5.深入TiDB:Insert 语句

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这篇文章我们看一下 TiDB 是插入数据是如何封装的,索引是如何维护的,如果插入的数据发生了冲突会如何处理,类似INSERT IGNOREINSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE插入语句是如何处理。

下面我们先构造一个表结构:

CREATE TABLE test_insert (a int primary key, b int, c int,d int,index b_index(b),unique index c_index(c) );

这个表结构中有一个主键、普通索引、唯一索引。

普通 Insert

构建执行计划

普通插入 SQL 考虑的是类似下面这样的语句:

INSERT INTO test.test_insert (a, b, c) VALUES (1, 1, 1);

首先会和 select 语法一样先进行语法解析构建 ast 语法树:

type InsertStmt struct {
 dmlNode

 // sql 中的表信息
 Table       *TableRefsClause
 // 字段信息
 Columns     []*ColumnName
 // 要插入的数据
 Lists       [][]ExprNode
 ...
}

我这里展示的是几个比较重要的字段,因为在插入数据的时候可以使用 :INSERT INTO t VALUES(),(),()... 这样的语法,所以要插入的数据是一个切片:Lists。

然后制定查询计划,在制定查询计划的时候同样会走到 PlanBuilder 的 Build 方法中,然后根据 ast 语法树的类型 进入到 buildInsert 分支中:

func (b *PlanBuilder) Build(ctx context.Context, node ast.Node) (Plan, error) {
 b.optFlag |= flagPrunColumns
 switch x := node.(type) {
 case *ast.InsertStmt:
  return b.buildInsert(ctx, x)
 ...
}

func (b *PlanBuilder) buildInsert(ctx context.Context, insert *ast.InsertStmt) (Plan, error) {
 // 获取ast树中表节点
 ts, ok := insert.Table.TableRefs.Left.(*ast.TableSource)
 if !ok {
  return nil, infoschema.ErrTableNotExists.GenWithStackByArgs()
 }
 // 获取表的相关信息
 // 包含了表信息,库信息,分区信息等
 tn, ok := ts.Source.(*ast.TableName)
 if !ok {
  return nil, infoschema.ErrTableNotExists.GenWithStackByArgs()
 }
 // 获取其中表信息
 tableInfo := tn.TableInfo
 ...
 // Build Schema with DBName otherwise ColumnRef with DBName cannot match any Column in Schema.
 // schema包含表的字段信息,主键字段等,names是表的字段信息切片
 schema, names, err := expression.TableInfo2SchemaAndNames(b.ctx, tn.Schema, tableInfo)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 // 根据表的id从缓存中获取表的元数据
 // 这里包含的信息比较多,有表名、字段信息、隐藏字段、所有索引、表的字符集编码等
 tableInPlan, ok := b.is.TableByID(tableInfo.ID)
 if !ok {
  return nil, errors.Errorf("Can't get table %s.", tableInfo.Name.O)
 }
 // 构建插入执行计划
 insertPlan := Insert{
  Table:         tableInPlan,
  Columns:       insert.Columns,
  tableSchema:   schema,
  tableColNames: names,
  IsReplace:     insert.IsReplace,
 }.Init(b.ctx)
 ... 
 // 根据不同的语法执行不同的分支
 // Branch for `INSERT ... SET ...`.
 if len(insert.Setlist) > 0 { 
 // Branch for `INSERT ... VALUES ...`.
 } else if len(insert.Lists) > 0 {
  // 根据ast语法树中的= ast.ExprNode 转换成执行计划的 expression.Expression
  err := b.buildValuesListOfInsert(ctx, insert, insertPlan, mockTablePlan, checkRefColumn)
  if err != nil {
   return nil, err
  }
 // Branch for `INSERT ... SELECT ...`.
 } else { 
 } 
 ...
 return insertPlan, err
}

buildInsert 这个方法主要涉及两个部分:

然后将构建好的 Insert 执行计划返回。

需要注意的是,由于 Insert 语句比较简单,没什么优化的空间,所以不会走 DoOptimize 进行物理优化:

finalPlan, cost, err := plannercore.DoOptimize(ctx, sctx, builder.GetOptFlag(), logic)

执行 Insert 计划

func (a *ExecStmt) Exec(ctx context.Context) (_ sqlexec.RecordSet, err error) {
  ...
 // 生成执行器
 e, err := a.buildExecutor()
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 // ExecuteExec will rewrite `a.Plan`, so set plan label should be executed after `a.buildExecutor`.
 ctx = a.setPlanLabelForTopSQL(ctx)
 // handleNoDelay负责执行像 Insert 这种不需要返回数据的语句,只需要把语句执行完成即可
 if handled, result, err := a.handleNoDelay(ctx, e, isPessimistic); handled {
  return result, err
 }
 ... 
 return &recordSet{
  executor:   e,
  stmt:       a,
  txnStartTS: txnStartTS,
 }, nil
}

这里根据执行计划生成执行器的过程和 Select 是一致的,我们简单看一下。buildExecutor 方法最后会将执行计划转化成 InsertExec 结构体,后续的执行都由这个结构进行。

![Frame 2](https://img.luozhiyun.com/Frame 2.png)

在生成完执行计划之后会进入到 handleNoDelay 执行 SQL 语句。后面的执行流程比较长,我们省略一些中间环节:

![Frame 3](https://img.luozhiyun.com/Frame 3-3229191.png)

insertRows 会主要做的就是根据字段类型,获取数据之后做数据填充。

func insertRows(ctx context.Context, base insertCommon) (err error) {
 // 获取 InsertValues 实例
 e := base.insertCommon()
 ...
 // 设置填充函数
 evalRowFunc := e.fastEvalRow
 // 如果要插入的数据不是常量,那么会使用evalRow函数
 if !e.allAssignmentsAreConstant {
  evalRowFunc = e.evalRow
 }

 rows := make([][]types.Datum, 0, len(e.Lists)) 
 for i, list := range e.Lists {
  e.rowCount++
  var row []types.Datum
  row, err = evalRowFunc(ctx, list, i)
  if err != nil {
   return err
  }
  ...
 }  
 // 批量设置自增id
 rows, err = e.lazyAdjustAutoIncrementDatum(ctx, rows)
 if err != nil {
  return err
 }
 // 将数据写入存储引擎中
 err = base.exec(ctx, rows)
 if err != nil {
  return err
 } 
 return nil
}

insertRows 在填充数据的时候会判断数据类型,如果要处理的数据有非常量,比如有需要依赖其他字段设值、函数等等,这个时候会使用 evalRow 方法进行填充,否则使用 fastEvalRow 进行填充。最后将数据处理好之后会调用 InsertExec 的 exec 方法将数据写入存储引擎中。

func (e *InsertExec) exec(ctx context.Context, rows [][]types.Datum) error {
 ...
 for i, row := range rows {
  ... 
  err := e.addRecord(ctx, row)
  if err != nil {
   return err
  }
 }
 ...
 return nil
}

在 exec 方法中会遍历所有的数据,然后调用 addRecord 方法进行处理。

InsertExec 的 addRecord 方法最终会调用到 TableCommon 的 AddRecord。

func (t *TableCommon) AddRecord(sctx sessionctx.Context, r []types.Datum, opts ...table.AddRecordOption) (recordID kv.Handle, err error) {
 txn, err := sctx.Txn(true)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
    ... 
 writeBufs := sessVars.GetWriteStmtBufs() 
 // 获取记录行的key
 key := t.RecordKey(recordID) 
 // 格式化数据行
 writeBufs.RowValBuf, err = tablecodec.EncodeRow(sc, row, colIDs, writeBufs.RowValBuf, writeBufs.AddRowValues, rd)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 value := writeBufs.RowValBuf
 // 检测该key在本地缓存中是否存在
 var setPresume bool
 skipCheck := sctx.GetSessionVars().StmtCtx.BatchCheck
 if (t.meta.IsCommonHandle || t.meta.PKIsHandle) && !skipCheck && !opt.SkipHandleCheck {
  // 如果是 LazyCheck ,那么只读取本地缓存判断是否存在
  if sctx.GetSessionVars().LazyCheckKeyNotExists() {
   var v []byte
   //只读取本地缓存判断是否存在
   v, err = txn.GetMemBuffer().Get(ctx, key)
   if err != nil {
    setPresume = true
   }
   if err == nil && len(v) == 0 {
    err = kv.ErrNotExist
   }
  } else {
   //否则会通过rpc请求tikv从集群中校验数据是否存在
   _, err = txn.Get(ctx, key)
  }
  if err == nil {
   handleStr := getDuplicateErrorHandleString(t, recordID, r)
   return recordID, kv.ErrKeyExists.FastGenByArgs(handleStr, "PRIMARY")
  } else if !kv.ErrNotExist.Equal(err) {
   return recordID, err
  }
 }
 // 将 Key-Value 写到当前事务的缓存中
 if setPresume {
  err = memBuffer.SetWithFlags(key, value, kv.SetPresumeKeyNotExists)
 } else {
  err = memBuffer.Set(key, value)
 }
 if err != nil {
  return nil, err
 }  
 // 构造 Index 数据
 h, err := t.addIndices(sctx, recordID, r, txn, createIdxOpts)
 if err != nil {
  return h, err
 }

 ...
 return recordID, nil
}

AddRecord 主要做这么几件事:

TiDB 中存储的数据是全局有序 的,并且数据会以 Key-Value的形式存储在 TiDB 中。

所以 TiDB 对每个表分配一个 TableID,每一个索引都会分配一个 IndexID,每一行分配一个 RowID(如果表有整数型的 Primary Key,那么会用 Primary Key 的值当做 RowID),其中 TableID 在整个集群内唯一,IndexID/RowID 在表内唯一,这些 ID 都是 int64 类型。

每行数据按照如下规则进行编码成 Key-Value pair:

Key: tablePrefix{tableID}_recordPrefixSep{rowID}
Value: [col1, col2, col3, col4]

那么对应的代码实现则会调用 RecordKey 方法获得一个这样的 Key:

t.indexPrefix = tablecodec.GenTableIndexPrefix(physicalTableID)

func (t *TableCommon) RecordKey(h kv.Handle) kv.Key {
 return tablecodec.EncodeRecordKey(t.recordPrefix, h)
}

这个 Key 分别由 tableID 与 rowID 构成;

对于 Unique Index 数据,会按照如下规则编码成 Key-Value pair:

Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue
Value: rowID

对于非Unique Index 数据,可能有多行数据的 ColumnsValue是一样的,所以会按照如下规则编码成 Key-Value pair:

Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue_rowID
Value: null

对应的 Index 实现则会调用 addIndices 方法,最后调用到 GenIndexKey 生成Key:

func GenIndexKey(sc *stmtctx.StatementContext, tblInfo *model.TableInfo, idxInfo *model.IndexInfo,
 phyTblID int64, indexedValues []types.Datum, h kv.Handle, buf []byte) (key []byte, distinct bool, err error) {
 // 校验是否是唯一键
 if idxInfo.Unique { 
  distinct = true
  // 唯一键是允许 null 值的
  for _, cv := range indexedValues {
   if cv.IsNull() {
    distinct = false
    break
   }
  }
 } 
 //如果是字符串,那么需要按字段长度裁切
 TruncateIndexValues(tblInfo, idxInfo, indexedValues)
 // 按 tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue 拼接
 key = GetIndexKeyBuf(buf, RecordRowKeyLen+len(indexedValues)*9+9)
 key = appendTableIndexPrefix(key, phyTblID)
 key = codec.EncodeInt(key, idxInfo.ID)
 key, err = codec.EncodeKey(sc, key, indexedValues...)
 if err != nil {
  return nil, false, err
 }
 if !distinct && h != nil {
  // 如果是非Unique Index 数据,还需要拼接上 rowID
  if h.IsInt() { 
   key, err = codec.EncodeKey(sc, key, types.NewDatum(h.IntValue()))
  } else {
   key = append(key, h.Encoded()...)
  }
 }
 return
}

GenIndexKey 这里会按照上面说到的规则进行拼接。

最后所有的 Key Value 构造完毕之后会将值写入到当前事务缓存中,等待提交。

func (t *TableCommon) AddRecord(sctx sessionctx.Context, r []types.Datum, opts ...table.AddRecordOption) (recordID kv.Handle, err error) {
    ...
 var setPresume bool
 skipCheck := sctx.GetSessionVars().StmtCtx.BatchCheck
 if (t.meta.IsCommonHandle || t.meta.PKIsHandle) && !skipCheck && !opt.SkipHandleCheck {
  // 如果是 LazyCheck ,那么只读取本地缓存判断是否存在
  if sctx.GetSessionVars().LazyCheckKeyNotExists() {
   var v []byte
   //只读取本地缓存判断是否存在
   v, err = txn.GetMemBuffer().Get(ctx, key)
   if err != nil {
    setPresume = true
   }
   if err == nil && len(v) == 0 {
    err = kv.ErrNotExist
   }
  } else {
   //否则会通过rpc请求tikv从集群中校验数据是否存在
   _, err = txn.Get(ctx, key)
  }
  if err == nil {
   handleStr := getDuplicateErrorHandleString(t, recordID, r)
   return recordID, kv.ErrKeyExists.FastGenByArgs(handleStr, "PRIMARY")
  } else if !kv.ErrNotExist.Equal(err) {
   return recordID, err
  }
 }
 //将 Key-Value 写到当前事务的缓存中
 if setPresume {
  // 表示假定数据不存在
  err = memBuffer.SetWithFlags(key, value, kv.SetPresumeKeyNotExists)
 } else {
  err = memBuffer.Set(key, value)
 }
 if err != nil {
  return nil, err
 }
    ...
}

由于在设计上,TiDB 与 TiKV 是分层的结构,为了保证高效率的执行,在 LazyCheck 模式下,在事务内只有读操作是必须从存储引擎获取数据,而所有的写操作都事先放在单 TiDB 实例内事务自有的 memDbBuffer 中,在事务提交时才一次性将事务写入 TiKV。

如上面代码所示,在调用 AddRecord 时,会根据 Key 从 MemBuffer 中判断是否存在,不存在那么在操作 memBuffer 的时候会打上标记 SetPresumeKeyNotExists 表示假设插入不会发生冲突,不需要去 TiKV 中检查冲突数据是否存在,只将这些数据标记为待检测状态。最后到提交过程中,统一将整个事务里待检测数据做一次批量检测。

下面通过一个官方的例子来说明一下 LazyCheck 模式下 MySQL 和 TiDB 的区别:

MySQL:

mysql> CREATE TABLE t (i INT UNIQUE);
Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '1' for key 'i'
mysql> COMMIT;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

TiDB:

mysql> CREATE TABLE t (i INT UNIQUE);
Query OK, 0 rows affected (1.04 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.12 sec)

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> COMMIT;
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '1' for key 'i'

可以看出来,对于 INSERT 语句 TiDB 是在事务提交的时候才做冲突检测而 MySQL 是在语句执行的时候做的检测。

最后让我们用一幅图来再回顾一下整个流程:

INSERT IGNORE

INSERT IGNORE和普通 Insert 不同的是当 INSERT 的时候遇到唯一约束冲突后,忽略当前 INSERT 的行,并记一个 warning。当语句执行结束后,可以通过 SHOW WARNINGS看到哪些行没有被插入。

为了实现这个目的又不影响性能,TiDB 通过 batchCheckAndInsert 批量检测来校验数据是否冲突:

func (e *InsertExec) exec(ctx context.Context, rows [][]types.Datum) error {
 ...
 sessVars := e.ctx.GetSessionVars()
 defer sessVars.CleanBuffers()
 ignoreErr := sessVars.StmtCtx.DupKeyAsWarning
   // 判断是否有 OnDuplicate 语句
 if len(e.OnDuplicate) > 0 {
  ...
        // 判断是否包含 IGNORE 语句
 } else if ignoreErr {
        // 判断是否重复,不重复则插入
  err := e.batchCheckAndInsert(ctx, rows, e.addRecord)
  if err != nil {
   return err
  }
        // 普通 Insert
 } else {
  ...
 } 
 return nil
}

在 InsertExec 的 exec 方法中如果 SQL 语句包含 IGNORE 会进入到 IF 判断的第二个分支中调用 batchCheckAndInsert 方法进行冲突校验。

func (e *InsertValues) batchCheckAndInsert(ctx context.Context, rows [][]types.Datum, addRecord func(ctx context.Context, row []types.Datum) error) error {
 ...
 start := time.Now()
 // 获取行数据中需要校验的key,如主键,唯一键
 toBeCheckedRows, err := getKeysNeedCheck(ctx, e.ctx, e.Table, rows)
 if err != nil {
  return err
 }
 // 获取事务处理器
 txn, err := e.ctx.Txn(true)
 if err != nil {
  return err
 }   
 // 批量从 tikv 中根据传入的 key 获取数据,存入到缓存中
 if _, err = prefetchUniqueIndices(ctx, txn, toBeCheckedRows); err != nil {
  return err
 }  
 for i, r := range toBeCheckedRows {
  if r.ignored {
   continue
  }
  skip := false
  // 判断主键
  if r.handleKey != nil {
   // 从缓存中判断key是否存在,存在则重复
   _, err := txn.Get(ctx, r.handleKey.newKey)
   if err == nil {
    e.ctx.GetSessionVars().StmtCtx.AppendWarning(r.handleKey.dupErr)
    continue
   }
   if !kv.IsErrNotFound(err) {
    return err
   }
  }
  // 判断唯一键
  for _, uk := range r.uniqueKeys {
   // 从缓存中判断key是否存在,存在则重复
   _, err := txn.Get(ctx, uk.newKey)
   if err == nil {
    // If duplicate keys were found in BatchGet, mark row = nil.
    e.ctx.GetSessionVars().StmtCtx.AppendWarning(uk.dupErr)
    skip = true
    break
   }
   if !kv.IsErrNotFound(err) {
    return err
   }
  }
  // 没有冲突,调用 addRecord 添加数据
  if !skip {
   e.ctx.GetSessionVars().StmtCtx.AddCopiedRows(1)
   err = addRecord(ctx, rows[i])
   if err != nil {
    return err
   }
  }
 } 
 return nil
}

这一段代码比较长,但是也很好理解。

ON DUPLICATE

ON DUPLICATE 指的是INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE语句,它是几种 INSERT 语句中最为复杂的。其语义的本质是包含了一个 INSERT 和 一个 UPDATE。

它的入口在 InsertExec 执行 exec 方法的时候:

func (e *InsertExec) exec(ctx context.Context, rows [][]types.Datum) error {
 ...
 sessVars := e.ctx.GetSessionVars()
 defer sessVars.CleanBuffers()
 ignoreErr := sessVars.StmtCtx.DupKeyAsWarning
   // 判断是否有 OnDuplicate 语句
 if len(e.OnDuplicate) > 0 {
  err := e.batchUpdateDupRows(ctx, rows)
  if err != nil {
   return err
  }
        // 判断是否包含 IGNORE 语句
 } else if ignoreErr {
        ...
        // 普通 Insert
 } else {
  ...
 } 
 return nil
}

INSERT IGNORE相同,首先会进入 IF 分支,判断是否包含 ON DUPLICATE执行语句,然后执行 batchUpdateDupRows 方法。

func (e *InsertExec) batchUpdateDupRows(ctx context.Context, newRows [][]types.Datum) error {
 ...
 // 构造唯一键和主键的key
 toBeCheckedRows, err := getKeysNeedCheck(ctx, e.ctx, e.Table, newRows)
 if err != nil {
  return err
 }
 txn, err := e.ctx.Txn(true)
 if err != nil {
  return err
 }

 // 根据key填充对应的缓存
 if err = prefetchDataCache(ctx, txn, toBeCheckedRows); err != nil {
  return err
 }
 for i, r := range toBeCheckedRows {
  if r.handleKey != nil {
   handle, err := tablecodec.DecodeRowKey(r.handleKey.newKey)
   if err != nil {
    return err
   }
   // 根据主键判断是否有冲突,如果有冲突 err 则为 nil
   err = e.updateDupRow(ctx, i, txn, r, handle, e.OnDuplicate)
   if err == nil {
    continue
   }
   if !kv.IsErrNotFound(err) {
    return err
   }
  }
  // 如果主键没有冲突,那么判断唯一键是否有冲突
  for _, uk := range r.uniqueKeys {
   val, err := txn.Get(ctx, uk.newKey)
   if err != nil {
    if kv.IsErrNotFound(err) {
     continue
    }
    return err
   }
   handle, err := tablecodec.DecodeHandleInUniqueIndexValue(val, uk.commonHandle)
   if err != nil {
    return err
   } 
   err = e.updateDupRow(ctx, i, txn, r, handle, e.OnDuplicate)
   if err != nil { 
    return err
   } 
   newRows[i] = nil
   break
  } 
  // 如果主键和唯一键都没有冲突,那么执行正常插入逻辑
  if newRows[i] != nil {
   err := e.addRecord(ctx, newRows[i])
   if err != nil {
    return err
   }
  }
 }
 if e.stats != nil {
  e.stats.CheckInsertTime += time.Since(start)
 }
 return nil
}

batchUpdateDupRows 方法首先会构造唯一键和主键的 key ,然后调用 prefetchDataCache 方法根据 Key 值一次性获取 TiKV 对应值填充缓存。

之后遍历构造好的 toBeCheckedRows ,先调用 updateDupRow 方法判断主键判断是否有冲突,如果主键没有冲突,那么判断唯一键是否有冲突,都没有冲突则执行正常插入逻辑。

updateDupRow 会判断 Key 值在缓存中是否存在,存在则调用 doDupRowUpdate ;doDupRowUpdate 中会根据 ON DUPLICATE 中的字段更新新的数据行中的值,并将被更新过的字段打上 flag 之后调用 updateRecord 函数。

func updateRecord(ctx context.Context, sctx sessionctx.Context, h kv.Handle, oldData, newData []types.Datum, modified []bool, t table.Table,
 onDup bool, memTracker *memory.Tracker) (bool, error) {

 txn, err := sctx.Txn(false)
 if err != nil {
  return false, err
 }

 changed, handleChanged := false, false
 ...
 for i, col := range t.Cols() {
  // 这里是新旧数据进行比较,如果相同返回0
  cmp, err := newData[i].CompareDatum(sc, &oldData[i])
  if err != nil {
   return false, err
  }
  //这里表明新旧数据不同
  if cmp != 0 {
   changed = true //设置标记位,表示有数据被修改
   modified[i] = true 
   ...
   // 如果是主键更改,设置 handleChanged
   if col.IsPKHandleColumn(t.Meta()) {
    handleChanged = true 
    if err := rebaseAutoRandomValue(sctx, t, &newData[i], col); err != nil {
     return false, err
    }
   }
   // 如果是主键更改,设置 handleChanged
   if col.IsCommonHandleColumn(t.Meta()) {
    handleChanged = true
   }
   // 表示该字段没有被更改
  } else {
   if mysql.HasOnUpdateNowFlag(col.Flag) && modified[i] { 
    onUpdateSpecified[i] = true
   }
   modified[i] = false
  }
 } 
 // 如果数据行没有变化,直接返回
 if !changed {
  ...
  return false, nil
 } 
  // 这里如果是主键被更改了,那么会先将原数据删除,再添加一条新的数据
 if handleChanged {
  if updated, err := func() (bool, error) {
   txn, err := sctx.Txn(true)
   if err != nil {
    return false, err
   }
   memBuffer := txn.GetMemBuffer()
   sh := memBuffer.Staging()
   defer memBuffer.Cleanup(sh)

   if err = t.RemoveRecord(sctx, h, oldData); err != nil {
    return false, err
   }

   _, err = t.AddRecord(sctx, newData, table.IsUpdate, table.WithCtx(ctx))
   if err != nil {
    return false, err
   }
   memBuffer.Release(sh)
   return true, nil
  }(); err != nil {
   if terr, ok := errors.Cause(err).(*terror.Error); sctx.GetSessionVars().StmtCtx.IgnoreNoPartition && ok && terr.Code() == errno.ErrNoPartitionForGivenValue {
    return false, nil
   }
   return updated, err
  }
 } else { 
  // 更新记录行
  if err = t.UpdateRecord(ctx, sctx, h, oldData, newData, modified); err != nil {
   if terr, ok := errors.Cause(err).(*terror.Error); sctx.GetSessionVars().StmtCtx.IgnoreNoPartition && ok && terr.Code() == errno.ErrNoPartitionForGivenValue {
    return false, nil
   }
   return false, err
  }

 }
 ... 
 return true, nil
}

updateRecord 会判断行数据有没有被更改,如果有被更改,那么分为两种情况:

  1. 主键被更改了,那么会先将原数据删除,再添加一条新的数据;
  2. 唯一键被更改会调用 UpdateRecord 更新记录行;
func (t *TableCommon) UpdateRecord(ctx context.Context, sctx sessionctx.Context, h kv.Handle, oldData, newData []types.Datum, touched []bool) error {
 txn, err := sctx.Txn(true)
 if err != nil {
  return err
 } 
 memBuffer := txn.GetMemBuffer()
 ...
 // 重建索引记录
 err = t.rebuildIndices(sctx, txn, h, touched, oldData, newData, table.WithCtx(ctx))
 if err != nil {
  return err
 }
 // 构建行记录key
 key := t.RecordKey(h)
 sc, rd := sessVars.StmtCtx, &sessVars.RowEncoder
 // 构建行记录value
 value, err := tablecodec.EncodeRow(sc, row, colIDs, nil, nil, rd) 
 if err != nil {
  return err
 }
 // 将数据添加到事务缓存中
 if err = memBuffer.Set(key, value); err != nil { 
  return err
 }
 memBuffer.Release(sh)
 ...
 return nil
}

UpdateRecord 中执行的逻辑和 AddRecord 有点类似,首先会调用 rebuildIndices 将旧的索引记录删除,重新构建新的索引;然后根据当前的行记录构建 key-value 添加到事务缓存中。

最后用一张图总结一下这个过程:

总结

这篇文章 debug 用了蛮长时间的,想要弄清楚其中的逻辑非常不容易,但是还有一些地方没弄明白,如在执行 ON DUPLICATE会更新数据行,那么数据一致性怎么保证的?这些疑问我想到时候留给事务章节去弄明白。

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