💎一站式轻松地调用各大LLM模型接口,支持GPT4、智谱、星火、月之暗面及文生图 广告
Bulk Fetch是为了提升区间操作性能的,聊它之前,先简单唠叨下读取机制,TokuDB由两部分组成: [tokuFT](https://github.com/Tokutek/ft-index)和 [tokudb-engine](https://github.com/Tokutek/tokudb-engine) 。  tokuFT是个支持事务的key/value存储层,tokudb-engine是MySQL API对接层,调用关系为:tokudb-engine ->tokuFT。  tokuFT里的一个value,在tokudb-engine里就是一条row数据,底层存储与上层调用解耦,是个很棒的设计。  在tokuFT是个key里,索引的每个node都是大块头(4MB),node又细分为多个"小块"(internal node的叫做partition,leaf node的叫做basement)。  从磁盘读取数据到内存的方式有2种: 1. 仅读一个"小块"的数据,反序列化到内存(提升point query性能,只读取需要的那部分数据即可) 2. 读取整个node数据,反序列化到内存(提升区间性能,一次读取整个node磁盘数据) 对于tokudb-engine层的区间操作(比如get_next等),tokuFT这层是无状态的,必须告诉当前的key,然后给你查找next,流程大体是: ~~~ tokudb-engine::get_next(current_key) --> tokuFT::search_next(current_key) --> tokuFT::return next ~~~ 这样,即使tokuFT缓存了整个node数据,tokudb-engine还是遍历着跟tokuFT要一遍:tokuFT每次都要根据当前key,多次调用compare操作最终查出next,路径太长了!  有什么办法优化呢?这就是Bulk Fetch的威力: tokudb-engine向tokuFT一次要回整个node的数据,自己解析出next row数据,tokuFT的调用就省了: ~~~ tokudb-engine::get_next(current_key) --> tokudb-engine::parse_next ~~~ 从Tokutek的测试看,在使用Bulk Fetch后,能有2x-5x的性能提升。  但并不是所有的区间操作都可以Bulk Fetch的(比如涉及update/delete),TokuDB目前实现了:SELECT、CREATE_TABLE、INSERT_SELECT和REPLACE_SELECT的Bulk Fetch功能,预计发布在7.1.8版,更多Bulk Fetch介绍:  [https://github.com/Tokutek/tokudb-engine/wiki/Bulk-Fetch](https://github.com/Tokutek/tokudb-engine/wiki/Bulk-Fetch)