杂类

oceanbase分布式聚合下压

姬長信姬長信 杂类 2018-09-11
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数据库中的聚合算子，例如sum， avg， group by， sort等等，会耗费大量的CPU和IO资源进行计算和读写，通过并行执行的方式，将对应的算子下压到各个计算节点上，充分利用集群的计算资源，提升执行效率。

总的来看，聚合算子的下压可以分为两种计划

Partition-Wise Aggregation

  1. explain select sum(c2) from t2 group by c1\G  
  2. *************************** 1. row ***************************  
  3. Query Plan:   
  4. ============================================  
  5. |ID|OPERATOR           |NAME|EST. ROWS|COST|  
  6. --------------------------------------------  
  7. |0 |EXCHANGE IN DISTR  |    |1000     |2834|  
  8. |1 | EXCHANGE OUT DISTR|    |1000     |2740|  
  9. |2 |  HASH GROUP BY    |    |1000     |2740|  
  10. |3 |   TABLE SCAN      |t2  |4000     |499 |  
  11. ============================================  
  12.   
  13. Outputs & filters:   
  14. -------------------------------------  
  15.   0 - output([T_FUN_SUM(t2.c2)]), filter(nil)  
  16.   1 - output([T_FUN_SUM(t2.c2)]), filter(nil)  
  17.   2 - output([T_FUN_SUM(t2.c2)]), filter(nil),   
  18.       group([t2.c1]), agg_func([T_FUN_SUM(t2.c2)])  
  19.   3 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil),   
  20.       access([t2.c1], [t2.c2]), partitions(p[0-3])  

如果聚合查询的语意是按照分区键去做分组且在分组内做聚合，那么这样的聚合操作称为partition-wise aggregation。所有的操作都被下压到分区内并行的执行。需要注意的是，partition-wise aggregation不一定是最优的执行，因为并行度会受限于分区的数量。在OceanBase 1.x版本中，对于这样的情况，暂时没有做别的替代计划的实现。

下压加两阶段聚合

  1. explain select sum(c1) from t2 group by c2\G  
  2. *************************** 1. row ***************************  
  3. Query Plan:   
  4. =============================================  
  5. |ID|OPERATOR            |NAME|EST. ROWS|COST|  
  6. ---------------------------------------------  
  7. |0 |HASH GROUP BY       |    |1000     |3395|  
  8. |1 | EXCHANGE IN DISTR  |    |1000     |2834|  
  9. |2 |  EXCHANGE OUT DISTR|    |1000     |2740|  
  10. |3 |   HASH GROUP BY    |    |1000     |2740|  
  11. |4 |    TABLE SCAN      |t2  |4000     |499 |  
  12. =============================================  
  13.   
  14. Outputs & filters:   
  15. -------------------------------------  
  16.   0 - output([T_FUN_SUM(T_FUN_SUM(t2.c1))]), filter(nil),   
  17.       group([t2.c2]), agg_func([T_FUN_SUM(T_FUN_SUM(t2.c1))])  
  18.   1 - output([T_FUN_SUM(t2.c1)], [t2.c2]), filter(nil)  
  19.   2 - output([T_FUN_SUM(t2.c1)], [t2.c2]), filter(nil)  
  20.   3 - output([T_FUN_SUM(t2.c1)], [t2.c2]), filter(nil),   
  21.       group([t2.c2]), agg_func([T_FUN_SUM(t2.c1)])  
  22.   4 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil),   
  23.       access([t2.c1], [t2.c2]), partitions(p[0-3])  

在更一般的情况下，aggregation操作可能不是按照分区键作为分组来做的，在这样的情况下，OceanBase会采用如例2所示的两阶段聚合的方式，将aggregation操作下压，获得部分的聚合结果，再进行汇总的方式获得最终结果。需要指出的是，在目前，两阶段聚合的第二阶段不是并行执行的。

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    大佬早

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    我就当天书看了，下压是个什么概念？

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