PolarDB 并行查询的前世今生

Posted 2022-03-01 阿里云云栖号

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PolarDB 并行查询的前世今生相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

简介：本文会深入介绍PolarDB mysql在并行查询这一企业级查询加速特性上做的技术探索、形态演进和相关组件的实现原理，所涉及功能随PolarDB MySQL 8.0.2版本上线。

作者 | 遥凌
来源 | 阿里技术公众号

本文会深入介绍PolarDB MySQL在并行查询这一企业级查询加速特性上做的技术探索、形态演进和相关组件的实现原理，所涉及功能随PolarDB MySQL 8.0.2版本上线。

一背景

1 PolarDB

云的兴起为古老而顽固的数据库市场带来了新的发展机遇，据Gartner预测，到 2022 年，所有数据库中将有 75% 部署或迁移到云平台，云原生数据库的诞生为各个数据库厂商、云服务供应商提供了弯道超车的绝好机遇，看一下AWS在Re:invent 2020发布的Babelfish，就能嗅到它在数据库市场的野心有多大。

AWS在2017年发表的关于Aurora的这篇paper[1]，引领了云原生关系型数据库的发展趋势，而作为国内最早布局云计算的厂商，阿里云也在2018年推出了自己的云原生关系数据库PolarDB，和Aurora的理念一致，PolarDB深度融合了云上基础设施，目标是在为客户提供云上特有的扩展性、弹性、高可用性的同时，能够具备更低的响应延迟和更高的并发吞吐，其基本架构如下：

底层的分布式共享存储突破了单机存储容量的限制，而且可以随用户的数据量增长自动弹性扩容，计算层则是一写多读的典型拓扑，利用RDMA提供的高速远程访问能力来抵消计算存储分离带来的额外网络开销。

2 挑战

从上图可以看到，存储层将允许远大于单机的数据容量（目前是128T），甚至线上会出现一些用户，单表容量达到xx T的级别，这在基于MySQL主从复制的传统部署中是难以想象的。同时大量用户会有对业务数据的实时分析诉求，如统计、报表等，但大家对MySQL的直观印象就是：小事务处理快，并发能力强，分析能力弱，对于这些实时性分析查询，该如何应对呢？

3 方案

首先要说的是，随着互联网的发展，数据量的爆炸，一定的数据分析能力、异构数据的处理能力开始成为事务型数据库的标配，MySQL社区在8.0版本中也对自身的查询处理能力做了补强，包括对子查询的transformation、hash join、window function支持等，同时PolarDB MySQL优化器团队也做了大量工作来提升对复杂查询的处理能力，如统计信息增强、子查询更多样的transformation、query cache等。

并行查询(Parallel Query)是PolarDB MySQL在推出伊始就配备的查询加速功能，本质上它解决的就是一个最核心的问题：MySQL的查询执行是单线程的，无法充分利用现代多核大内存的硬件资源。通过多线程并行执行来降低包括IO以及CPU计算在内的处理时间，来实现响应时间的大幅下降。毕竟，对于用户来说，一条查询如果可以1分钟用10个核完成，总比10分钟用1个核完成更有意义。此外所有成熟的商业型数据库也都具备并行查询的能力。

二并行查询介绍

1 特性

并行查询可以说是PolarDB MySQL在计算层最为重要复杂度也最高的功能组件，随着PolarDB的推出已经线上稳定运行多年，而且一直在持续演进，它具备如下几个特性：

完全基于MySQL codebase，原生的MySQL 100%兼容，这里包括
- 语法兼容
- 类型兼容
- 行为兼容
0 附加成本，随产品发布就携带的功能
- 无需额外存储资源
- 无需额外计算节点
0 维护成本，使用和普通查询没有任何差别，只是响应变快了
- 随集群部署，开箱即用
- 对业务无侵入
- 单一配置参数（并行度）
实时性分析，PolarDB原生的一部分，受惠于REDO物理复制的低延迟
- 统一底层事务型数据
- 提交即可见
极致性能，随着PQ的不断完善，对于分析型算子、复杂查询结构的支持能力不断提升
- 全算子并行
- 高效流水线
- 复杂SQL结构支持
稳定可靠，作为企业级特性，这个毋庸置疑
- 扩展MySQL测试体系
- 线上多年积累
- 完备诊断体系

上面这些听起来像是广告宣传词，但也确实是并行查询的核心竞争力。

2 演进

并行查询的功能是持续积累起来的，从最初的PQ1.0到PQ2.0，目前进入了跨节点并行的研发阶段并且很快会上线发布，这里我们先不介绍跨节点并行能力，只关注已上线的情况。

PQ1.0

最早发布的并行查询能力，其基本的思路是计算的下推，将尽可能多的计算分发到多个worker上并行完成，这样像IO这样的重操作就可以同时进行，但和一般的share-nothing分布式数据库不同，由于底层共享存储，PolarDB并行中对于数据的分片是逻辑而非物理的，每个worker都可以看到全量的表数据，关于逻辑分片后面执行器部分会介绍。

并行拆分的计划形态典型如下：

可以看到有这么几个特点：

执行模式是简单的scatter-gather，也就是只有一个plan slice，多个worker完成相同的功能，汇总到leader
尽可能的下推算子到worker上
leader负责完成无法下推的计算

这个方案能够解决很多线上的慢查询问题，得到很好的加速效果，不过也存在着一定的局限性

计划形态是单一的，导致算子的并行方式单一，比如group by + aggregation，只能通过二阶段的聚集来完成：worker先做partial aggregation，leader上做final aggregation
一旦leader上完成聚集操作，后续如果有distinct / window function / order by等，都只能在leader上完成，形成单点瓶颈
如果存在数据倾斜，会使部分worker没有工作可做，导致并行扩展性差
此外实现上还有一些待完善的地方，例如少量算子不支持并行、一些复杂的查询嵌套结构不支持并行

总得来说，PQ1.0的并行形态和PostgreSQL社区的方案比较像，还有改进空间，毕竟所有商业数据库的并行形态都要更灵活复杂。

PQ2.0

PQ2.0弥补了上面说到的那些局限性，从执行模式上对齐了Oracle/SQL Server，实现了更加强大的多阶段并行。

计划形态典型如下：

第一眼看到的变化是这里存在多个worker group，PQ2.0的执行计划是多阶段的，计划会被拆分为若干片段(plan slice)，每个slice由一组worker并行完成，在slice之间通过exchange数据通道传递中间结果，并触发后续slice的流水线执行。其中一些补强的点包括：

全新的Cost-based并行优化器，基于统计信息和代价决定最优计划形态
全算子的并行支持，包括上面提到的复杂的多层嵌套结构，也可以做到完全的并行
引入exchange算子，也就是支持shuffle/broadcast这样的数据分发操作
引入一定自适应能力，即使并行优化完成了，也可以根据资源负载情况做动态调整，如回退串行或降低并行度

这些改变意味着什么呢？我们来看一个简单且实际的例子：

SELECT t1.a, sum(t2.b)
FROM
t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a
JOIN t3 ON t2.c = t3.c
GROUP BY t1.a
ORDER BY t1.a
LIMIT 10;

对上面的简单查询，在经过优化后，PQ1.0会生成图中的执行计划。

在join的表集合中，寻找一个可以做逻辑分片的表做拆分，如果3个表都不足以拆分足够多的分片，那就选最多的那个，比如这里选择了t2，它可能拆出12个分片，但仍然无法满足并行度16的要求，导致有4个worker读不到数据而idle。
聚集操作先在worker上做局部聚集，leader上做汇总聚集，如果各个worker上分组的聚拢不佳，导致leader仍然会收到来自下面的大量分组，leader上就会仍然有很重的聚集计算，leader算的慢了，会来不及收worker数据，从而反压worker的执行速度，导致查询整体变慢。

而PQ2.0的执行计划如下

虽然仍然只能在t2上做数据分片，但12个worker只需要完成t1 join t2这个操作，在join完成后一般数据量会膨胀，通过Shuffle(Repartition)将更多的中间结果分发到后续的slice中，从而以更高的并行度完成与t3的join
各worker完成局部聚集后，如果分组仍很多，可以基于group by key做一次Shuffle来将数据打散到下一层slice，下一组worker会并行完成较重的聚集操作，以及随后的order by局部排序，最终leader只需要做一次merge sort的汇总

这样就解决了单点瓶颈和数据量不足导致的扩展性问题，实现线性加速。

为什么线性扩展如此重要？

从上图可以看到，随着并行度的增长，E2E的响应时间是线性下降的，这对于客户有两个重要作用：

随着业务增长数据不断膨胀，通过相应提高并行度来使用匹配的计算资源，来持续得到稳定可预期的查询性能
始终快速的分析时间可以驱动快速的业务决策，使企业在快速变化的市场环境中保持竞争力

完美的线性加速就是，Parallel RT = Serial RT / CPU cores，当然这并不现实

3 架构

并行查询组件的整体架构如下

核心部分包括在3层中，从上到下依次是：

Cost-based Parallel Optimizer，嵌入在MySQL的优化器框架中，完成并行优化部分
Parallel Plan Generator，根据抽象的并行计划描述，生成可供worker执行的物理执行计划
Parallel Executor，并行执行器组件，包括一些算子内并行功能和数据分发功能等

具体每个组件的实现会在后面详细介绍

4 性能

由于是个人文章这里隐去了具体执行时间（可以网上搜索下），主要看下PQ2.0的查询加速能力，这里并行度是32（可能有同学会奇怪为什么Q6/Q12的加速比超过了32，后面会具体讲到）

总的数字是：100%的SQL可以被加速，总和加速比是18.8倍。

5 使用方式

从易用性的角度，用户开启并行查询只需要设置一个参数：

set max_parallel_degree = xxx;

如果想查看并行执行计划，只需要和普通查询一样，执行EXPLAIN / EXPLAIN FORMAT=TREE 即可。

Explain 做了必要的增强来显示并行相关的information，包括代价、并行模式、分发方式等。

三并行查询实现

上面是一些总体性的内容，没有什么技术细节，后面的章节会依次dive到每个模块中介绍下。

1 并行优化器

在PQ2.0中，由于计划形态会变得更加多样，如果拆分计划只是依靠简单规则和简单统计是很难得到最优解的，因此我们重新实现了一套完全基于cost的并行优化器。

基本的流程是在MySQL串行优化后，进一步做并行拆分，这里可能有同学疑惑为什么不像Oracle或Greenplum那样搞成一体化的，也就是在优化流程中统一考虑串/并行的执行策略。原因在于，MySQL的优化流程中，各个子步骤之间没有清晰的边界，而且深度递归的join ordering算法以及嵌入其中的semi-join优化策略选择等，都使得代码逻辑与结构更加复杂，很难在不大量侵入原生代码的前提下实现一体化优化，而一旦对社区代码破坏严重，就没法follow社区后续的版本迭代，享受社区红利。

因此采用了两步走的优化流程，这也是业界常用的手法，如Spark、CockroachDB、SQL Server PDW、Oceanbase等都采用了类似的方案。

代价模型的增强

既然是基于cost的优化，在过程中就必然要能够得到各个算子并行执行的代价信息。为此PolarDB也做了大量统计信息增强的工作：

统计信息自动更新
串行优化流程中做针对并行执行的补强，例如修正table扫描方式等，这也是上面性能数据中Q6/Q12会有超线性加速比的原因
全算子统计信息推导+代价计算，补充了一系列的cost formula和cardinality estimation推导机制

这里只能展示下统计信息增强带来的效果，收益的不止是并行查询，串行执行也会提升。

自适应执行策略

在早期版本中，串行优化和并行优化，并行优化和并行计划生成之间存在一定的耦合性，导致的问题就是在开始并行优化后会无法退化回串行，如果系统中这样的查询并发较多，会同时占用很多worker线程导致CPU打爆。新的并行优化器解决了这个问题。

串行优化与并行优化解耦，并行优化会重新构建抽象算子树，并以此为输入开始enumeration
并行优化与并行计划生成解耦，优化的结果是计划子片段的抽象描述，作为输出进行plan generation

这样就使执行策略的灵活性成为可能，允许在资源不足情况下，要么退回串行，要么降低并行度，或者进入调度队列排队等资源。

基于代价的穷尽式枚举

这是一个比较大的话题，概略来说，并行优化是一个自底向上，基于动态规划的穷尽式枚举过程，实现思路参考了SQL Server PDW paper[2]，在过程中会针对每个算子，枚举可能的并行执行方式和数据分发方式，并基于输出数据的phsical property(distribution + order)构建物理等价类，从而做局部剪枝，获取局部子问题的最优解并向上层传递，最终到root operator获取全局最优解。

下图是针对t1 NLJ t2这个算子，做枚举过程的一个简要示例：

在整体枚举完成后，计划空间中会产生一系列带有数据分发Exchange Enforcer的物理算子树，基于代价选择最优树即可，然后以Enforcer作为子计划的切分点，可以构建出一系列的执行计划抽象描述，输出到plan generator中。

2 并行计划生成

从工程实现角度，并行计划生成可以说是整个组件中复杂度最高，坑最多的部分。这里采用了physical plan clone的机制来实现，也就是说，根据优化器生成的并行计划描述，从原始串行计划clone出各个计划片段的物理执行计划。

为什么要用这种方式呢？还是和MySQL本身机制相关，MySQL的优化和执行是耦合在一起的，并没有一个清晰的边界，也就是在优化过程中构建了相关的执行结构。所以没有办法根据一个独立的计划描述，直接构建出各个物理执行结构，只能从串行计划中“clone”出来，这可以说是一切复杂度的根源。

MySQL的执行结构非常复杂，expression(Item)和query block(SELECT_LEX)的交叉引用，内外层查询的关联(Item_ref)等等，都使得这项任务难度大增，但在这个不断填坑不断完善的过程中，团队也对MySQL的优化执行结构有了很深入的理解，还发现了社区不少bug...

以上图中简单的查询为例

SELECT t1.a, sum(t2.b) sumb
FROM t1 join t2
ON t1.c = t2.c
GROUP BY t1.a
ORDER BY sumb;

虽然社区对执行器做了基于Iterator model的重构，但本质上，物理执行计划仍然是由QEP_TAB组成的序列，其中group by+aggr由一个tmp table1完成，order by由tmp table2完成。

在做plan generation时，有两个核心的操作：

clone

根据串行physical plan和子slice的描述，将相对应的结构clone到各个worker线程中，如上图右下部分，将在worker上执行的t1 join t2和下推的聚集操作clone了下来。

refix

原始的串行计划需要转换为leader计划，因此要替掉不必要的执行结构并调整一些引用关系，如上图右上部分，由于t1 join t2和部分聚集操作已经下推，leader上需要去掉不必要的结构，并替换为从一个collector table中读取worker传递上来的数据，同时需要将后续步骤中引用的t1/t2表的结构转为引用collector表的对应结构。

这里只是举了最为简单的例子，还没有涉及子查询和多阶段plan，实际的工程实现成本要高很多。

3 并行执行器

PQ实现了一系列算子内并行的机制，如对表的逻辑分区和并行扫描，parallel hash join等，来使并行执行成为可能或进一步提升性能，还有多样化的子查询处理机制等，这里选一些具有代表性的来介绍。

parallel scan

PolarDB是共享存储的，所有数据对所有节点均可见，这和sharding的分布式系统有所不同，不同worker处理哪一部分数据无法预先确定，因此采用了逻辑分区的方案：

在btree这个level，会将数据切分成很多小分片，不同worker负责不同分片来触发并行执行，这里有一些优化点：

尽量做细粒度的切分，使分片数 >> worker数，然后worker之间通过round robin的方式去“抢”分片来执行，这样自然做到了能者多劳，避免由于数据分布skew导致的负载不均衡问题，这是shared storage系统的一个天然优势。
切分时可以不用dive到叶子节点，也就是以page作为最小分区单位，来加速初始分区速度。

parallel hash join

hash join是社区8.0为加速分析型查询所引入的功能，并随着版本演进对semi hash/anti hash/left hash join均做了支持，PolarDB也引入了这些patch来实现完整的hash join功能，并实现了多种并行执行策略。

parallel hash join在build/probe两个阶段均做了并行支持

build阶段，多个worker向同一个共享的lock-free hash table中插入数据。
probe阶段，多个worker并行到hash table做搜索。

两个阶段没有重叠，这样就实现了全阶段的并行，但parallel hash join也有自身的问题，例如共享hash table过大导致spill to disk问题，并行插入虽然无锁，但仍有“同步”原语带来的cache invalidation。

partition hash join

partition hash join则可以避免以上问题，但代价则是引入数据shuffle的开销：

如图所示，查询的执行过程分为了3个阶段

build/probe两侧都根据join key做shuffle，将数据分发到目标partition；
在每个partition内，build侧各自构建小hash table；
在每个partition内，probe侧各自查找对应的hash table；

这样就在各个partition内，完成了co-located join，每个hash table都更小来避免落盘，此外也没有了build中的并发问题。

以上两个方案哪个更优？由并行优化器基于Cost决定。

子查询并行 - pushdown exec

这里子查询是表达式中的一部分，可以存在于select list / where / having等子句中。
对于相关子查询，唯一的并行方式是随外层依赖的数据（表）下推到worker中，在每个worker内完整执行，但由于外层并行了，每个worker中子查询执行次数还是可以等比例减少。

例如如下查询：

SELECT c1 FROM t1
WHERE EXISTS (
  SELECT c1 FROM t2 WHERE t2.a = t1.a     <= EXISTS subquery
  )
ORDER BY c1
LIMIT 10;

EXISTS子查询完整的clone到各个worker中，随着WHERE条件的evaluation反复触发执行。

子查询并行 - pushdown shared

这种并行方式的子查询可以是表达式的一部分，也可以是派生表(derived table)。

概略的来说，这种并行方式适用于非相关子查询，因此可以提前并行物化掉，形成一个临时结果表，后续外层在并行中，各worker引用该子查询时可以直接从表中并行读取结果数据。

例如如下查询

SELECT c1 FROM t1
WHERE t1.c2 IN (
  SELECT c2 FROM t2 WHERE t2.c1 < 15      <= IN subquery
  )
ORDER BY c1
LIMIT 10;

另外线上用户的报表类查询中，一种非常常见的Query模式就是derived table的多层嵌套，对于这类SQL，pushdown shared策略可以很好的提升并行执行的性能，例如如下示例：

上图中每个颜色的方块，代表了一层query block，这里就构成了多层derived table的嵌套逻辑，有些层中通过UNION ALL做了汇总，有些层则是多个表（包括derived table）的join，对于这样的查询，MySQL会对每个derived table做必要的物化，在外层形成一个临时结果表参与后续计算，而PQ2.0对这种常见的查询模式做了更普遍的支持，现在每一层查询的执行都是并行完成的，力争达到线性的加速效果。

Exchanges

要生成高效灵活的执行计划，数据分发组件是必不可少的，目前PolarDB支持了Shuffle/Broadcast/Gather三种分发方式，实现上利用lock-free shared ring buffer，做到流水线模式的高效数据传输。

下图展示了Shuffle(Repartition)的基本形态