash查找：

blk是lossy:已经位于chunk中的一位了，不必再向hash表添加了，因为btree下仅一个TID，所以退出循环

（3）计算bitmap的位于哪个字节wordnum及哪一位bitnum，标记到PagetableEntry的bitmap中words，并设置recheck为false

（4）tbm_get_pageentry创建了一个新PagetableEntry，发现npages超过tbm->maxentries只，则会调用tbm_lossify函数，将TIDBitmap中部分PagetableEntry转成成lossy chunk，同时按照exact page的减少和lossy page的增加，相应修改npages和nchunks

tbm_lossify函数：

那么hash表何时扩展呢？只要向hash表插入PagetableEntry，就有可能涉及到扩展，扩展后maxentries并不是立即更新；pagetable_insert调用结束后，若插入则需要更新nentries

当然，还会有Bitmap And和Bitmap Or的情况。BitmapAnd节点对两个Bitmap进行与操作，生成交集位图；BitmapOr节点对两个Bitmap进行或操作，生成并集位图。

至此，bitmap index scan阶段完成bitmap的构建，下一步就是根据TID bitmap来扫描heap，返回符合条件的tuple，即Bitmap Heap Scan。

4、Bitmap Heap Scan阶段

Bitmap Heap Scan使用Bitmap Index Scan阶段生成的bitmap来查找相关数据。位图的每个页可以是精确的（直接指向heap页的tuple），也可以是有损的（指向包含至少一行与查询匹配的页）。算子由ExecBitmapHeapScan函数执行，主要实现函数为BitmapHeapNext:

BitmapHeapNext的核心逻辑如下：

1）从下层节点拿到TIDBitmap结果tbm

2）tbm_generic_begin_iterate->tbm_begin_iterate基于tbm构建一个iterator:从hash表中取出PagetableEntry，根据它是exact page还是lossy page，分别放到spages[]和schunks[]数组；然后根据页号进行排序

3）先调用tbm_iterate从spages[]和schunks[]数组拿一个较小页号的页，然后通过table_scan_bitmap_next_block->heapam_scan_bitmap_next_block读取一个page到ScanDesc的rs_buffer里。

4）调用table_scan_bitmap_next_tuple->heapam_scan_bitmap_next_tuple根据TBMIterateResult里的偏移，再内存buffer里获取相应的tuple。当这一页扫描完，则重置node->tbmres = tbmres = NULL，重新获取下一个PagetableEntry的bitmap继续循环。

5）如果是lossy，则还需要继续过滤