Apache Doris查询优化与执行引擎-优快云博客

Apache Doris查询优化与执行引擎

Apache Doris采用现代MPP架构实现高性能查询执行，通过并行处理、向量化执行引擎和自适应查询技术显著提升性能。文章详细解析了其MPP并行查询模型、向量化执行优化、自适应执行技术以及CBO与RBO优化器结合策略，展示了Doris如何在大规模数据分析中实现亚秒级响应和高吞吐量处理。

MPP并行查询执行模型

Apache Doris采用现代MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构来实现高性能的查询执行。MPP架构将查询任务分解为多个独立的子任务，这些子任务可以在多个计算节点上并行执行，从而显著提高查询处理速度和系统吞吐量。

MPP架构核心设计

Doris的MPP执行模型基于以下核心设计原则：

数据本地化：尽可能在数据存储的位置进行计算，减少网络传输开销
流水线并行：操作符之间形成流水线，数据流在操作符间并行流动
数据分区：数据被水平分区到多个节点，实现并行处理
动态资源分配：根据查询复杂度动态分配计算资源

并行执行框架

Doris的并行执行框架采用Pipeline执行引擎，该引擎将查询计划分解为一系列操作符（Operator），这些操作符通过数据流连接形成执行管道。

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执行计划分片机制

Doris将查询计划分解为多个Fragment（执行片段），每个Fragment包含一组相关的操作符。Fragment之间通过Exchange操作进行数据交换，实现跨节点的并行执行。

Fragment类型	描述	并行度控制
根Fragment	负责最终结果收集和返回	通常为1个实例
中间Fragment	执行聚合、连接等操作	根据数据分布动态调整
叶子Fragment	执行数据扫描操作	与数据分区数相关

数据Exchange机制

Exchange操作是MPP架构中的关键组件，负责在不同执行节点间传输数据。Doris支持多种Exchange策略：

// Exchange操作的核心配置
class ExchangeSinkOperator : public Operator {
public:
    // 数据分发策略
    enum DataDistribution {
        BROADCAST,      // 广播分发
        HASH,           // 哈希分发
        RANDOM,         // 随机分发
        PASSTHROUGH     // 直通分发
    };
    
    // 并行度控制
    void set_parallel_tasks(int parallel_tasks);
    int parallel_tasks() const;
};

并行度控制策略

Doris采用智能的并行度控制机制，根据查询特征和数据分布动态调整并行度：

基于数据量的并行度：根据待处理数据量大小自动调整实例数量
基于资源可用性的并行度：考虑CPU、内存等系统资源状况
基于操作复杂度的并行度：复杂操作（如连接、聚合）使用更高并行度

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流水线执行优化

Doris的Pipeline执行引擎采用先进的流水线技术，实现操作符间的无缝衔接：

向量化执行：所有操作符支持向量化处理，提高CPU缓存利用率
异步I/O：数据读取和网络传输采用异步模式，避免阻塞
内存池管理：统一的内存分配和管理，减少内存碎片
批处理优化：合理设置批处理大小，平衡延迟和吞吐量

分布式Shuffle Join

对于大规模表连接操作，Doris实现高效的分布式Shuffle Join：

// Shuffle Join的核心逻辑
public class DistributedJoinExecutor {
    // 数据重分区策略
    public void repartitionData(Table leftTable, Table rightTable, JoinCondition condition) {
        // 根据连接条件对数据进行哈希重分区
        // 确保相同键值的数据发送到同一处理节点
    }
    
    // 并行连接执行
    public ResultTable executeParallelJoin(List<FragmentInstance> instances) {
        // 在每个实例上并行执行本地连接操作
        // 合并所有实例的结果
    }
}

自适应执行机制

Doris支持运行时自适应执行，根据实际执行情况动态调整执行策略：

运行时过滤：动态生成Bloom Filter等过滤条件，减少数据传输量
动态分区调整：根据数据分布不均情况重新平衡分区
执行计划修正：基于运行时统计信息调整后续执行计划

性能优化技术

MPP并行执行模型结合多种性能优化技术：

优化技术	描述	收益
数据本地化	计算靠近数据存储位置	减少网络传输开销
向量化处理	批量处理数据记录	提高CPU效率
压缩传输	网络数据传输压缩	减少带宽消耗
流水线并行	操作符间重叠执行	降低延迟

容错与恢复机制

在MPP并行执行环境中，Doris提供完善的容错机制：

实例级容错：单个Fragment实例失败不影响整体查询
数据重试机制：自动重试失败的数据传输操作
资源隔离：不同查询间的资源隔离，避免相互影响
优雅降级：在资源紧张时自动降低并行度

通过这种先进的MPP并行查询执行模型，Apache Doris能够高效处理大规模数据分析查询，实现亚秒级的查询响应和高吞吐量的数据处理能力。该模型充分结合了现代硬件特性和分布式系统优势，为实时分析场景提供了强大的技术支撑。

向量化执行引擎性能优化

Apache Doris的向量化执行引擎是其高性能查询处理的核心，通过一系列精心设计的优化技术，实现了相比传统行式执行引擎数倍的性能提升。向量化执行引擎的核心思想是将数据处理从逐行处理转变为按列批量处理，充分利用现代CPU的SIMD指令集和缓存局部性原理。

列式内存布局优化

向量化执行引擎采用列式内存布局，相同类型的数据在内存中连续存储，这种布局带来了多重性能优势：

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列式存储的数据结构设计使得CPU能够高效地进行批量数据处理。在Apache Doris中，IColumn接口定义了列式数据的基本操作：

// 列式数据接口示例
class IColumn {
public:
    // 批量插入数据
    virtual void insert_range_from(const IColumn& src, size_t start, size_t length) = 0;
    
    // 批量数据访问
    virtual StringRef get_data_at(size_t n) const = 0;
    
    // SIMD优化数据处理
    virtual void update_hash(SipHash& hash) const;
};

SIMD指令集优化

Apache Doris广泛使用SIMD（单指令多数据）指令来加速数据处理。特别是在字符串处理和数值计算方面，SIMD优化带来了显著的性能提升：

优化场景	SIMD指令集	性能提升	应用示例
字符串处理	AVX2/SSE2	3-5倍	UTF-8编码验证、大小写转换
数值计算	AVX2	5-10倍	聚合函数、哈希计算
数据过滤	SSE4.2	2-3倍	Bloom Filter、谓词下推

// SIMD字符串处理优化示例
bool validate_ascii_fast_avx(const char* src, size_t len) {
    size_t i = 0;
    __m256i has_error = _mm256_setzero_s256();
    if (len >= 32) {
        for (; i <= len - 32; i += 32) {
            __m256i current_bytes = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(src + i));
            has_error = _mm256_or_si256(has_error, current_bytes);
        }
    }
    // ... 后续处理
}

缓存友好性优化

向量化执行引擎通过以下技术优化缓存利用率：

数据局部性：相同列的数据连续存储，提高缓存命中率
预取优化：提前加载可能需要的数据到缓存
内存对齐：确保数据地址对齐到缓存行边界

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虚函数调用优化

传统行式执行引擎中大量的虚函数调用是性能瓶颈之一。向量化执行引擎通过批量处理减少了虚函数调用开销：

// 批量处理减少虚函数调用
void process_batch(ColumnPtr& column, size_t batch_size) {
    // 一次虚函数调用处理整个批次
    column->process_batch(batch_size);
    // 而不是逐行调用：for(i=0;i<batch_size;++i) column->process(i);
}

并行执行优化

向量化执行引擎天然支持并行处理，通过以下机制实现高效并行：

数据分区：将数据划分为多个处理单元
流水线并行：不同执行阶段重叠进行
线程池优化：智能任务调度减少线程切换开销

内存管理优化

高效的内存管理是向量化执行的关键：

// 内存池优化示例
class VectorizedMemoryPool {
public:
    // 批量内存分配
    void* allocate_batch(size_t element_size, size_t count);
    
    // 内存重用
    void reuse_memory(void* ptr, size_t size);
    
    // 零拷贝优化
    void create_zero_copy_view(ColumnPtr& source, ColumnPtr& view);
};

代码生成优化

Apache Doris使用模板元编程和编译时优化来生成高效的处理代码：

// 模板化的SIMD处理
template <typename T, SIMDType SIMD>
class VectorizedProcessor {
public:
    void process_batch(const T* data, size_t size, T* result) {
        if constexpr (SIMD == SIMDType::AVX2) {
            // AVX2优化实现
            process_avx2(data, size, result);
        } else if constexpr (SIMD == SIMDType::SSE4) {
            // SSE4优化实现
            process_sse4(data, size, result);
        } else {
            // 标量实现
            process_scalar(data, size, result);
        }
    }
};

性能监控与调优

Apache Doris提供了丰富的性能监控指标来指导向量化执行的优化：

监控指标	描述	优化目标
SIMD利用率	SIMD指令使用比例	> 80%
缓存命中率	各级缓存命中情况	> 95%
批处理大小	每次处理的数据量	1024-4096
内存带宽	内存访问效率	最大化

通过上述优化技术的综合应用，Apache Doris的向量化执行引擎在TPC-H、TPC-DS等标准测试中实现了相比传统执行引擎5-10倍的性能提升，特别是在复杂分析查询和大数据量处理场景中表现尤为突出。

自适应查询执行技术

Apache Doris的自适应查询执行技术是其查询优化与执行引擎的核心组件之一，它通过运行时信息动态调整执行策略，显著提升了复杂查询的性能和稳定性。该技术主要包含运行时过滤器、自适应数据交换、动态执行计划调整等多个关键特性。

运行时过滤器机制

运行时过滤器是Apache Doris自适应执行的核心技术，它在查询执行过程中动态生成过滤条件，并将这些条件推送到数据扫描节点，从而减少不必要的数据读取和处理。

过滤器类型与实现

Apache Doris支持多种类型的运行时过滤器：

过滤器类型	适用场景	实现机制
Bloom Filter	高基数等值查询	基于位数组的概率数据结构
MinMax Filter	范围查询优化	记录列的最小最大值边界
IN Filter	低基数值列表	直接存储值列表进行匹配
Bitmap Filter	精确去重查询	使用位图进行精确过滤

运行时过滤器的核心接口定义如下：

class IRuntimeFilter {
public:
    // 插入数据构建过滤器
    void insert_batch(vectorized::ColumnPtr column, size_t start);
    
    // 发布过滤器到远程节点或扫描节点
    Status publish(bool publish_local = false);
    
    // 检查过滤器是否就绪
    bool is_ready() const;
    
    // 获取推送表达式上下文
    Status get_push_expr_ctxs(std::list<vectorized::VExprContextSPtr>& probe_ctxs,
                              std::vector<vectorized::VRuntimeFilterPtr>& push_exprs,
                              bool is_late_arrival);
};

过滤器生命周期管理

运行时过滤器的生命周期通过RuntimeFilterMgr进行集中管理：

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自适应数据交换策略

Apache Doris通过AdaptivePassthroughExchanger实现自适应数据交换，根据运行时数据特征动态选择最优的数据分发策略。

交换器工作原理

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自适应交换器的关键实现逻辑：

class AdaptivePassthroughExchanger : public Exchanger<BlockWrapperSPtr> {
private:
    std::atomic_bool _is_pass_through = false;
    std::atomic_int32_t _total_block = 0;
    
    Status _passthrough_sink(RuntimeState* state, vectorized::Block* in_block, bool eos,
                             LocalExchangeSinkLocalState& local_state);
    
    Status _shuffle_sink(RuntimeState* state, vectorized::Block* in_block, bool eos,
                         LocalExchangeSinkLocalState& local_state);
};

策略切换条件

自适应交换器根据以下条件动态调整策略：

数据量阈值：当处理的数据块数量超过预设阈值时，从Passthrough模式切换到Shuffle模式
数据分布特征：检测数据分布不均程度，选择合适的分区策略
内存压力：根据内存使用情况调整批处理大小

动态统计信息反馈

Apache Doris通过Nereids优化器实现基于成本的优化，其中统计信息计算模块StatsCalculator负责收集和更新运行时统计信息。

统计信息计算流程

public class StatsCalculator extends DefaultPlanVisitor<Statistics, Void> {
    public static double DEFAULT_AGGREGATE_RATIO = 0.5;
    public static double AGGREGATE_COLUMN_CORRELATION_COEFFICIENT = 0.75;
    
    private Statistics computeJoin(LogicalJoin<? extends Plan, ? extends Plan> join, Void context) {
        // 基于直方图和多维统计信息计算连接选择性
        double selectivity = computeJoinSelectivity(join);
        double rowCount = leftStats.getRowCount() * rightStats.getRowCount() * selectivity;
        
        // 更新列统计信息
        updateColumnStatsAfterJoin(join, leftStats, rightStats, selectivity);
        
        return new Statistics(rowCount, columnStatisticMap);
    }
}

统计信息类型

Apache Doris维护多种统计信息用于自适应优化：

统计信息类型	描述	应用场景
基数估计(NDV)	不同值的数量	连接顺序优化
数据分布直方图	值分布频率	谓词选择性估计
相关性统计	列间相关性	多列索引优化
数据分布指标	数据分布均匀性	并行度调整

执行计划动态调整

基于运行时统计信息，Apache Doris能够动态调整执行计划，包括：

连接顺序重优化

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并行度自适应调整

Apache Doris根据数据量和集群负载动态调整查询并行度：

初始并行度：基于表统计信息和集群规模设置
运行时调整：根据实际数据吞吐量动态增加或减少并行度
资源感知：考虑CPU

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考