（一）背景
MyTopling 是基于 ToplingDB 的 MySQL，分叉自 MyRocks，ToplingDB 则分叉自 RocksDB，兼容 RocksDB 接口，从而 MyTopling 可以复用 MyRocks 的大部分成果。
ToplingDB 早已开源，MyTopling 也会于近期开源。
（二）MyTopling 索引结构
MyTopling 索引的逻辑结构继承自 MyRocks，跟一般的方案不同，没有使用自定义 Comparator，而是对 Key 进行编码，使得编码后的格式，使用（默认的） BytewiseComparator ，等效于使用自定义 Comparator 对原始 Key 进行比较。
逻辑上，编码后的 Key 大致是这样的：
其中索引ID用来区分不同的 Table(primary index)及次级索引，是个 32 位整数，所有整数都按 BigEndian 方式编码（从而整数的大小比较等效于 memcmp）。
（三）大部分索引 Key 都是定长的
DB 中的各种索引一般都是整数类型（各种 ID，主键、外键……），映射到存储引擎中，那就是：相同的 索引 ID，落到 ToplingDB 中，其 Key 的长度都是相同的。例如，在 sysbench 中：
CREATETABLEsbtest1(
idintNOTNULLAUTO_INCREMENT,
kintNOTNULLDEFAULT'0',
cchar(120)NOTNULLDEFAULT'',
padchar(60)NOTNULLDEFAULT'',
PRIMARYKEY(id),
KEY(k)
);
sbtest1 的存储和索引结构，套用（二）中的表格，就是：
显而易见，主键索引 Key 落到引擎中，是固定的 8 字节，次级索引落到引擎中，是固定的 12 字节。
在这里，主键索引会使用 ToplingDB 的 UintIndex，在大多数情况下，这个索引的空间占用是 O(1)，即不管有多少条 KV，空间占用就是那么几个字节，在 ToplingDB 的可视化 WebView 中：
这个 168 个字节中，主要是元信息（Header，类名……），这个基本上已经不可能再优化了。
次级索引则会命中 NLT（NestLoudsTrie）索引，因为 4 个字节的前缀完全相同，所以其有效 Key 只有 8 字节（k + id），NLT 可以将这 8 字节压缩到（平均）大约 5 字节。这对 NLT 其实是一个 Bad Case，甚至算得上是 Worst Case，这样的数据，不光压缩率差，而且访问速度慢，特别是遍历(Iteration)的速度。
在 ToplingDB 中，原本有另一种选择：ToplingDB 的 CompositeUintIndex，但是在 sysbench 这个场景中，索引选择时其评分（score）太低——因为 k 的 distinct 值太多。所以最终回到了默认的 NLT。
（四）新的 FixedLenKeyIndex
在使用 NLT 对索引数据进行压缩之前，是难以预判最终的压缩率的，所以，我们最近做了一个改进：在 Key 长度固定的情况下，如果创建出来的 NLT 压缩率太差，我们就使用新的索引：FixedLenKeyIndex。
FixedLenKeyIndex 非常简单，创建时首先移除公共前缀，剩余的部分，放到一个固定长度的数组中，这个固定长度，可能是任何值，例如，3,5,7,9。
搜索时使用二分搜索，当然这个二分搜索我们也做了类似于 ToplingDB 的去虚拟化(devirtualization) 这样的优化。
但是，作为数据库，索引可能是非常大的，比如100亿条，在这么大规模的数组上使用二分搜索，是有性能瓶颈的：内存访问延迟。因为其（精确的）时间复杂度是 O(log2(n))，100亿条，就需要平均 34 次内存访问，当然，因为 CPU Cache 的存在，真正的内存访问可能是 20 多次，在实测中，这比 NLT 的搜索还要慢得多（大约 3 倍），相比 NLT，其优势就只有遍历(iteration)。
（五）DoubleArray Cache
一般的思路，就是创建类似 BTree 这样的数据结构，在这里如果也用 BTree，就相当于是静态 BTree 了。但是 就算使用 BTree，也需要在（包含多个分叉的）结点中（使用二分法）搜索，其实相当于把全局的二分搜索，变成对每层节点内的二分搜索。
有没有更快的办法呢？
在 ToplingZip 的全局压缩 PA-Zip 算法中，对全局字典的搜索使用 DoubleArray Trie 进行加速，使得该算法有了现实可行性。
关于 DoubleArray Trie 的科普介绍，我这里就不多讲了，关键是灵活运用：我们怎样把这个 Double Array 创建出来，又怎么使用。
5.1 创建
我们把 FixedLenKeyVector 看成一个矩阵，每个 Key 是一行，不同 Key 中相同位置是一列，顺着列的方向，执行宽度优先搜索，每拿到一个子矩阵，如果该子矩阵的行数大于指定的阈值，就将其放入搜索队列，否则剪掉对这个子矩阵及其子孙矩阵的搜索。以这样的方式，我们创建了一个临时 Trie 树，然后在此基础上创建 Double Array Trie。
通过改变阈值，我们可以控制 Trie 树的大小，因为只是一个 Cache，所以，这个 DoubleArray Trie 的内存占用一般只有(去除了公共前缀的) KeyVector 的 3% 左右。
5.2 搜索
搜索就是经典的 Double Array 搜索算法，循环中只需要一个判断语句，但是相当于做了一个 256 分叉的搜索：
MatchStatusda_match(constbyte*input,size_tlen)constnoexcept{minimize(len,m_fixlen);size_tlo=0,hi=m_size,pos=0,state=0;constautoda=m_da_data;for(;pos<len;pos++){size_tchild=da[state].m_child0+input[pos];if(da[child].m_parent==state){state=child;lo=da[child].m_lo;hi=da[child].m_hi;}elsebreak;}return{lo,hi,pos};}
从这里拿到 {lo,hi} 范围后，继续在 KeyVector 中二分搜索，此时这个范围已经很小了，可以理解成是在 BTree 的叶子结点中搜索，只是我们搜索定位这个 BTree 叶子结点的算法，比传统算法要快得多！
5.3 实测效果
使用简单的二分搜索，FixLenKeyIndex 比 NLT 慢大约 3 倍，加上 Double Array Trie Cache，速度一下提了 5、6 倍，形势就逆转了，现在，FixLenKeyIndex 的搜索性能和遍历性能都得到了保证。在火焰图中：
FixedLenKeyIndex::Iter::Seek 的耗时占比只有 0.83%！ 再细化一下：
da_match 和 lower_bound_prefix 的耗时对比大约是 1:2，如果 cache 大一点，da_match 占比会更多一些。
