我们知道在数据库行数据更新时，索引也需要进行维护，如果是高并发的情况下，索引维护的代价很大，可能造成索引分裂。Pg为了避免这个问题，采用了HOT（堆内元组技术）解决这个问题，下面我们就这个技术详细探讨一下。
我们先看看postgresql中page的结构：
pd_lsn：本页面最后一次变更所写入的xlog记录对应的lsn。
pd_checksum：页面校验和。
pd_lower：指向行指针的末尾（空闲空间开始位置）。
pd_upper：指向最新堆元组的起始位置（空闲空间结束位置）。
pd_special：用在索引页中，在索引页中它指向特殊空间的起始位置，在堆表页面中它指向页尾。
pd_pagesize_version：页面大小以及页面布局的版本号。
pd_prune_xid：本页面可以修剪的最老元组的xid。
从上面的结构我们可以看到，pd_lower和pd_upper分别指向空闲空间的起始和终止位置，而图中的1和2是行指针，分别指向真实的元组位置。
了解了page的结构后我们再来看看元组的结构：
t_mix：插入此元组的事务txid。
t_max：删除或更新此元组的事务txid，如果为删除或更新则为0。
t_cid：command id，在当前事务中，已经执行过多少条sql，例如执行第一条sql时cid=0，第二条cid=2。
t_ctid：保存着执行自身或者新元组的元组标识符（tid），在更新元组后tid指向新版本的元组，否则指向自己，这个我们后面会细细讨论。
介绍完上面的基本概念后我们再来看看postgresql如何通过b树索引找到对应的数据行的。
我们知道索引元组中是kv的结构，key代表的是查询条件的值，value即TID，TID中记录了两部分信息，block=2代表页面号，数据位于第几个块（页面），offset=2代表第二个元组，这样就通过索引直接定位了某一条记录，而不需要对页面进行扫描。
下面我们进入正题，我们再来看看元组是如何更新的，我们知道元组的更新其实是新插入一条记录如下图所示，如果没有hot技术的话，每更新一个行，就会插入一个元组，同时会在索引页中新增一一条元组，该元组中的tid指向新的元组，而索引的维护开销也是非常大的，可以想象，这样的话在频繁更新的系统中不仅数据会膨胀而且索引也会膨胀，同时维护索引的开销太大。
于是postgresql使用HOT（堆内元组技术）解决这个问题，总体思想是在更新时通过修改指针指向定位新元组，而不需要插入相应的索引元组。我们来看看hot更新的流程：
在元组结构的t_informask2字段中有两个标记位，heap_hot_update和heap_only_tuple，在更新tuple1时，postgresql会将tuple1（老元组）的标记位置为heap_hot_update，同时将tuple2（新元组）的标记位置为heap_only_tuple。
1.首先找到目标数据的索引元组
2.然后通过索引元组中的位置，访问行指针数组，找到行指针1
3.读取tuple1
4.发现tuple1的标记位是heap_hot_update，于是通过tuple1的t_ctid字段读取tuple2（上面也提到过，当元组被更新过后，元组的t_ctid字段指向新的元组）
上面的过程其实访问了tuple1和tuple2两个数据块，这时我们可能会考虑到一个问题，如果tuple1因为vacuum清理掉了，就无法通过tuple的ctid字段定位到tuple2了，为了解决这个问题，postgresql会在合适的时候进行行指针的重定向（redirect），这个过程称为修剪。
此时访问新元组的流程如下：
1.首先找到目标数据的索引元组
2.然后通过索引元组中的位置，访问行指针数组，找到行指针1
3.通过行指针的重定向，找到行指针2
4.通过行指针2定位tuple2
在postgresql进行修剪时，会挑选合适的时机来清理死元组，这个过程称为碎片整理，如下图所示：
碎片整理并不会清理索引元组，所以碎片整理比普通vacuum清理的开销要小的多。HOT特性降低了表和索引的空间消耗，同时减少了vacuum需要处理的元组数量，对于性能有很好的提升。
当然HOT技术也不是万能的，它也有不适用的场景，比如下面两个场景：
1.当更新的元组和老元组不在同一个page中时，指向该元组的索引元组也会被添加到索引页面中。
2.当索引的key值更新时，会在索引页面中插入一条新的索引元组。
学习精益求精，技术永无止境，加油吧。
