Apache Doris Join算法选择：Hash Join vs Merge Join
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dori/doris 在数据分析和处理中，Join（连接）操作是数据库查询性能的关键影响因素。Apache Doris作为一款高性能的统一分析数据库，提供了多种Join算法来优化不同场景下的查询效率。本文将深入解析两种核心Join算法——Hash Join和Merge Join的工作原理、适用场景及性能对比，帮助用户更好地理解Apache Doris的查询优化机制。
1. Hash Join：内存中的高效匹配
Hash Join是Apache Doris中处理大规模数据连接的主要算法之一，尤其适用于两个数据集大小差异较大的场景。其核心思想是利用哈希表（Hash Table）将较小的数据集（通常称为"构建表"）加载到内存中，然后遍历较大的数据集（"探测表"）进行匹配。
1.1 工作原理
Hash Join的执行过程分为三个阶段：
- 构建阶段（Build Phase）：将小表数据构建成哈希表，每个记录根据连接键计算哈希值并存储到对应的哈希桶中。
- 探测阶段（Probe Phase）：遍历大表数据，对每条记录的连接键计算哈希值，然后到哈希表中查找匹配的记录。
- 结果合并阶段（Result Construction）：将匹配成功的记录组合成最终结果集。
在Apache Doris的实现中，Hash Join的核心代码位于以下文件：
- be/src/pipeline/exec/hashjoin_build_sink.h：负责构建哈希表的相关逻辑
- be/src/pipeline/exec/hashjoin_probe_operator.h：实现探测阶段的匹配逻辑
1.2 适用场景
Hash Join在以下场景中表现优异：
- 小表可以完全放入内存的情况
- 两个表的数据量差异较大时（如大表与小表连接）
- 非排序的输入数据
1.3 性能优化
Apache Doris对Hash Join进行了多项优化：
- 分区哈希连接（Partitioned Hash Join）：当两个表都较大时，将数据分区后再进行哈希连接
- 向量化执行：利用向量化技术提高数据处理效率
- 内存管理优化：通过be/src/pipeline/exec/hashjoin_build_sink.h中的内存计数器（如_hash_table_memory_usage）动态监控和调整内存使用
// 哈希表内存使用监控示例（来自hashjoin_build_sink.h）
COUNTER_SET(_parent->_hash_table_memory_usage,
(int64_t)hash_table_ctx.hash_table->get_byte_size());
COUNTER_SET(_parent->_build_arena_memory_usage,
(int64_t)hash_table_ctx.serialized_keys_size(true));
2. Merge Join：有序数据的高效合并
Merge Join（合并连接）是另一种重要的连接算法，适用于两个已经排序的数据集。与Hash Join不同，Merge Join不需要将整个数据集加载到内存中，而是通过顺序扫描和合并来完成连接操作。
2.1 工作原理
Merge Join的执行过程主要包括：
- 排序阶段（Sort Phase）：确保两个输入表都按照连接键排序（如果输入已排序则可跳过）
- 合并阶段（Merge Phase）：同时遍历两个有序表，通过比较连接键来匹配记录
2.2 适用场景
Merge Join在以下场景中表现更佳：
- 两个表已经按照连接键排序
- 处理大数据集时，内存不足以容纳整个Hash Table
- 倾斜数据的连接场景
3. 算法对比与选择建议
3.1 性能对比
| 特性 | Hash Join | Merge Join |
|---|---|---|
| 内存需求 | 较高（需要容纳构建表） | 较低 |
| 输入数据要求 | 无排序要求 | 需按连接键排序 |
| 时间复杂度 | O(N + M) | O(N log N + M log M)（含排序） |
| 适合数据规模 | 中小规模 | 大规模 |
| 并行处理能力 | 中等 | 较高 |
3.2 自动选择机制
Apache Doris的查询优化器会根据以下因素自动选择合适的Join算法：
- 表的大小和可用内存
- 数据是否已排序
- 连接条件和数据分布特征
- 是否存在索引
在Hash Join的实现中，可以看到多种连接类型的支持，包括内连接、左外连接、右外连接等：
// 支持多种连接类型的Hash Join实现（来自hashjoin_probe_operator.h）
using HashTableCtxVariants =
std::variant<std::monostate, ProcessHashTableProbe<TJoinOp::INNER_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::LEFT_SEMI_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::LEFT_ANTI_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::LEFT_OUTER_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::FULL_OUTER_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::RIGHT_OUTER_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::CROSS_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::RIGHT_SEMI_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::RIGHT_ANTI_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::NULL_AWARE_LEFT_ANTI_JOIN>,
ProcessHashTableProbe<TJoinOp::NULL_AWARE_LEFT_SEMI_JOIN>>;
3.3 手动优化建议
虽然Apache Doris会自动选择Join算法，但了解以下优化建议可以帮助用户编写更高效的查询：
- 当连接键上有索引时，优先考虑Merge Join
- 对于大表与小表的连接，Hash Join通常更高效
- 利用分区表特性，将大表分区后再进行连接操作
- 通过分析查询执行计划，识别Join操作的性能瓶颈
4. 总结
Hash Join和Merge Join作为Apache Doris的核心连接算法，各有其优势和适用场景。Hash Join适用于内存充足、数据未排序的场景，而Merge Join则在处理大规模有序数据时表现更好。Apache Doris的查询优化器会根据实际情况自动选择合适的算法，但了解这些算法的工作原理和适用场景，有助于用户编写更高效的查询语句，充分发挥Apache Doris的性能优势。
要深入了解Apache Doris的Join实现细节，可以参考以下代码和文档：
- be/src/pipeline/exec/：包含所有Join算法的核心实现
- regression-test/：包含各种Join场景的测试用例
- docs/：官方文档，提供更多性能优化建议
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
