YashanDB SQL引擎

SQL引擎是数据库核心部件之一，其核心职责是处理客户端提交的文本形式的SQL请求并执行，以及在必要时返回查询结果集给客户。

一次完整的SQL执行过程包括解析、验证、优化和执行四个阶段，其中优化阶段又分为静态重写、生成执行计划以及动态重写三部分。

• Parse阶段 解析阶段，进行词法、语法、语义解析，并生成树状的解析结果Parse Tree。
• Verify阶段 校验阶段，进行用户角色权限验证、数据合法性检测、语法约束校验等，并将优化器部分工作前置，提前对Parse Tree结构体做优化变形，减少后续环节负担，为性能加速。
• Optimize阶段 优化阶段，根据输入的Parse Tree生成最终的可执行的计划SQL execution plan。
• Execute阶段 执行阶段，执行SQL execution plan中的算子，支持并行计算以提升效率。

优化器

优化器是SQL引擎的核心部件，YashanDB优化器采用CBO（Cost Based Optimizer）优化模式。

优化器根据输入的Parse Tree，尽可能生成最优执行计划，并作为输入由执行器完成后续执行过程。执行计划包含数据访问路径、表连接顺序等执行算子信息。YashanDB的CBO优化器基于统计信息，计算数据访问和处理所需要的代价，选择最优方案生成执行计划。

• 统计信息 主要包括表、列、索引的统计信息，例如表的行数、列的平均长度、索引包含的列数等。统计信息有动态收集、定时任务及手动触发等多种收集方式，同时，可通过并行统计、抽样统计等技术加快统计效率，为优化器提供及时更新的信息。
• 执行算子 算子定义了某一类具体的计算操作，是执行计划的基本组成单元。YashanDB实现了如下几种基本算子：
  • 扫描算子
  • 表连接算子
  • 查询算子
  • 排序算子
  • 辅助功能算子
  • PX并行执行算子
• HINT HINT是提供给用户对SQL执行计划进行干预的措施，例如指定表扫描的方式、指定执行顺序、指定并行度等，优化器将根据这些提示，结合统计信息，生成最优的执行计划。
• 并行度 并行度描述SQL执行时并行处理程度，可以通过参数或HINT指定并行度，干预SQL执行时采取多线程并发执行，提高SQL语句执行效率。

向量化计算

YashanDB支持向量化计算，核心原理是利用SIMD（Single Instruction Multiple Data）技术进行批量计算，提高计算效率。

向量化计算的内容包括：

• 批处理：算子间传递数据不再是一条一条记录，而是一批数据。
• 并行计算：算子并发执行。

向量化计算框架包括：

• 向量：算子之间传递的数据结构，由一批连续内存存储、数据类型相同、长度已知的列数据组成。
• 表达式：通用表达式，例如字面量（Literal）、列（Column）、函数（Function）等，通过建立计算表达式结构体，将其绑定执行所需的上下文信息、Schema生成已绑定可执行表达式，再进行计算。
• 执行算子：算子是SQL中将查询计划具体执行的功能单位，将输入向量数据处理后输出结果，结果也是向量数据。

分布式SQL执行过程

在一个分布式SQL的执行过程中，主要有如下两类实例参与：

• 协调实例（CN）：负责对外提供接口，接收用户请求，生成分布式执行计划，向DN分发查询计划进行执行并汇总执行结果。
• 数据实例（DN）：负责存储数据，并行执行CN下发的执行计划。

分布式SQL引擎将用户文本形式的SQL语句进行解析、验证、优化、CN向DN分发执行计划、CN/DN多节点并行执行，并最终返回查询结果集给用户。

• session 会话管理，用于进行节点间的管理，总管节点间执行的最终状态，以及调度节点间的执行过程。
• Distributed Interconnect Bus 采用异步网络通讯框架的分布式通信组件，负责节点之间的网络通信，包括CN向DN分发的执行计划，以及各节点间的数据交换。
• 数据交换机制 分布式数据库里的数据分片（区）存储在不同节点上，当某一个SQL计算的数据源来自于不同片（区）时，需要由特定的PX并行执行算子，将数据按指定方式，搬运到指定位置。 在一个分布式SQL的执行过程中，可能会发生如下几种情形的数据交换：
  • DN上的数据向CN上汇聚成分布式SQL的查询结果。
  • CN向DN发送要插入或更新的数据。
  • 某个DN上的计算需使用其他DN上的数据，需要将其他DN上的数据搬运过来。
  • 某个stage向同节点内的其他stage传递数据。
• 并行执行 YashanDB的分布式SQL执行采用典型的MPP架构，分为两级：
  • 第一级：节点间并行 CN上的优化器根据表数据的分布信息，将一个复杂查询分为多个stage，发送到不同的DN，各DN/stage之间并行执行。
  • 第二级：节点内并行 节点内并行执行的切分方式可以分为两类：
    • 水平切分：CN上的优化器切分后产生的stage，在DN上可以根据数据分片信息等将一个stage放到多个pipeline执行，每个pipeline处理一个区间的数据。
    • 垂直切分：在水平切分后，资源仍有结余，仍想继续充分利用CPU多核的能力，可以继续对stage进行垂直切分，切成多份更小的stage进行并行执行。