深度解析Substrait：统一数据计算的跨平台范式革命
你是否曾为不同数据处理系统间的计算逻辑转换而困扰？当SQL解析器遇到执行引擎，当Spark计划需要在Trino中运行，当Pandas操作想在数据库内核中执行——这些场景下，你是否渴望一种通用的"计算语言"打破平台壁垒？Substrait正是为解决这一痛点而生。作为数据处理领域的"统一翻译官"，它重新定义了跨系统数据转换的交互方式。本文将通过12个核心技术问答，结合可视化图表与代码实例，带你全面掌握Substrait的设计哲学与实战应用，读完后你将能够：
- 理解Substrait如何消除系统间通信壁垒
- 掌握Join后过滤与常规过滤的本质区别
- 学会使用序数引用替代字段名的最佳实践
- 构建符合Substrait规范的跨平台执行计划
- 优化现有数据处理系统的互操作性架构
一、Substrait核心价值与技术定位
1.1 什么是Substrait？
Substrait是一种结构化数据计算操作的描述格式（Structured Data Compute Operation Description Format），旨在实现不同语言和系统间的互操作性。它定义了一套通用的计算操作语义规范，以及对应的序列化表示方法，使数据处理系统能够无缝交换执行计划。
核心优势：
- 消除系统间通信壁垒：每个系统只需支持Substrait即可接入生态
- 实现异构环境兼容：在未知执行引擎集群上运行统一计划
- 优化调试体验：文本格式计划便于直接查看，无需专用可视化工具
- 支持组件独立升级：例如无缝替换查询引擎获得10倍性能提升
1.2 Substrait与传统数据交换格式的区别
| 特性 | Substrait | SQL | Protocol Buffers | Apache Arrow |
|---|---|---|---|---|
| 关注点 | 计算逻辑与执行计划 | 查询语句 | 数据结构序列化 | 内存数据格式 |
| 抽象层级 | 物理执行计划 | 逻辑查询 | 数据传输格式 | 内存存储布局 |
| 跨系统兼容 | 原生设计目标 | 需方言转换 | 需要手动定义schema | 需适配不同计算引擎 |
| 表达能力 | 完整支持关系代数与函数 | 声明式查询，缺乏执行细节 | 仅定义数据结构 | 仅定义数据表示 |
| 自描述性 | 包含完整类型信息与函数签名 | 依赖系统解释 | 需要schema文件 | 包含类型元数据 |
二、关系代数操作的Substrait独特设计
2.1 为什么Join关系需要专门的Join后过滤字段？
Substrait的Join关系中包含专门的post-join filter字段，这与在Join后添加独立Filter关系的行为截然不同。这种设计源于哈希连接（Hash Join）的实现特性，特别是在Left Join场景下表现出明显差异。
行为差异对比：
实现原理：当使用post-join filter时，过滤逻辑在连接过程中执行，左表记录即使不满足过滤条件也会被保留（右表字段置为NULL）；而独立Filter关系会在连接完成后执行，直接过滤掉不满足条件的所有记录。Facebook Velox的哈希连接实现详细说明了这一机制1。
2.2 Project关系为何保留现有列？
在传统关系代数系统（如DuckDB、Velox、Spark、DataFusion）中，Project操作同时负责添加新列和移除现有列。而Substrait的Project关系仅用于添加新列，通过RelCommon中的emit属性控制列的移除。
// Substrait Project关系定义示例
message ProjectRel {
RelCommon common = 1;
repeated Expression expressions = 2; // 仅添加新列
}
message RelCommon {
uint64 advanced_extension = 1;
repeated uint32 emit = 2; // 控制列的保留与移除
// 其他通用属性...
}
设计动机：优化后的执行计划需要频繁丢弃不再使用的列，这种操作可能出现在计划中的任何位置。如果每次丢弃都需要一个Project关系，会导致计划中充斥大量仅用于移除列的Project节点。通过分离列添加（Project）和列移除（emit）功能，Substrait使执行计划更加简洁高效。
使用示例：假设输入包含列[A, B, C]，以下操作序列：
相当于传统系统中的SELECT (A + C) AS D FROM ...，但Substrait将列筛选和计算拆分为更细粒度的操作。
三、字段引用与命名机制
3.1 Substrait如何表示字段引用？
与Spark等系统使用字段名（如df.withColumn("num_chars", length("text"))）不同，Substrait采用序数引用（Ordinal Reference）定位字段，完全不依赖字段名。这一设计基于以下考量：
- 消除命名歧义：避免不同系统对同一字段的命名差异导致的错误
- 简化执行逻辑：执行引擎可直接通过索引访问数据，无需名称映射
- 优化计划传输：减少冗余的名称信息，降低序列化开销
序数引用示例：
// 引用第2个输入字段(0-based索引)
message FieldReference {
oneof reference_type {
uint32 struct_field = 1; // 取值为1，表示第2个字段
// 其他引用类型...
}
}
3.2 字段名称在Substrait中的作用
虽然Substrait计划中不使用字段名进行计算引用，但仍在两个关键位置保留了字段名：
- Read关系：在基础schema中定义字段名，用于从数据源读取时的名称映射
- 根关系：作为最终输出结果的字段命名，便于用户理解结果数据
对于中间关系，可通过RelCommon中的output_names提示添加字段名，用于调试和往返转换（round-trip），但执行引擎不应依赖这些名称进行计算。
字段名称传播流程：
四、执行计划构建与优化
4.1 如何构建一个完整的Substrait计划？
Substrait计划采用分层结构，从顶级Plan开始，包含一个或多个关系（Relations），每个关系可嵌套其他关系形成执行树。以下是一个简单过滤查询的构建示例：
SQL查询：
SELECT id, name FROM users WHERE age > 18
对应的Substrait计划结构：
message Plan {
Version version = 1;
Rel root = 2; // 根关系
}
// 根关系是一个Project，用于选择最终输出字段
Rel {
project: ProjectRel {
common: RelCommon {
emit: [0, 1] // 仅保留第0和1列(id和name)
}
// 无新计算列
}
input: Rel {
filter: FilterRel {
common: RelCommon {
emit: [0, 1, 2] // 保留所有输入列(id,name,age)
}
condition: Expression {
scalar_function: ScalarFunction {
function_reference: "greater_than"
arguments: [
Expression { field_reference: { struct_field: 2 } }, // age字段
Expression { literal: { i32: 18 } } // 常量18
]
}
}
input: Rel {
read: ReadRel {
// 读取users表，schema包含id,name,age字段
}
}
}
}
}
计划可视化：
4.2 如何优化Substrait计划的性能？
Substrait提供了多种机制优化执行计划性能，核心包括：
- 列裁剪（Column Pruning）：通过
emit属性在每个关系中精确控制保留的列，减少数据传输量 - 谓词下推（Predicate Pushdown）：将过滤条件尽可能下移到数据源附近执行
- Join后过滤：利用
post-join filter减少中间结果集大小 - 扩展函数注册：通过自定义函数扩展满足特定计算需求
优化前后计划对比：
| 未优化计划 | 优化后计划 |
|---|---|
| 处理全量数据，传输冗余列 | 早期过滤减少数据量，仅传输必要列 |
五、Substrait生态与实践应用
5.1 支持Substrait的主要系统
Substrait生态系统正在快速扩展，目前已集成的主要系统包括：
- 执行引擎：Apache Arrow/Velox、DuckDB、Apache DataFusion、Apache Spark
- 查询构建器：Calcite、Ibis、Pandas(通过插件)
- 存储系统：Apache Iceberg、Delta Lake
- 可视化工具：Substrait Plan Visualizer、D3.js-based Explorer
生态系统架构：
5.2 典型应用场景与实现案例
场景1：跨引擎SQL执行
将Calcite解析的SQL查询转换为Substrait计划，分别在Velox和DuckDB中执行，获得一致结果：
// Calcite生成Substrait计划伪代码
SubstraitPlan plan = calciteCompiler.compile("SELECT id,name FROM users WHERE age>18");
// 在Velox中执行
VeloxExecutor.execute(plan);
// 在DuckDB中执行
DuckDBExecutor.execute(plan);
场景2：数据湖视图统一
使用Substrait表示Apache Iceberg视图，实现Spark和Trino中的一致查询结果：
# Iceberg视图元数据中存储Substrait计划
view:
version: 1
query:
type: SUBSTRAIT
plan: "<序列化的Substrait计划>"
场景3：Pandas操作数据库执行
通过Substrait将Pandas操作转换为数据库执行计划，利用数据库性能优势：
# 伪代码示例
import pandas as pd
from substrait_pandas import to_substrait
# 本地Pandas代码
df = pd.read_csv("data.csv")
result = df[df["age"] > 18][["id", "name"]]
# 转换为Substrait计划并在数据库中执行
plan = to_substrait(result)
db_result = database.execute_substrait(plan)
六、常见问题与解决方案
6.1 如何处理Substrait不支持的自定义函数？
Substrait通过扩展机制支持自定义函数，步骤如下：
- 定义函数签名：创建YAML文件描述函数输入输出类型、行为
- 注册函数：通过
FunctionExtension将自定义函数注册到计划中 - 实现函数：在目标执行引擎中实现函数逻辑
自定义函数定义示例：
# 自定义字符串哈希函数
- name: "custom.string_hash"
description: "计算字符串的哈希值"
arguments:
- name: "input"
type: "STRING"
return_type: "I64"
behavior: "DETERMINISTIC"
6.2 Substrait如何处理不同系统间的数据类型差异？
Substrait定义了一套严格的类型系统，包括：
- 基础类型：数值、字符串、布尔、日期时间等
- 复合类型：数组、结构体、映射等
- 参数化类型：如定长字符串
VARCHAR(255)、精度小数DECIMAL(10,2)
当不同系统交互时，Substrait类型系统作为中间表示，两边系统需实现与Substrait类型的映射。例如：
| 系统 | 对应Substrait类型 | 映射逻辑 |
|---|---|---|
| Spark的StringType | VARCHAR | 无长度限制映射为默认变长字符串 |
| PostgreSQL的NUMERIC(10,2) | DECIMAL(10,2) | 保留精度和小数位数 |
| Pandas的datetime64[ns] | TIMESTAMP(6) | 纳秒精度映射为6位小数的Timestamp |
七、Substrait未来发展与趋势
Substrait项目正处于快速发展阶段，未来重点方向包括：
- 扩展数据类型系统：增加对地理空间、JSON等复杂类型的支持
- 性能优化：进一步减少序列化开销，提高计划传输效率
- 生态扩展：与更多数据处理系统集成，扩大应用范围
- 工具链完善：提供更丰富的计划验证、优化和可视化工具
随着数据处理系统日益多样化，Substrait作为统一计算表示的价值将愈发凸显。它不仅是一种技术规范，更是数据处理领域的一种协作范式，有望成为连接各种数据系统的"通用语言"。
八、总结与下一步学习
Substrait通过创新的关系代数设计、序数引用机制和严格的类型系统，为跨平台数据计算提供了统一解决方案。其核心优势在于消除系统间通信壁垒，简化执行计划交换，优化数据处理性能。
关键知识点回顾：
- Substrait使用序数引用而非字段名定位数据，提高执行效率
- Project关系仅添加新列，列移除通过
emit属性实现 - Join后过滤与独立Filter关系在Left Join场景下行为截然不同
- 字段名仅在Read关系和根关系中具有实际意义，中间关系中仅作提示
下一步学习路径：
- 阅读Substrait官方规范文档深入理解技术细节
- 尝试使用Substrait Validator验证自定义计划
- 集成Substrait到现有数据处理管道
- 参与Substrait社区贡献，提交issue或PR
通过采用Substrait，数据处理系统可以专注于核心能力优化，而无需重复实现跨平台兼容逻辑。这种"一次定义，到处执行"的模式，正在重塑数据处理领域的技术格局。
收藏本文，关注Substrait技术演进，下期我们将深入探讨"Substrait计划可视化与调试实战"，带你掌握如何通过图形化工具分析复杂执行计划，敬请期待！
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Facebook Velox哈希连接实现: https://facebookincubator.github.io/velox/develop/joins.html#hash-join-implementation
↩
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
