GreptimeDB源码解析：查询执行引擎的工作原理
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gr/greptimedb 在时序数据库（Time-Series Database, 时序数据库）的应用场景中，查询执行引擎扮演着核心角色，它负责将用户输入的SQL/PromQL查询转换为高效的执行计划并返回结果。GreptimeDB作为一款开源云原生分布式时序数据库，其查询执行引擎融合了DataFusion框架与自定义优化逻辑，实现了对多查询语言的支持和高性能的数据处理。本文将从源码角度解析GreptimeDB查询执行引擎的架构设计与工作流程。
引擎架构概览
GreptimeDB的查询执行引擎采用经典的"解析-优化-执行"三段式架构，核心模块分布在src/query目录下：
src/query/
├── planner.rs // 逻辑计划生成
├── optimizer/ // 优化规则实现
├── executor.rs // 物理执行器接口
├── query_engine.rs // 引擎核心逻辑
└── datafusion/ // DataFusion集成
引擎的核心接口定义在QueryEngine trait中，它规定了查询处理的关键能力，包括逻辑计划生成、查询执行和函数注册等。目前GreptimeDB使用基于DataFusion的实现DatafusionQueryEngine作为默认执行引擎。
查询处理全流程
1. 查询解析与逻辑计划生成
用户提交的SQL查询首先经过解析阶段，转换为抽象语法树（AST），再由逻辑计划器（Logical Planner）生成初始逻辑计划。这一过程在planner.rs中实现，核心逻辑如下：
// 简化的逻辑计划生成流程
fn create_logical_plan(sql: &str, ctx: QueryContextRef) -> Result<LogicalPlan> {
let parser = SqlParser::new();
let statements = parser.parse_sql(sql)?;
let statement = statements.into_iter().next().ok_or(Error::EmptyQuery)?;
LogicalPlanner::new().plan(statement, ctx)
}
对于PromQL查询，引擎会通过promql/planner.rs中的专用计划器进行转换，将PromQL表达式转换为与SQL兼容的逻辑计划。
2. 查询优化阶段
初始逻辑计划经过优化器（Optimizer）处理，通过一系列规则转换为更高效的形式。GreptimeDB实现了多个自定义优化规则，主要位于optimizer/目录：
- 常量折叠：
constant_term.rs将查询中的常量表达式预先计算 - 类型转换：
type_conversion.rs处理不同数据类型间的隐式转换 - 扫描并行化：
parallelize_scan.rs优化分布式扫描操作
优化规则通过ExtensionAnalyzerRule接口集成，在逻辑计划优化过程中按序应用：
// 优化规则应用流程
fn optimize_plan(plan: LogicalPlan, ctx: &QueryEngineContext) -> Result<LogicalPlan> {
let rules: Vec<Box<dyn ExtensionAnalyzerRule>> = vec![
Box::new(constant_term::ConstantTermRule::new()),
Box::new(type_conversion::TypeConversionRule::new()),
// 更多优化规则...
];
let mut optimized_plan = plan;
for rule in rules {
optimized_plan = rule.analyze(optimized_plan, ctx, &config)?;
}
Ok(optimized_plan)
}
3. 物理执行计划生成
优化后的逻辑计划被转换为可执行的物理计划。这一过程由physical_wrapper.rs负责，根据逻辑算子类型选择对应的物理实现。例如，时序数据特有的范围查询会被转换为RangeSelect物理算子，针对时间序列数据的存储特性进行优化。
4. 执行阶段
物理计划最终由执行器（Executor）执行，QueryExecutor trait定义了执行接口：
pub trait QueryExecutor {
fn execute_stream(
&self,
ctx: &QueryEngineContext,
plan: &Arc<dyn ExecutionPlan>,
) -> Result<SendableRecordBatchStream>;
}
执行器会根据物理计划的结构，创建对应的执行器树，从存储引擎读取数据并进行计算。对于分布式查询，执行器会协调多个数据节点（DataNode）的计算任务，通过region_query.rs中的逻辑实现数据分片查询和结果聚合。
核心数据结构
QueryEngineContext
QueryEngineContext是贯穿查询处理全过程的上下文对象，包含查询配置、会话信息和执行状态：
pub struct QueryEngineContext {
query_ctx: QueryContextRef,
state: Arc<QueryEngineState>,
// 其他上下文信息...
}
它在查询执行的各个阶段传递，为解析器、优化器和执行器提供必要的上下文信息。
QueryEngineState
QueryEngineState维护了查询引擎的全局状态，包括 catalog 管理器、分区规则管理器和各种服务句柄，是引擎的"大脑"：
pub struct QueryEngineState {
catalog_manager: CatalogManagerRef,
partition_rule_manager: Option<PartitionRuleManagerRef>,
region_query_handler: Option<RegionQueryHandlerRef>,
// 其他服务句柄...
}
性能优化策略
GreptimeDB查询引擎针对时序数据特性实现了多项优化：
-
时间范围剪枝：在
range_select/plan_rewrite.rs中实现，通过分析查询中的时间条件，只扫描相关时间分区的数据。 -
谓词下推：在
predicate_extractor.rs中实现，将过滤条件下推到存储层，减少数据扫描量。 -
并行扫描：
parallelize_scan.rs优化规则将大表扫描拆分为多个并行子任务，利用多核CPU资源。 -
聚合优化：
count_wildcard.rs对COUNT(*)等常见聚合操作进行特殊优化，直接利用元数据加速计算。
多语言查询支持
GreptimeDB查询引擎的一大特色是对SQL、PromQL和Python等多语言的支持。这一能力通过多层抽象实现：
- SQL支持：由
sql.rs处理，基于DataFusion的SQL解析器和自定义扩展。 - PromQL支持：在
promql.rs中实现，将PromQL表达式转换为逻辑计划。 - Python支持：通过
dataframe.rs提供DataFrame接口，支持Python风格的数据操作。
总结与展望
GreptimeDB的查询执行引擎通过模块化设计和分层抽象，实现了对时序数据查询的高效处理。其核心优势在于：
- 基于DataFusion框架，兼具灵活性和性能
- 针对时序数据特性的深度优化
- 多查询语言的统一处理能力
- 分布式执行架构，支持横向扩展
随着项目的发展，查询引擎将在以下方向持续优化：
- 更智能的查询优化器，支持基于代价的优化（CBO）
- 增强时序数据特有算子，如插值、降采样等
- 与存储引擎的更深度集成，优化IO效率
通过阅读query_engine.rs、executor.rs等核心文件的源码，开发者可以进一步理解GreptimeDB查询执行的细节，为定制化优化和功能扩展打下基础。
本文涉及的核心源码路径：
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
