StarRocks基数保持连接加速技术解析

StarRocks基数保持连接加速技术解析

starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/starrocks

什么是基数保持连接

基数保持连接（Cardinality-Preserving Joins）是一种特殊的表连接操作，其特点是连接结果的行数和重复因子（duplication factor）与其中一个输入表保持一致。这种连接在数据分析场景中非常常见，特别是在需要保持原始数据基数的情况下。

典型场景示例

内连接示例：

SELECT A.* FROM A INNER JOIN B ON A.fk = B.pk;

在这个例子中，A表的fk字段（外键）非空且引用B表的pk字段（主键）。A表的每一行都精确匹配B表的一行，因此输出结果的行数和重复因子与A表相同。

左连接示例：

SELECT A.* FROM A LEFT JOIN B ON A.fk = B.pk;

这里A表的fk字段引用B表的pk字段，但允许包含NULL值。A表的每一行最多匹配B表的一行，因此输出结果的行数和重复因子仍然与A表保持一致。

StarRocks的表剪枝优化

从3.1版本开始，StarRocks引入了针对基数保持连接的表剪枝（table pruning）优化技术。当满足特定条件时，查询优化器可以安全地从执行计划中移除不必要的表连接，从而显著提升查询性能。

适用场景

表剪枝优化特别适用于以下场景：

1. 实时风控特征选择：在风控系统中，特征数据通常分散在多个表中，通过扁平化的逻辑视图简化数据模型。实际查询时往往只需要部分表的特征，表剪枝可以避免不必要的连接操作。

2. 星型/雪花模型查询：在数据仓库的星型或雪花模型中，事实表与多个维度表连接，但查询可能只需要部分维度表的字段。

3. CTE/子查询优化：在复杂查询中使用公共表表达式(CTE)或子查询时，表剪枝可以优化中间结果的生成。

技术实现原理

表剪枝优化的核心思想是：当查询结果只依赖于基数保持连接中的保留表（preserved table），且满足以下条件时，可以安全地移除被引用表：

1. 连接条件：必须使用等值连接（=），且被剪枝表的连接列是主键或唯一键的超集

2. 输出列：查询结果只包含保留表的列

3. 基数保持：连接操作不会改变保留表的行数和重复因子

配置与使用指南

启用表剪枝功能

表剪枝功能默认关闭，需要通过以下会话变量启用：

-- 启用RBO阶段的表剪枝
SET enable_rbo_table_prune=true;

-- 启用CBO阶段的表剪枝
SET enable_cbo_table_prune=true;

-- 对主键表的UPDATE语句启用RBO阶段的表剪枝
SET enable_table_prune_on_update = true;

键约束设置

表剪枝优化依赖于表的键约束信息：

1. 主键/唯一键约束：
   • 主键表和唯一键表自动具有这些约束
   • 对于Duplicate Key表，需要显式定义唯一键约束

-- 建表时定义唯一键约束
CREATE TABLE lineitem (
  ...
) PROPERTIES (
  "unique_constraints" = "l_orderkey,l_linenumber"
);

-- 或者通过ALTER TABLE添加
ALTER TABLE lineitem SET ("unique_constraints" = "l_orderkey,l_linenumber");

2. 外键约束：
   • 必须显式定义
   • StarRocks不强制外键约束，仅作为优化提示

-- 建表时定义外键约束
CREATE TABLE lineitem (
  ...
) PROPERTIES (
  "foreign_key_constraints" = "(l_partkey) REFERENCES part(p_partkey)"
);

-- 或者通过ALTER TABLE添加
ALTER TABLE lineitem SET ("foreign_key_constraints" = "(l_partkey) REFERENCES part(p_partkey)");

实际应用示例

基础示例

考虑一个员工-部门数据库：

-- 部门表（主键表）
CREATE TABLE depts (
  deptno INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(25)
);

-- 员工表
CREATE TABLE emps (
  empid INT,
  deptno INT,
  name VARCHAR(25),
  salary DOUBLE
);

查询1：只查询员工表字段

EXPLAIN LOGICAL SELECT emps.* FROM emps LEFT JOIN depts ON emps.deptno = depts.deptno;

执行计划显示depts表被成功剪枝，直接扫描emps表。

查询2：带聚合的员工薪资统计

EXPLAIN LOGICAL SELECT emps.deptno, avg(salary) AS mean_salary
FROM emps LEFT JOIN depts ON emps.deptno = depts.deptno
GROUP BY emps.deptno;

同样只扫描emps表，depts表被剪枝。

复杂场景示例

带子查询的剪枝

EXPLAIN LOGICAL SELECT emps.deptno, avg(salary) AS mean_salary
FROM emps LEFT JOIN
(SELECT deptno FROM depts WHERE name="R&D") t 
ON emps.deptno = t.deptno
GROUP BY emps.deptno;

虽然子查询中过滤了depts表，但由于最终结果只依赖emps表，整个连接仍被优化掉。

不满足剪枝条件的情况

EXPLAIN LOGICAL SELECT emps.deptno, avg(salary) AS mean_salary
FROM emps LEFT JOIN depts ON emps.deptno = depts.deptno
WHERE depts.name="R&D";

由于WHERE条件引用了depts表的字段，破坏了基数保持条件，depts表无法被剪枝。

最佳实践

1. 合理设计表结构：为主键表、唯一键表和外键关系添加适当的约束

2. 查询设计：尽量将过滤条件放在保留表上，避免在被剪枝表上添加条件

3. 执行计划验证：使用EXPLAIN命令验证表剪枝是否生效

4. 性能监控：比较剪枝前后的查询性能，确保优化效果

5. 数据质量保证：虽然StarRocks不强制外键约束，但应用层应确保数据完整性

限制与注意事项

1. 目前仅支持OLAP表和云原生表，外部表无法剪枝

2. 对于Duplicate Key表的唯一键约束，需要确保数据实际满足唯一性

3. 外键约束仅作为优化提示，不保证引用完整性

4. 复杂连接条件（如非等值连接）无法使用表剪枝优化

通过合理使用StarRocks的表剪枝优化技术，可以在保持查询结果正确性的同时，显著提升基数保持连接类查询的性能，特别是在涉及多表连接和复杂查询的场景下效果尤为明显。

starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/starrocks