原理描述

记录匹配优化

本优化针对采用固定行格式的记录，将原有逐字段遍历匹配的方式优化为基于memcmp的整体记录比较，从而提升比较效率。

在InnoDB存储引擎中，原比较逻辑通过函数cmp_dtuple_rec_with_match_low逐字段对比数据结构dtuple_t（内存记录格式）与数据结构rec_t（页物理记录格式），比较前还需调用rec_get_offsets获取字段偏移量。优化后，通过memcmp直接比较整条记录，不仅减少了比较次数，也避免了频繁调用rec_get_offsets带来的开销。

在代码实现层面，主要调整包括：

• 在row_search_mvcc函数中，以memcmp替换原有的cmp_dtuple_rec比较逻辑。
• 在page_cur_search_with_match函数中，采用新的字节级比较方法rec_direct_memcmp进行调用，替代原有的rec_get_offsets方法与cmp_dtuple_rec_with_match方法。

使用memcmp进行记录比较需满足以下条件：

• 所有字段均支持通过memcmp进行比较（参见函数dtype_is_memcmp_deterministic）。
• 所有字段为固定长度且定义为非空。
• 所有字段按相同升序排列。

此外，InnoDB原仅缓存内部表的记录偏移量。本优化进一步将偏移量缓存机制扩展至所有含固定长度字段的索引，实现偏移量的复用，减少重复计算，从而提升B-tree搜索的整体性能。

字符集处理SIMD优化

本优化利用SIMD指令对utf8/utf8mb4字符集处理过程进行向量化加速，提升相关运算效率。

由于utf8/utf8mb4为变长编码，处理时常需预先计算字符长度或将其转换为定长Unicode格式（2字节），再进行后续操作。考虑到其中ASCII字符（范围0–127）为单字节定长，且其Unicode表示仍为原值（高字节补零），可针对该部分字符实施SIMD并行处理，以提高处理吞吐量。

在代码实现层面，主要对以下函数进行优化：

• 在my_collation_utf8_general_ci_handler中，优化my_strnxfrm_unicode、my_hash_sort_utf8及my_hash_sort_utf8mb4。
• 在my_charset_utf8_handler中，优化my_numchars_mb和my_charpos_mb。

非对齐内存访问优化

在早期ARM架构（如ARMv5）中，由于不支持非对齐内存访问，MySQL在指针到整型的转换过程中采用逐字节读取并移位累加的方式。而在x86架构中，支持非对齐内存访问，可直接进行指针类型强制转换。鲲鹏920处理器已具备非对齐内存访问能力，因此可将x86中相应的优化策略移植至ARM架构，直接将指针转换为整型变量，从而提高类型转换效率。