​​​​​​摘要：在关系型数据库中，优化器是数据库的核心组件之一，由于一系列因素都会影响语句的执行，优化器综合权衡各个因素，在众多的执行计划中选择认为是最佳的执行计划。

本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(foropenGauss)专场直播第5期：SQL优化解读》，原文作者：心机胖。

1、前言

在关系型数据库中，优化器是数据库的核心组件之一，由于一系列因素都会影响语句的执行，优化器综合权衡各个因素，在众多的执行计划中选择认为是最佳的执行计划。随着大数据时代的到来，像电商、游戏、电信等行业都大规模的应用，单一数据库节点是难以应对数据规模的不断增长并确保性能的需要，业务面临“存不下、算得慢、算不准”的问题。而 GaussDB(for openGauss)采用了可横向扩展的分布式架构，可以很好满足大规模海量数据的存储和计算的需求，其通过目标 SQL 执行计划的 CBO 成本，从目标 SQL 的诸多执行计划中选取成本值最小的执行路径为其执行计划，各执行路径的成本值是根据目标 SQL 中涉及到的表、索引、列等相关对象的统计信息计算出来的，实际反应执行目标 SQL 所要消耗的 I/O、CPU 和网络资源的一个估计值。

• I/O 资源：把表的数据从磁盘读入内存时所需代价

• CPU 资源：处理内存中表的数据所需的代价

• 网络资源：需要 DN 间数据交互的分布式 SQL，在实际执行时所需要的数据并不在本地 DN 中（需要从其他 DN 中取数据），便会将网络资源消耗折算成对等的 I/O 资源消耗再进行估算。

本文结合第 5 场直播内容从分布式并行执行框架、分布式执行计划等方面进行介绍。

2、分布式并行执行框架

2.1  执行器：PIPELINE 模型

GaussDB(for openGauss)的执行器特点是：按照查询计划树从底往上执行，基于火山模型执行，即每个节点执行返回一行记录给父节点。

火山模型的最大优点就是可以按需请求，每次只取出一条元组，在处理本条元组后，系统将会取出下一条满足条件的元组，直到取出所有满足条件的元组为止。从这种方式的运行机制可以看出，其每次执行时对于系统资源的需求都非常小。

2.2  高性能分布式查询引擎

GaussDB(for openGauss)充分利用当前多核特点，通过多线程并发执行，提高系统吞吐量。众所周知，在传统的分布式 MPP 数据库中，因数据的重分布，也就是数据 shuffle 的代价非常昂贵，从而限制了用户使用场景范围。

GaussDB(for openGauss)能充分利用当前多核特点，采用并行执行机制，在 SQL 执行优化方面有多年的沉淀，并提供了三种 stream 流（广播流、聚合流和重分布流）来降低数据在 DN 节点间的流动，突破了传统分布式 MPP 数据库因为数据 shuffle 代价高昂带来的用户使用场景限制，即使是复杂的 SQL、事务分析混合（HTAP）场景也能得到最佳执行。

GaussDB(for openGauss)的大致执行过程：

• 业务应用下发 SQL 给 Coordinator ，SQL 可以包含对数据的 CRUD 操作；

• Coordinator 利用数据库的优化器生成执行计划，每个 DN 会按照执行计划的要求去处理数据；

• 数据基于一致性 Hash 算法分布在每个 DN，因此 DN 在处理数据的过程中，可能需要从其他 DN 获取数据，GaussDB 提供三种 stream 流（广播流、聚合流和重分布流）实现数据在 DN 间的流动，使得 join 无需抽取到 CN 执行；

• DN 将结果集返回给 Coordinate 进行汇总；

• Coordinator 将汇总后的结果返回给业务应用。

3、分布式执行计划

CN 根据表的分布列信息和关联列信息进行判定，SQL 语句是否可以直接在各个 DN 上执行而且不需要数据交流，如果是，CN 采用 LIGHT_QUERY 或 FQS_QUERY 流程，保持了事不关己的态度，你发给我什么我就下发什么，直接将整个 query 命令下发给 DN 执行，执行完成后直接输出；如果需要在各个 DN 之间进行数据交互，则会选择使用 stream 算子；如果发现无法使用 stream 算子时，就回到了原始的 PGXC 流程。

3.1  LIGHT_QUERY

- 场景：语句可以直接在一个 DN 执行（单 shard 语句，点查场景）。

create table t1 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);create table t2 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);

3.2  FQS_QUERY

- 场景：当语句可以完全下推到多个 DN 上执行，且 DN 之间不需要数据交互时。

- 原理：CN 不通过优化器，直接生成 RemoteQuery 计划，走执行器逻辑下发到 DN，各 DN 根据下推语句生成执行计划并进行执行，执行结果在 CN 上进行汇总。

create table t1 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);create table t2 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);

LIGHT_QUERY 和 FQS_QUERY 的最大异同点在于，虽然 CN 都是经过判定后直接把收到的 query 下发给 DN 进行处理，但是 LIGHT_QUERY 只涉及到单 DN 进行操作，而 FQS_QUERY 涉及到多个 DN 分别进行操作，它们都不会涉及到 DN 间的数据交互。

3.3  STREAM GATHER

 - 场景：需要各 DN 之间进行数据交互。

 - 原理：CN 根据原语句通过优化器生成带 stream 算子的执行计划，下发给 DN 进行执行，DN 执行过程中存在数据交互（stream 节点），stream 算子在 DN 之间建立连接进行数据交互，CN 汇总执行结果并承担大部分计算。

create table t1 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);create table t2 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col2);

3.4  STREAM REDISTRIBUTE

 - 场景：需要各 DN 之间进行数据交互。

 - 原理：CN 根据原语句通过优化器生成带 stream 算子的执行计划，下发给 DN 进行执行，各 DN 执行过程中存在数据交互（stream 节点），stream 算子在 DN 之间建立连接进行数据交互，CN 汇总执行结果并承担大部分计算。

create table t1 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);create table t2 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col2);

3.5  STREAM BROADCAST

- 场景：需要各 DN 之间进行数据交互。

- 原理：CN 根据原语句通过优化器生成带 stream 算子的执行计划，下发给 DN 进行执行，各 DN 执行过程中存在数据交互（stream 节点），stream 算子在 DN 之间建立连接进行数据交互，CN 汇总执行结果并承担大部分计算。

create table t1 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col1);create table t2 ( col1 int, col2 varchar ) distribute by hash(col2);

使用 REDISTRIBUTE 算子时，数据进行重分布可以充分利用多个节点的算力，而 BROADCAST 算子主要用于 stream 的子计划产生的数据量较少的情况，此时 BROADCAST 的代价较少。

3.6 PGXC

- 场景：不能满足前面处理方式的极端场景，性能非常差。

- 原理：CN 通过优化器把原语句中的部分语句生成 RemoteQuery 计划，把每个 RemoteQuery 下发到 DN，DN 执行后把中间结果数据发送给 CN，CN 收集后进行剩余执行计划的执行计算，CN 承担了大部分计算。

总结

综上所述，GaussDB(for openGauss)作为自主研发的新一代金融级分布式关系型数据库，采用可横向扩展的分布式架构，通过 SQL 优化器生成分布式算子以及分布式执行计划，提供了三种 stream 流（广播流、聚合流和重分布流）来降低数据在 DN 节点间的流动；执行引擎是一个分布式并行执行框架，支持节点间并行和节点内并行能力，充分利用当前多核特点，通过并发执行，提高系统吞吐量，具备大数据下高性能查询能力。

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